基于拟似然方法的股票收益与波动率关系及其应用研究

股票市场中收益与波动率的关系研究在金融证券领域起着很重要的作用,而随机波动率模型能够很好地拟合这种关系。本文将拟似然方法和渐近拟似然方法运用在随机波动率模型的参数估计方面,渐近拟似然方法可以避免因为人为的结构错误指定而造成的偏差,比较稳健。本文采用拟似然和渐近拟似然方法对随机波动率模型的参数估计进行了模拟探索,并和两种已有估计方法进行了对比,结果表明拟似然和渐近拟似然方法在模型的参数估计方面有着很好的估计结果。实证研究中,选取2000-2015年标普500指数作为研究对象,结果显示所选数据具有金融时间序列的常见特征。本文为金融证券领域中股票收益与波动率关系及其应用研究提供了一定的启示。     

非对称随机波动模型在中国股市的应用

为了探测随机波动模型的非对称特征,修改传统的随机波动模型建立非对称的随机波动模型,采用基于马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)模拟的贝叶斯分析对模型进行参数估计。对中国深圳、上海股市波动进行实证研究发现,非对称随机波动模型能较好地探测波动存在的非对称波动。与GJR-GARCH模型相比,非对称随机波动模型预测效果更好。     

SV模型局部分析的稳健性研究

随机波动（SV）模型是一种重要的具有隐性波动的时间序列模型。本文在对SV模型进行Cook局部影响分析的基础上，探讨方法对参数估计精度的稳健性，从而评价局部影响分析方法应用在时间序列模型的优劣。     

基于EVT-POT-SV模型的极值风险度量

金融市场常受各种因素的影响造成剧烈波动,资产收益也会因此产生异常变化。针对金融资产收益的厚尾性、波动的异方差性等特征,采用基于Markov链的Monte Carlo模拟积分方法,对随机波动模型进行参数估计并取得标准残差序列,应用极值理论与随机波动模型相结合,建立了基于EVT-POT-SV的动态VaR模型。通过对上证综指收益做实证分析,结果表明：该模型能很好地刻画收益序列的波动性及尾部分布特征,在度量上证综指收益的风险方面更加合理而有效。     

基于GARCH和有偏EWMA模型预测股票价格

EWMA方法是金融风险研究中重要方法之一.文章将有偏EWMA模型与GAKCH模型相结合,详细介绍了有偏EWMA模型的参数估计,并建立了相对准确的股票交易价格波动幅度预测模型,对3只股票进行了价格预测.实证分析表明,有偏EWMA模型比标准EWMA模型预测的效果好.     

删失数据下二项AR(1)过程的参数估计

文章研究了一类整值时间序列模型在样本数据完全随机缺失情况下参数的估计问题.运用五种方法对模型参数进行估计,通过数值模拟,在不同缺失率情况下对五种参数估计方法进行比较,并绘制“箱”形图,结果表明Bridge插补下参数估计结果最优,核插补和k-最近邻插补下参数估计次之.     

缺失数据下随机系数自回归模型的参数估计

随机系数自回归模型能够较好地描述模型系数随时间变化的特性,因此得到了广泛应用。文章讨论具有缺失数据的随机系数自回归模型的参数估计问题,在缺失数据情形下给出了四种模型参数估计方法:无数据填充条件最小二乘法、均值填充法、条件均值填充法以及桥填充法。最后,通过随机模拟说明了上述估计方法的精确性,并给出了应用实例。     

基于股本权证定价效果的最优波动率模型选择

文章以沪深交易所上市的分离交易可转债所附带的权证及其标的股票日收益率和5分钟高频交易数据为样本,在对隐舍波动率模型、已实现波动率模型以及历史波动率模型参数估计的基础上,以股本权证市场价格为评价基准,分别测算了基于三个波动率模型的定价效果.研究发现,基于隐含波动率模型的定价结果具有最小平均绝对偏差与平均相对偏差,模型效果最优;基于历史波动率模型的定价结果对股本权证市场价格普遍低估.     

混合贝塔分布随机波动模型及其贝叶斯分析

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。     

多层线性模型的参数估计

文章详对多层线性模型中固定效应与随机效应参数估计方法进行了理论推导,并对推导出的估计量进行了详细说明。     

空间滞后误差自相关随机前沿模型参数的估计

文章利用工具变量矩阵方法研究了空间滞后误差自相关随机前沿模型参数的估计问题,得到了参数估计的表达式.与极大似然估计相比较,工具变量矩阵法极大地简化了计算.蒙特卡罗模拟的结果表明,参数估计值十分逼近真值.     

基于EM算法的异方差性Markov机制转换模型的估计

文章将EM算法引入到对异方差性Markov机制转换模型未知参数的估计,并将研究结果运用到我国股票收益率数据的分析,结果表明,该方法很好地拟合了我国股票收益率的波动性特征.该方法为金融波动问题的未知参数估计提供了新的研究思路.     

Bootstrap方法和SV模型在风险测度中的应用

文章用SV-GED模型刻画收益率序列的尖峰厚尾、波动集聚以及异方差等特征,在得到标准残差序列的基础上,与Bootstrap方法结合构建一个基于参数---非参数估计的新的风险度量模型——基于Boot-strap-SV-GED模型的风险度量模型,最后对模型的有效性进行了分析.研究表明:Bootstrap-SV-GED模型能很好的刻画收益率序列的特征,并且能在一定程度上提高金融风险测量的精度.     

空间ZISF的估计及蒙特卡罗模拟

在随机前沿模型中引入空间效应和技术无效率项的非连续性并构建了空间零无效率随机前沿模型,使用极大似然估计和JLMS方法得出参数和技术效率的估计。蒙特卡罗模拟表明:(1)逆似然比检验能以较高的准确率识别真实模型;(2)本方法在参数估计和技术效率的估计两方面均表现较好;(3)若真实模型为空间零无效率随机前沿模型但误用了空间随机前沿模型,参数估计和技术效率的估计两方面均表现较差。空间零无效率随机前沿模型有其存在的必要性。     

交易信息、跳跃发现与波动率估计

在高频金融数据研究中,估计金融资产价格序列积分波动率时,往往需要考虑市场微观结构噪声与资产价格跳跃的影响.本文将市场微观结构噪声部分地表示成交易信息的参数函数,并结合资产收益序列的跳跃特征,提出资产收益的高斯混合模型.本文利用EM算法进行噪声参数估计的同时,识别资产价格的跳跃,进而提出一种新的积分波动率的估计量.本文提出的方法可以视为Li等(2016)的改进,并在模拟研究中,得到了比Li等(2016)更好的参数估计效果,且即使在跳跃幅度分布误设的情况下,也具有良好的识别跳跃的功能.在应用举例中,对比了本文方法与Lee和Mykland(2008)的跳跃发现方法,论证了本文的模型在识别跳跃方面的可靠性.     

缺失数据下非线性均值方差模型的参数估计

文章在响应变量随机缺失下研究非线性均值方差模型的参数估计问题.基于回归插补和随机回归插补两种缺失插补方法以及结合Gauss-Newton迭代计算算法给出该模型中未知参数的极大似然估计.并通过对两个随机模拟例子实际例子的研究分析,结果都表明了所提出的模型与统计方法具有可行性和实用性.     

SVJD-LIBOR随机动态模型的市场校准估计与实证模拟

针对跳跃扩散LIBOR市场模型（JD-LIBOR）与随机波动率LIBOR市场模型（SVJD-LMM）各自应用局限,首先将正态跳跃扩散与Heston随机波动率同时引入标准化LIBOR市场模型中,建立一类新型双重驱动非标准化LIBOR市场模型（SVJD-LMM）。其次,运用Cap、Swaption等利率衍生产品市场数据和Black逆推校准方法,对模型的局部波动参数与瞬间相关性参数进行有效市场校准;并运用自适应马尔科夫链蒙特卡罗模拟方法（此后简称A-MCMC）对模型的随机波动率、跳跃扩散等其他主要参数进行有效理论估计与实证模拟。最后,针对六月期美元Libor远期利率实际数据,对上述三类市场模型进行了模拟比较分析。研究结论认为,若在单因子Libor利率市场模型基础上引入跳跃扩散过程,并且联立波动率的随机微分方程,则可极大地提高利率模型的解释力;加入随机波动率和跳跃扩散过程的模拟计算结果与实际利率的误差更小,从而更接近现实情况。     

分层抽样条件下Logistic回归模型的参数估计方法

一、引言Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归模型是对二分类因变量 (因变量ｙ只取两个值 )进行回归分析时经常使用的统计分析方法。与线性回归不同 ,Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归是一种非线性模型 ,因而普遍采用的参数估计方法是最大似然估计法。可以证明 ,在随机样本条件下 ,Ｌｏｇｉｓｔｉｃ模型的最大似然估计具有一致性、渐进有效性和渐进正态性。然而在有些问题的研究中 ,样本抽取并不完全是随机的 ,而是采用分层抽样方法 ,首先将研究总体按属性特征分类 ,然后在各类中随机抽取样本 ,这就需要考虑分层抽样条件下Ｌｏｇｉｓｔｉｃ模型的参数估计问题。对分层…     

动态面板模型参数估计方法的比较研究

本文借助于蒙特卡洛模拟方法,在综合比较了主流动态面板模型参数估计方法优劣的同时,分析了动态面板模型参数估计有效性检验统计量的检验功效.结论表明:广泛应用的差分和系统GMM的参数估计方法,在小样本情况下,存在明显的参数估计偏差,相应的参数检验功效也存在扭曲,固定效应方差比越大这一偏差越明显,偏差修正和极大似然的动态面板模型参数估计方法参数估计的有效性越高.当动态面板模型的被解释变量为截断变量时,差分和系统GMM的参数估计偏差更为明显,而转换的Tobit模型则能够提供稳健的参数估计.固定效应方差比越大,弱工具变量检验的LM和CLR功效越稳健.本文最后将不同的动态面板模型估计方法,应用于劳动力迁移引致的区域工资差距问题的研究,进一步验证了蒙特卡洛模拟研究结论的稳健性.     

非线性数据拟合的递推法及程序实现

文章对非线性回归模型的参数估计递推方法进行了介绍,给出了它们在非线性模型参数估计中的MATLAB实现.通过计算机仿真说明参数估计递推方法与传统数据拟合的方法相比,具有更好的拟合效果.