导读:本文包含了随机波动模型论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:模型,效用,股票市场,递归,人民币汇率,协方差,方法。
随机波动模型论文文献综述
孟庆斌,宋烜,宋祉健[1]（2019）在《基于随机波动模型(SV)的人民币汇率风险预测》一文中研究指出人民币汇率风险的精准计算和预测是管理和控制汇率风险的首要条件,并随着外汇市场的发展与完善受到越来越多的重视。在此背景下,利用随机波动模型和在险价值模型对汇改后的人民币汇率风险进行度量与预测。首先,基于贝叶斯估计方法,运用四种随机波动模型对人民币汇率波动进行拟合,并运用DIC准则筛选出拟合效果最好的SV-N模型;然后,利用筛选出的模型结合在险价值模型对人民币汇率风险进行度量;最后,基于所构建的SV-N-CVaR模型,对所选样本范围之外100日的人民币汇率风险进行一步向前预测。将预测值与真实值进行比较,可以看到预测正确率为87%,汇率风险预测值和真实值的变动趋势基本相同,说明风险预测模型与真实状况保持了较高的一致性,在所构建模型的基础上建立人民币汇率风险预测体系是可行的。(本文来源于《财会月刊》期刊2019年24期）
王沆[2]（2019）在《基于多因子随机波动模型的最优消费与投资决策问题》一文中研究指出众所周知,连续时间最优投资与消费问题是Merton开创的金融经济学中的经典问题。有大量的经验证据表明,资产收益率,特别是股票市场收益率的条件方差并非随时间固定不变的。近年来,随机协方差是金融资产建模的一个关键特征。许多实证研究表明,对资产收益率协方差矩阵的随机变化进行建模对于最优投资组合选择非常重要。而且,在期权定价文献中也有充分的证据表明,多因子随机波动模型的表现明显优于单变量波动模型。然而,连续时间多因子随机波动模型下的最优投资与消费问题尚未得到研究。本文讨论不完全市场中具有多因子随机资产收益协方差矩阵的多元跨期消费和投资组合选择问题。主要研究内容总结如下:首先,假设投资者基于CRRA效用函数做出消费和投资决策,我们研究了主成分随机波动(PCSV)模型下的优化问题。利用随机动态规划方法,推导出了与问题相关的Hamilton-Jacobi-Bellman(HJB)方程。对幂效用和对数效用情形,分别给出了最优投资-消费策略和值函数的表达式。我们还分析了次优投资策略造成的财富损失,并且发现如果投资者只考虑单因子随机波动或忽略资产收益之间的随机协方差,就会造成显着的财富损失。其次,在PCSV模型假设下,我们研究了具有Epstein-Zin型递归偏好的投资者的最优消费-投资组合决策问题。通过使用随机动态规划方法,分别推导出了单位和非单位跨期替代弹性两种情形下最优消费与投资策略的显式和半显式表达式。分析了状态变量对最优策略的影响。数值模拟结果表明:在投资者的偏好参数中,风险厌恶系数对最优投资策略的影响远大于跨期替代弹性带来的影响,而对于最优消费-财富比来说,这种影响则不同。此外,我们还发现当跨期替代弹性系数大于1时,最优消费-财富比对时间贴现率的敏感程度远比小于1时要大,而跨期替代弹性系数小于1时的最优消费-财富比的收敛速度要比大于1时的收敛速度更快。(本文来源于《贵州大学》期刊2019-06-01）
项晓琨[3]（2019）在《基于跳跃相依随机波动模型的沪港日股票市场跳跃溢出效益研究》一文中研究指出不同金融市场间的跳跃溢出一直是金融学家的研究热点之一,金融自由化和全球化的加剧使跳跃溢出不仅出现在同一国家不同市场间,还出现在不同国家市场间。上海和香港股票市场是我国金融市场重要组成部分,日本东京是毗邻我国最大的国际金融都市。对叁者进行研究,可以优化我国监管策略,提升投资者的风险管理和投资组合能力。本文利用蒙特卡洛马尔科夫方法的Gibbs抽样,将沪港日叁地股票市场的代表指数收益率序列带入跳跃相依随机波动模型,估计出叁地股票市场收益、波动的相关参数,发现:香港恒生指数(HSI)发生跳跃的可能性最大,期望收益也最大;上证综指(SSECI)的期望收益唯一为负,波动幅度也最小;日经指数(N225)表现最好,在保证收益的前提下,也保持稳定。本文主要章节包括主要理论模型介绍、模型估计和跳跃溢出测度。在主要理论模型介绍部分,首先概述了相关领域有关文献的主要研究,发现ARCH及其衍生模型有一定的局限性,且前人更多研究点着力于同一产品的期现货市场。其次给出本文所使用的SVCJ模型、MCMC方法以及对跳跃溢出定量测度的叁大指标。在模型估计部分,本文使用了上海、香港与日本股票市场的代表指数,即上证综指(SSECI)、恒生指数(HSI)、日经指数(N225)。用叁地股票市场指数2010年到2018年间的收盘价构造收益率序列并观察波动幅度,随后使用Gibbs抽样方法进行估计,并得出结论:上海股票市场波动最小最少,期望收益也为负;香港股票市场有着很大的无条件跳跃,整个市场波动频率快、幅度大;日本股票市场较为稳定,期望收益也能得到保证。在跳跃溢出测度部分,使用SVCJ模型估计得出参数数据,选择判定叁地市场是否发生跳跃的统一判定指标,再将每日的波动大小与之比较进行认定跳跃的发生,从而得到叁地股票市场的的跳跃溢出次数数据,分别计算出叁地市场间同日、次日和叁日的CJSP、FDJS、JSI叁大指标之数值,发现:(1)香港和上海股票市场相互之间的影响在所有影响中最弱,香港与日本的相互影响最为强烈,上海对日本的波动并不敏感。(2)得益于金融自由化和信息全球化,波动溢出效应一般当天抵达,条件跳跃溢出的概率和强度基本随着时间间隔增大而减小。(本文来源于《广西师范大学》期刊2019-06-01）
洪志伟[4]（2019）在《基于集成嵌套拉普拉斯近似方法的随机波动模型贝叶斯估计》一文中研究指出我国金融时间序列普遍具有波动性特征,随机波动(SV)模型自被提出以来,经证实能够有效刻画金融波动性特征,在金融领域中具有广泛的应用.SV模型中设定的波动是无法直接观测的随机变量,模型的似然函数十分复杂,难以用极大似然方法估计随机波动模型的参数.但是利用贝叶斯方法能够有效实现SV模型的参数估计,基于马尔可夫链蒙特卡洛方法(MCMC)的贝叶斯参数估计具有很好的精度.然而,MCMC方法明显的缺陷是运行时间过长,这限制了它在实际中应用.为此,本文介绍了一种高效方法——集成嵌套拉普拉斯近似(INLA)方法来实现对我国股市SV模型的贝叶斯推断.我们对上证综指和深证成指进行实证分析,通过参数估计结果、DIC准则和程序运行时间叁个方面对比INLA方法和MCMC方法模型估计效果,说明INLA方法能够快速而准确地实现随机波动模型的贝叶斯推断,该方法有助于扩大SV模型在金融领域中的应用空间.本文将基于INLA方法的SV模型应用于上海和深圳股市的实证分析当中.创新性地引入DIC准则,比较了基于MCMC方法和基于INLA方法的SV模型的推断效果。本文主要研究内容包括以下叁个部分:1.波动率与随机波动模型的介绍本文首先介绍了波动率的概念、金融时间序列波动率的主要特征以及金融时间序列的基本统计量.接着介绍AR(1)模型,标准随机波动模型和厚尾随机波动模型.给出了随机波动模型的似然函数表达式.2.随机波动模型贝叶斯估计方法的介绍本文分别使用MCMC方法与INLA方法进行贝叶斯推断.这部分内容介绍了贝叶斯推断、MCMC方法与Gibbs抽样方法,给出了标准SV模型的Gibbs抽样方法.介绍了拉普拉斯近似,详细叙述INLA方法对参数后验分布和潜变量后验分布的近似.3.上证综指和深证成指的实证分析本文对上证综指标准SV模型、上证综指SV-T模型、深证成指SV波动模型和深证综指SV-T模型分别使用MCMC方法和INLA方法进行贝叶斯推断,通过各个参数的估计结果、DIC值和程序运行时间对比分析MCMC方法和INLA方法.(本文来源于《山东大学》期刊2019-05-23）
刘继平[5]（2019）在《对基于多元随机波动模型的原油期货套期保值分析》一文中研究指出众所周知,原油是极其重要的能源,对于一个国家工业和经济有着举足轻重的影响。本文从多元随机波动模型的角度出发,对原油期货套期保值情况进行了分析,希望能够起到一定的参考作用。(本文来源于《大众投资指南》期刊2019年07期）
穆桐庆[6]（2018）在《基于随机波动模型的人民币汇率波动性分析》一文中研究指出在市场经济的快速发展下,经济全球化也日益深入。在各国的国际贸易中,汇率起到了重要作用,各国的专家学者也对汇率开展了理论和实践研究。鉴于我国的国情,在很长一段时间内,汇率都是实行管制的制度,因此关于汇率的相关研究,主要是汇率制度及其定价等方面,较少涉及到汇率波动的问题。近年来为了适应市场经济的发展,我国一直致力于汇率制度的改革。从理论层面看,汇率市场的核心研究问题应是波动性,而随机波动模型是描述汇率波动性的最好方式。本文首先分析了研究背景、目的及意义,并从相关理论入手,分析了国内外研究现状和SV模型理论的研究现状,并推导了适用的向量SV模型。随后介绍了各种SV模型的基本形式,然后进行贝叶斯分析,得出相关模型参数后验分布。最后利用各种SV模型对人民币汇率的波动性进行实证分析,使用WinBUGS软件和相关的理论知识,分别实证分析了人民币对美元的汇率波动性、人民币对欧元的汇率波动性。基于随机波动模型的人民币汇率波动性分析,对于人民币汇率的研究至关重要。为了掌握更多的人民币汇率波动性分析技巧,还应进一步拓宽研究思路。(本文来源于《长春工业大学》期刊2018-12-01）
李忆[7]（2018）在《基于动态杠杆随机波动模型的中国股票市场杠杆效应研究》一文中研究指出国内外大量的研究表明,股票的杠杆效应具有明显的时变性。本文构建了能够测定动态杠杆系数的动态杠杆随机波动(DLSV)模型,在对收益序列进行降噪之后,利用基于贝叶斯统计的MCMC方法来估计模型的参数。实证分析结果表明:中国股票市场存在杠杆效应,而且具有非对称的性质,(本文来源于《今日财富》期刊2018年22期）
王继霞,王添秀[8]（2018）在《Heston随机波动模型时变利率下支付红利的timer期权定价》一文中研究指出本文研究了在Heston随机波动模型下,连续支付红利的timer期权定价的条件Black-Scholes-Merton型公式.首先,利用投资组合的?-对冲原理构造无风险资产,给出了timer期权在Heston随机波动模型下所满足的偏微分方程.然后利用拉普拉斯逆变换得到了与贝塞尔过程相关的联合密度函数的显式公式.最后得到支付红利下timer期权定价的Black-Scholes-Merton型公式.(本文来源于《应用数学》期刊2018年04期）
姚萍,杨爱军,韩晓月,林金官[9]（2018）在《基于M-H抽样的金融贝叶斯分位数随机波动模型研究》一文中研究指出现有随机波动(SV)模型依赖于参数条件分布形式假设,无法充分描述金融资产收益的偏态厚尾等典型特点,而分位数回归能给条件分布提供更加全面的描述.本文在分位数回归和SV模型基础上建立分位数SV模型,并在贝叶斯框架下对模型进行统计分析,包括参数估计和模型选择;同时利用中国金融市场数据对分位数SV模型极端风险度量能力的实际效果进行比较研究.(本文来源于《数理统计与管理》期刊2018年04期）
蒋远营[10]（2018）在《随机波动模型的贝叶斯估计及其在金融市场中的应用》一文中研究指出文章对随机波动模型的MCMC估计方法进行了比较研究,通过对SV0模型的四种不同的波动率抽样方式下的MCMC结果的比较发现,单步Gibbs抽样时波动率的自相关性非常大,而有限正态混合逼近和FFBS方法能够在一定程度上改变其单步Gibbs抽样的缺点,文章还应用SV0模型和ASV模型分别对外汇市场和证券市场进行研究,研究发现汇率数据不存在明显的杠杆效应,而证券市场具有杠杆效应,但是对于中国的证券市场来说并不是特别明显,和他成强烈对比的是S&P500指数的杠杆效应参数的值达到了0.7以上,这与Ait-Sahalia等(2013)的结果吻合,中国的证券市场的这种现象可能和"羊群效应"有关。(本文来源于《现代管理科学》期刊2018年07期）
随机波动模型论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
众所周知,连续时间最优投资与消费问题是Merton开创的金融经济学中的经典问题。有大量的经验证据表明,资产收益率,特别是股票市场收益率的条件方差并非随时间固定不变的。近年来,随机协方差是金融资产建模的一个关键特征。许多实证研究表明,对资产收益率协方差矩阵的随机变化进行建模对于最优投资组合选择非常重要。而且,在期权定价文献中也有充分的证据表明,多因子随机波动模型的表现明显优于单变量波动模型。然而,连续时间多因子随机波动模型下的最优投资与消费问题尚未得到研究。本文讨论不完全市场中具有多因子随机资产收益协方差矩阵的多元跨期消费和投资组合选择问题。主要研究内容总结如下:首先,假设投资者基于CRRA效用函数做出消费和投资决策,我们研究了主成分随机波动(PCSV)模型下的优化问题。利用随机动态规划方法,推导出了与问题相关的Hamilton-Jacobi-Bellman(HJB)方程。对幂效用和对数效用情形,分别给出了最优投资-消费策略和值函数的表达式。我们还分析了次优投资策略造成的财富损失,并且发现如果投资者只考虑单因子随机波动或忽略资产收益之间的随机协方差,就会造成显着的财富损失。其次,在PCSV模型假设下,我们研究了具有Epstein-Zin型递归偏好的投资者的最优消费-投资组合决策问题。通过使用随机动态规划方法,分别推导出了单位和非单位跨期替代弹性两种情形下最优消费与投资策略的显式和半显式表达式。分析了状态变量对最优策略的影响。数值模拟结果表明:在投资者的偏好参数中,风险厌恶系数对最优投资策略的影响远大于跨期替代弹性带来的影响,而对于最优消费-财富比来说,这种影响则不同。此外,我们还发现当跨期替代弹性系数大于1时,最优消费-财富比对时间贴现率的敏感程度远比小于1时要大,而跨期替代弹性系数小于1时的最优消费-财富比的收敛速度要比大于1时的收敛速度更快。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
随机波动模型论文参考文献
[1].孟庆斌,宋烜,宋祉健.基于随机波动模型(SV)的人民币汇率风险预测[J].财会月刊.2019
[2].王沆.基于多因子随机波动模型的最优消费与投资决策问题[D].贵州大学.2019
[3].项晓琨.基于跳跃相依随机波动模型的沪港日股票市场跳跃溢出效益研究[D].广西师范大学.2019
[4].洪志伟.基于集成嵌套拉普拉斯近似方法的随机波动模型贝叶斯估计[D].山东大学.2019
[5].刘继平.对基于多元随机波动模型的原油期货套期保值分析[J].大众投资指南.2019
[6].穆桐庆.基于随机波动模型的人民币汇率波动性分析[D].长春工业大学.2018
[7].李忆.基于动态杠杆随机波动模型的中国股票市场杠杆效应研究[J].今日财富.2018
[8].王继霞,王添秀.Heston随机波动模型时变利率下支付红利的timer期权定价[J].应用数学.2018
[9].姚萍,杨爱军,韩晓月,林金官.基于M-H抽样的金融贝叶斯分位数随机波动模型研究[J].数理统计与管理.2018
[10].蒋远营.随机波动模型的贝叶斯估计及其在金融市场中的应用[J].现代管理科学.2018
论文知识图
