基于MCMC方法对带跳随机波动模型的研究

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波动性是金融市场中投资组合、资本资产定价和风险管理等理论的核心变量,是金融市场研究的一个核心问题。金融时间序列呈现出较大尖峰厚尾现象,基本随机波动模型对波动性的描述往往不令人满意,为此本文对带跳随机波动模型和带跳的厚尾随机波动模型进行研究。由于贝叶斯推断方法能有效解决模型中的高维分布参数估计问题,因此本文先利用贝叶斯方法推断出带跳随机波动模型中参数的后验分布,对带跳随机波动模型进行蒙特卡罗数值模拟,并应用马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)方法对模型中的参数进行估计,结果表明运用MCMC方法对带跳随机波动
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