【摘 要】
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杠杆随机波动率（SV—L）模型在金融计量学文献中已经引起了广泛的关注，然而，它的参数估计一直是一个难点．本文基于有效重要性抽样（EIS）技巧，给出了SV-L模型的极大似然（ML）估计方法．为了检
【机 构】
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安徽财经大学金融学院,湖南大学工商管理学院,中国科学院数学与系统科学研究院
【基金项目】
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基金项目：国家自然科学基金资助项目（71101001,71201013）,国家杰出青年科学基金资助项目（70825006）,教育部“长江学者和创新团队发展计划”资助项目（IRT0916）,国家自然科学基金创新研究群体科学基金资助项目（71221001）.
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杠杆随机波动率（SV—L）模型在金融计量学文献中已经引起了广泛的关注，然而，它的参数估计一直是一个难点．本文基于有效重要性抽样（EIS）技巧，给出了SV-L模型的极大似然（ML）估计方法．为了检验提出的EIS—ML方法的精确性以及小样本性质，构建了蒙特卡罗（MC）模拟实验．结果表明，EIS—ML方法是非常准确和有效的．最后，将EIS—ML方法应用于实际数据，选取上证和深证综合指数的日对数收益率数据为研究样本，利用SV-L模型对中国股市进行了实证分析．结果表明，中国股市具有很强的波动持续性，并且存在显著的杠
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