基于EIS的杠杆随机波动率模型的极大似然估计

• 作者: 吴鑫育 周海林 汪寿阳 马超群
• 来源期刊: 管理科学学报
• 学科: 经济
• 关键词: 随机波动率 杠杆效应 有效重要性抽样 极大似然
• 年，卷（期）: 2013,（1）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 74-86
• 页数: 13页
• 分类号: F830.9
• 字数: 8042字
• 语种: 中文

摘要

杠杆随机波动率(SV-L)模型在金融计量学文献中已经引起了广泛的关注,然而,它的参数估计一直是一个难点.本文基于有效重要性抽样(EIS)技巧,给出了SV-L模型的极大似然(ML)估计方法.为了检验提出的EIS-ML方法的精确性以及小样本性质,构建了蒙特卡罗(MC)模拟实验.结果表明,EIS-ML方法是非常准确和有效的.最后,将EIS-ML方法应用于实际数据,选取上证和深证综合指数的日对数收益率数据为研究样本,利用SV-L模型对中国股市进行了实证分析.结果表明,中国股市具有很强的波动持续性,并且存在显著的杠杆效应.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	汪寿阳	中国科学院数学与系统科学研究院	321	6538	40.0	64.0
2	马超群	湖南大学工商管理学院	225	4108	34.0	56.0
3	周海林	安徽财经大学金融学院	23	159	9.0	11.0
4	吴鑫育	安徽财经大学金融学院	34	223	10.0	14.0