發(fā)布時(shí)間：2017-09-29 19:13

  本文關(guān)鍵詞：基于狀態(tài)空間SV-T-MN模型的股指波動(dòng)率預(yù)測(cè)

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【摘要】：本文考慮到金融收益率序列的"尖峰厚尾"和波動(dòng)持續(xù)性等特征,針對(duì)厚尾SV-T模型的波動(dòng)率樣本外預(yù)測(cè)問題,提出了基于狀態(tài)空間下的SV-T-MN(SV-T with Mixture-of-Normal)模型。首先根據(jù)MCMC方法估計(jì)SV-T模型參數(shù),然后由EM算法估計(jì)混合正態(tài)參數(shù),最后利用近似濾波(AMF)算法實(shí)現(xiàn)SV-T-MN模型的樣本外預(yù)測(cè)。對(duì)KF、EKF、AMF進(jìn)行的模擬研究表明高斯混合狀態(tài)空間下的AMF更有效。通過對(duì)上證指數(shù)和深證成指的股指日收益率序列的實(shí)證研究結(jié)果表明,在五大損失函數(shù)評(píng)價(jià)準(zhǔn)則下,基于狀態(tài)空間SV-T-MN模型能有效刻畫金融收益率序列和尾部的波動(dòng)性,相比SV-N-MN模型具有更好的優(yōu)越性。
【作者單位】： 重慶理工大學(xué)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院;重慶理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)與貿(mào)易學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 狀態(tài)空間 高斯混合 EM算法 近似濾波
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(11471060) 國(guó)家社科基金(10BJL020) 全國(guó)統(tǒng)計(jì)科學(xué)研究項(xiàng)目(2014LY069) 重慶市教育委員會(huì)人文社會(huì)科學(xué)研究項(xiàng)目(15SKG136)
【分類號(hào)】：F224;F832.51
【正文快照】： 0引言金融市場(chǎng)中,無論是投資組合的分析還是風(fēng)險(xiǎn)的測(cè)定,波動(dòng)率的預(yù)測(cè)始終占據(jù)著支配地位。在歷史數(shù)據(jù)的現(xiàn)實(shí)測(cè)度下,基于金融資產(chǎn)日收益序列數(shù)據(jù)構(gòu)建的波動(dòng)率模型主要有三大類:其一,對(duì)歷史波動(dòng)率進(jìn)行移動(dòng)平均或加權(quán)的模型卜21;其二,由Engle(1982^提出的ARCH族模型,此后又拓展

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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9 張R，

本文編號(hào)：943727