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采用犕犆犕犆方法的上海股市随机波动模型
第３８卷 第２期 华 侨 大 学 学 报 （自 然 科 学 版 ） Ｖｏｌ．３８ Ｎｏ．２ ２０１７年３月 ＪｏｕｒｎａｌｏｆＨｕａｑｉａｏＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅ） Ｍａｒ．２０１７ 犱狅犻：１０．１１８３０／ＩＳＳＮ．１０００５０１３．２０１７０２０２４ 采用 犕犆犕犆方法的上海股市 随机波动模型 赵慧琴１，刘金山２ （１．广东财经大学 华商学院，广东 广州 ５１１３００； ２．华南农业大学 数学与信息学院，广东 广州 ５１０６４２） 摘要： 采用贝叶斯统计中的马尔科夫链?蒙特卡罗（ＭＣＭＣ）方法对上海股 市 的 随 机 波 动 性 进 行 研 究，基 于 Ｇｉｂｂｓ抽样的 ＭＣＭＣ数值计算过程，对上海股市的随机波动率模型（ＳＶ）进行参数估计，并在 ＷｉｎＢＵＧＳ软件 中实现．根据信息判别准则（ＤＩＣ），对比拟合的 ＳＶ?Ｎ，ＳＶ?Ｔ，ＳＶ?ＭＴ 模型参数，结果表明：ＳＶ?Ｔ 模型最能反 映上海股市波动具有尖峰厚尾的特性，可进一步用于预测样本外的波动率结果． 关键词： 随机波动率模型；马尔科夫链?蒙特卡罗方法；股市波动；贝叶斯分析；上海股市 中图分类号： Ｏ２１２ 文献标志码： Ａ 文章编号： １０００?５０１３（２０１７）０２?０２６２?０４ 犛狋狅犮犺犪狊狋犻犮犞狅犾犪狋犻犾犻狋狔犕狅犱犲犾犻狀犵狅犳犛犺犪狀犵犺犪犻犛狋狅犮犽犈狓犮犺犪狀犵犲 犝狊犻狀犵犕犆犕犆 犕犲狋犺狅犱 ＺＨＡＯ Ｈｕｉｑｉｎ１，ＬＩＵＪｉｎｓｈａｎ２ （１．Ｈｕａｓｈａ???ｇＣｏｌｌｅｇｅ，ＧｕａｎｇｄｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＢｕｓｉｎｅｓｓＳｔｕｄｉｅｓ，Ｇｕａｎｇｚｈｏｕ５１１３００，Ｃｈｉｎａ； ２．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＭａｔｈｅｍａｔｉｃｓａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ，ＳｏｕｔｈＣｈｉｎａＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｇｕａｎｇｚｈｏｕ５１０６４２，Ｃｈｉｎａ） 犃犫狊狋狉犪犮狋： Ｏｎｅｍｅｔｈｏｄｉｓｂｙ Ｍａｒｋｏｖｃｈａｉｎ ＭｏｎｔｅＣａｒｌｏ （ＭＣＭＣ）ｂｉａｓｓｔａｔｉｓｔｉｃｓｍｅｔｈｏｄ．Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｗｅ ｓｔｕｄｙｔｈｅｓｔｏｃｈａｓｔｉｃｖｏｌａｔｉｌｉｔｙｏｆＳｈａｎｇｈａｉＳｔｏｃｋｍａｒｋｅｔ，ａｎｄｅｓｔｉｍａｔｅｔｈｅｐａｒａｍｅｔｅｒｓｏｆｔｈｅｓｔｏｃｈａｓｔｉｃｖｏｌａｔｉｌｉｔｙ ｍｏｄｅｌ（ＳＶ）ｏｆＳｈａｎｇｈａｉＳｔｏｃｋｍａｒｋｅｔｂａｓｅｄｏｎｔｈｅＭＣＭＣｓａｍｐｌｉｎｇ，ａｎｄｉｍｐｌｅｍｅｎｔｔｈｅＧｉｂｂｓｓｏｆｔｗａｒｅｉｎｔｈｅ ＷｉｎＢＵＧＳｓｏｆｔｗａｒｅ．ＢｙｃｏｍｐａｒｉｎｇｔｈｅｐａｒａｍｅｔｅｒｓｏｆＳＶ?Ｎ，ＳＶ?Ｔ，ＳＶ?ＭＴ ｍｏｄｅｌ，ａｎｄａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｄｉｓｃｒｉｍｉ ｎａｔｉｖｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｃｒｉｔｅｒｉｏｎ，ｗｅｆｉｎｄｔｈｅＳＶ?ＴｍｏｄｅｌｉｓｔｈｅｂｅｓｔｍｏｄｅｌｉｎＣｈｉｎａｒｅｆｌｅｃｔｉｎｇｔｈｅｆｌｕｃｔｕａｔｉｏｎｏｆｔｈｅ ｓｔｏｃｋｍａｒｋｅｔｏｆＳｈａｎｇｈａｉｗｈｉｃｈｈａｓｐｅａｋｔｈｉｃ
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