贝叶斯波动率模型在中国基金市场的应用
莫玉婷
刘金山
1.华南农业大学数学与信息学院,广东广州,5106422.华南农业大学数学与信息学院,广东广州,510642
摘要：对随机波动率模型的统计结构进行分析，基于贝叶斯定理，推导出模型参数的后验分布，利用MCMC算法对参数进行估计，同时将FFBS算法引入到波动率向量的估计过程中，对波动率序列进行联合抽样，提高Gibbs抽样算法的效率。对深圳基金指数和上证基金指数进行实证分析，结果表明：基于FFBS算法的随机波动率模型能很好地拟合数据的波动特征。
关键词：SV模型贝叶斯推断FFBS算法
分类号：F832.5(金融、银行)
资助基金：国家自然科学基金(11171117)
论文发表日期：2016-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 5-10 )
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