【摘 要】
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本文提出了一种因子面板数据随机波动模型(FPSVM),以便研究可观测因素和不可观测因素对金融资产配置的影响,合理制定投资策略。其中,可观测因素用模型中的解释变量来反映,不
【机 构】
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安徽财经大学统计与应用数学学院,安徽财经大学统计与应用数学学院统计学系,中国人民大学经济学,中国人民大学理论经济学,中国人民大学应用统计科学研究中心,中国人民大学统计学院,中国人民大学概率论与数理统计
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“金融资产配置中面板数据动态因子模型研究”(71271210);国家自然科学基金项目“基于高频数据的股市极端风险测度及其防范研究”(71071155);中国人民大学科学研究基金(中央高校基本科研业务费专项资金资助)项目“基于高频和超高维数据的中国金融市场若干重大问题研究”(10XNL007)资助
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本文提出了一种因子面板数据随机波动模型(FPSVM),以便研究可观测因素和不可观测因素对金融资产配置的影响,合理制定投资策略。其中,可观测因素用模型中的解释变量来反映,不可观测因素通过对随机误差项进行因子分解予以体现。由于面板数据随机波动模型包含均值方程和波动方程,而且潜在因子和解释变量之间存在一定的相关关系。本文采用基于贝叶斯估计的MCMC算法对因子面板数据随机波动模型的高维参数进行估计,讨论了其中的先验和后验分布的设定。最后运用中国股票市场数据对资产价格的影响因素进行了分析,其结果可以应用于金融资产配置中。
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