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连续时间SV模型的估计及在金融风险分析中的应用
  • ISSN号:1003-4625
  • 期刊名称:《金融理论与实践》
  • 时间:0
  • 分类:F831.59[经济管理—金融学]
  • 作者机构:[1]天津商业大学商学院,天津300134, [2]天津大学管理学院,天津300072
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(70171001).
中文摘要:

本文分析了由连续时间平方根随机波动模型确定的资产收益的无条件联合特征函数及统计特性。对连续时间SV模型,提出了基于经验特征函数的参数估计方法,这种估计方法既不需要对连续时间过程的离散化,也不需要取样路径的模拟,实施起来较简单。使用上海和深圳股市的指数日收益数据对经验特征函数方法在连续时间随机波动模型参数估计中的应用进行了实证分析,并证明了两个市场波动过程存在均值回复及连续时间随机波动模型拟合资产收益数据的优势。

英文摘要:

This article analytically obtained the unconditional joint characteristic function and statistic characters of asset return which determined by continuous time square-root stochastic volatility (SV) model. Parameter estimation method based on empirical characteristic function (ECF) was proposed to estimate continuous time SV model. This simple method requires neither discretization nor simulation. The estimation of continuous time square-root SV model using ECF method was illustrated, along with an empirical application using Shanghai and Shenzhen stock index data. The results suggest that there exist mean reversion in the volatility process of these two markets, and the advantages of fitting asset return data using continuous time SV model.

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期刊信息
  • 《金融理论与实践》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国人民银行郑州中心支行
  • 主办单位:中国人民银行郑州中心支行 河南省金融学会
  • 主编:崔晓英
  • 地址:河南省郑州市郑东新区商务外环21号
  • 邮编:450018
  • 邮箱:jrls@chinajournal.net.cn
  • 电话:0371-69089212
  • 国际标准刊号:ISSN:1003-4625
  • 国内统一刊号:ISSN:41-1078/F
  • 邮发代号:36-160
  • 获奖情况:
  • 六度入选全国货币/银行·金融/保险类中文核心期刊,中国人文社会科学核心期刊,《CAJ·CD规范》执行优秀期刊,人民银行系统优秀期刊,河南省二十佳期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 中国中国人文社科核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国国家哲学社会科学学术期刊数据库,中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:14235