【摘 要】
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基于广义自回归得分模型框架,对资产收益率和已实现测度联合建模,假设资产收益率服从时变学生t分布,构建了带时变高阶矩的已实现GAS(TVP-RGAS)波动率模型.TVP-RGAS波动率模型将学生t分布中的自由度参数时变化,可以捕获金融资产收益率序列中的时变高阶矩特征.引入已实现测度,有助于利用日内价格变动信息从而更好地捕获市场波动的急剧变化.TVP-RGAS波动率模型属于观测驱动模型,可以使用极大似然方法估计,具有易于实现的优点.采用上证综合指数进行实证分析,结果表明,上证综合指数的收益率分布存在明显的时变
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“时变崩盘风险下的期权定价及风险测度研究”(71971001),安徽省高校自然科学研究项目“考虑期权数据信息的市场风险度量研究”(KJ2019A0659),安徽省高校优秀人才培育项目“安徽省高校优秀青年骨干人才国内外访学研修项目”(gxfx2017031).
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基于广义自回归得分模型框架,对资产收益率和已实现测度联合建模,假设资产收益率服从时变学生t分布,构建了带时变高阶矩的已实现GAS(TVP-RGAS)波动率模型.TVP-RGAS波动率模型将学生t分布中的自由度参数时变化,可以捕获金融资产收益率序列中的时变高阶矩特征.引入已实现测度,有助于利用日内价格变动信息从而更好地捕获市场波动的急剧变化.TVP-RGAS波动率模型属于观测驱动模型,可以使用极大似然方法估计,具有易于实现的优点.采用上证综合指数进行实证分析,结果表明,上证综合指数的收益率分布存在明显的时变
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