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STATISTICS & INFORMATION TRIBUNE
2013年
4期
3-9
,共7页
混合贝塔分布%随机波动模型%贝叶斯分析%Gibbs抽样
混閤貝塔分佈%隨機波動模型%貝葉斯分析%Gibbs抽樣
혼합패탑분포%수궤파동모형%패협사분석%Gibbs추양
为了更准确地揭示金融资产收益率数据的真实数据生成过程,提出了基于混合贝塔分布的随机波动模型,讨论了混合贝塔分布随机波动模型的贝叶斯估计方法,并给出了一种Gibbs抽样算法.以上证A股综指简单收益率为例,分别建立了基于正态分布和混合贝塔分布的随机波动模型,研究表明,基于混合贝塔分布的随机波动模型更准确地描述了样本数据的真实数据生成过程,而正态分布的随机波动模型将高峰厚尾等现象归结为波动冲击,从而低估了收益率的平均波动水平,高估了波动的持续性和波动的冲击扰动.
為瞭更準確地揭示金融資產收益率數據的真實數據生成過程,提齣瞭基于混閤貝塔分佈的隨機波動模型,討論瞭混閤貝塔分佈隨機波動模型的貝葉斯估計方法,併給齣瞭一種Gibbs抽樣算法.以上證A股綜指簡單收益率為例,分彆建立瞭基于正態分佈和混閤貝塔分佈的隨機波動模型,研究錶明,基于混閤貝塔分佈的隨機波動模型更準確地描述瞭樣本數據的真實數據生成過程,而正態分佈的隨機波動模型將高峰厚尾等現象歸結為波動遲擊,從而低估瞭收益率的平均波動水平,高估瞭波動的持續性和波動的遲擊擾動.
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