基于M-H抽样的金融贝叶斯分位数随机波动模型研究

来源 :数理统计与管理 | 被引量 : 0次 | 上传用户：clubshe

【摘要】

：

现有随机波动(SV)模型依赖于参数条件分布形式假设,无法充分描述金融资产收益的偏态厚尾等典型特点,而分位数回归能给条件分布提供更加全面的描述.本文在分位数回归和SV模型

【作者】

：

姚萍杨爱军韩晓月林金官

【机构】

：

南京林业大学经济管理学院; 国家统计局统计信息技术与数据挖掘重点开放实验室; 南京审计大学统计与大数据研究院;

【出处】

：

数理统计与管理

【发表日期】

：

2004年期

【关键词】

：

随机波动模型分位数回归贝叶斯分析 M-H抽样

【基金项目】

：

国家自然科学基金(11501294,11571073,71673043);国家统计局统计信息技术与数据挖掘重点开放实验室开放课题(SDL201704);中国博士后基金(2015M580374,2016T90398);江苏省自然科学基金(BK20141326);江苏省青蓝工程项目(2017)

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现有随机波动(SV)模型依赖于参数条件分布形式假设,无法充分描述金融资产收益的偏态厚尾等典型特点,而分位数回归能给条件分布提供更加全面的描述.本文在分位数回归和SV模型基础上建立分位数SV模型,并在贝叶斯框架下对模型进行统计分析,包括参数估计和模型选择;同时利用中国金融市场数据对分位数SV模型极端风险度量能力的实际效果进行比较研究.

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