论文摘要
连续时间模型在金融领域中具有广泛的应用。随着国际国内金融市场的迅速发展,金融市场的波动也日益加剧,风险不断增大。对于金融市场上波动的特性及其内在机制和经济含义的深入分析,已经成为经济学研究中的一个重要方向。基于此,本文以贝叶斯原理为工具分析了资产收益的连续时间模型。本文的主要工作和创新点如下:1)运用“马尔可夫链蒙特卡罗”模拟(MCMC)方法进行参数估计,这种方法可以有效的处理高维参数及高维隐含变量的估计问题。使用C++语言开发了包含隐含变量的连续时间模型估计的基于MH算法的MCMC方法,并用该方法估计了双指数跳跃扩散模型。2)研究了连续时间资产收益变结构模型。给出了连续时间BS变结构模型和连续时间随机波动变结构模型,提出了应用MCMC方法的连续时间变结构模型的单一变结构点的定位方法,并提出了连续时间多变结构点模型的变结构点定位方法;该方法在确定变结构点位置的同时,又能估计相应的模型参数。用该方法对上海股市综合指数的收益序列进行了变结构分析,理论与实证结果表明该方法是有效且可行的。3)研究了抛物线跳跃扩散模型。首先将跳跃因子引入到抛物线扩散模型中;接着,用基于Milstein的方法获得参数后验分布的离散密度,使用MCMC方法来估计抛物线跳跃扩散模型,最后用所得的估计值模拟了资产收益序列。通过上面的结果,不但发现MCMC方法较其他方法,如ML方法,更适合含有隐含变量的模型估计;还说明了抛物线跳跃扩散模型(HJD)能够很好的拟合资产收益的经验特征,如有偏、尖峰厚尾以及泰勒效应,即HJD模型更能反映资产收益的序列特征。4)应用似然比检验和贝叶斯因子分别比较了连续时间常规模型与变结构模型、抛物线扩散模型与抛物线跳跃扩散模型的优劣,并从实证的角度利用两个模型预测的准确性来进行模型比较。本论文是国家自然科学基金资助项目《基于连续时间模型的贝叶斯分析》(No:70301006)和《多变量矩序列长期均衡关系及动态金融风险规避策略研究》(No:70471050)的组成部分。
论文目录
中文摘要ABSTRACT第一章 绪论1.1 研究背景1.1.1 经济及金融系统的不稳定性与脆弱性1.1.2 经济及金融风险的时变性与传染性1.1.3 经济及金融风险的规避与金融资产定价1.1.4 方法论背景1.2 研究现状1.2.1 连续时间金融模型的研究现状1.2.2 连续时间模型的估计研究现状1.3 问题的提出与研究意义1.3.1 问题的提出1.3.2 研究意义1.4 本文结构安排与主要创新1.4.1 本文结构安排1.4.2 本文主要创新工作第二章 连续时间资产收益模型及估计方法评述2.1 资产收益连续时间模型――线性模型2.1.1 收益跳跃模型2.1.2 随机波动模型2.1.3 随机波动-收益跳跃模型(SVJ )2.1.4 随机波动-收益和波动跳跃模型2.1.5 线性模型的比较2.2 资产收益连续时间模型――非线性模型2.2.1 CEV 模型2.2.2 广义抛物线类扩散模型2.2.3 非线性模型的比较2.3 连续时间模型估计方法2.3.1 最大似然估计(MLE)2.3.2 广义矩估计(GMM)2.3.3 模拟矩估计(SMM)2.3.4 有效矩估计(EMM)2.3.5 经验特征函数估计(ECF)2.3.6 非参数估计(NPE)2.3.7 各种估计方法的比较2.4 本章小结第三章 连续时间模型参数估计的MCMC 方法3.1 贝叶斯统计方法3.1.1 贝叶斯公式的密度函数形式3.1.2 后验分布的计算3.1.3 先验分布的确定3.2 模型的离散化3.2.1 Euler 方法3.2.2 Milstein 方法3.3 MCMC 算法3.3.1 Gibbs 算法3.3.2 Metropolis-Hasting 算法3.4 包含隐含变量的MCMC 算法3.4.1 缺失数据的条件后验及抽样3.4.2 参数的后验密度及取样3.4.3 MCMC 算法3.5 参数抽样结果的收敛性分析3.6 双指数跳跃扩散模型的MCMC 估计3.6.1 双指数跳跃扩散模型及其特征3.6.2 双指数跳跃扩散模型的MCMC 估计3.6.3 双指数跳跃扩散模型的实证检验3.7 本章小结第四章 连续时间变结构模型研究4.1 变结构点的贝叶斯诊断及实证分析4.1.1 变结构点和异常点的联系和区别4.1.2 变结构点的贝叶斯诊断4.2 连续时间资产收益变结构模型4.3 连续时间单一变结构点的检测和定位4.3.1 单一变结构点定位的MCMC 方法4.3.2 单一变结构点定位的仿真试验4.3.3 变结构点的似然比检验4.3.4 变结构点的随机模拟似然比检验方法4.4 连续时间资产收益模型多变结构点的定位4.5 连续时间变结构模型在上海股市的应用4.6 连续时间随机波动模型的变结构分析4.6.1 连续时间变结构随机波动模型4.6.2 变结构点位置、模型参数及隐含波动过程的后验密度4.6.3 变结构随机波动模型的实证分析4.7 本章小结第五章 资产价格的抛物线跳跃扩散模型5.1 抛物线跳跃扩散模型及其性质5.1.1 抛物线跳跃扩散模型5.1.2 抛物线跳跃扩散模型的性质5.2 抛物线跳跃扩散模型的MCMC 估计5.2.1 参数的似然函数5.2.2 跳跃扩散模型的MCMC 方法5.3 数据及实证5.4 抛物线跳跃扩散(HJD)模型的经验特征5.4.1 HJD 模型的经验特征5.4.2 HJD 模型与抛物线扩散(HYD)模型的比较5.5 正态逆高斯扩散模型的MCMC 估计5.5.1 正态逆高斯扩散模型5.5.2 正态逆高斯扩散过程的离散化5.5.3 实证研究5.6 本章小结第六章 总结和展望6.1 论文工作总结6.1.1 连续时间模型及估计方法的总结6.1.2 MCMC 方法的介绍及应用6.1.3 连续时间变结构模型的研究6.1.4 抛物线跳跃扩散模型的研究6.2 研究展望6.3 结束语参考文献发表论文与科研情况说明致谢
相关论文文献
- [1].基于连续时间模型的网络视频商业模式选择研究[J]. 管理评论 2020(01)
- [2].高频数据驱动的连续时间模型估计[J]. 统计与信息论坛 2010(05)
- [3].基于连续时间模型的染缸排产研究[J]. 工业工程 2012(04)
- [4].连续时间模型下的动态随机合作再保险策略[J]. 中国科学:数学 2017(03)
- [5].单周-PID控制buck电路在DCM模式下的研究[J]. 船电技术 2012(08)
- [6].带干扰的广义复合二项风险模型的破产概率[J]. 职业时空 2008(02)
- [7].股指期权定价的非参数数值方法研究[J]. 中国管理科学 2012(01)
- [8].重叠网络上疾病与意识传播模型:非同步的影响[J]. 云南师范大学学报(自然科学版) 2019(03)
- [9].基于连续时间模型的多智能体系统采样数据一致性(英文)[J]. 自动化学报 2014(11)
- [10].基于连续时间的生产过程优化调度[J]. 浙江大学学报(工学版) 2010(07)
- [11].国外现代资产负债管理理论的发展与应用[J]. 未来与发展 2011(08)
- [12].资产负债管理研究新进展[J]. 经济学动态 2008(04)
标签:连续时间模型论文; 贝叶斯分析论文; 马尔可夫链蒙特卡罗论文; 变结构论文; 抛物线跳跃扩散模型论文; 随机波动论文; 算法论文;