带有成交量的随机波动模型SMC算法

• 作者: 刘洋 陈守东
• 来源期刊: 数量经济研究
• 学科: 经济
• 关键词: 随机波动率 序贯蒙特卡罗 辅助变量粒子滤波 LW滤波
• 年，卷（期）: 2015,（2）
• 页码范围: 72-86
• 页数: 15页
• 分类号: F832.51

摘要

非线性或非高斯特征(特别是含有潜变量)的计量模型,增加了对其模型参数估计的复杂性。本文通过研究发现,将SMC方法体系中的APF算法与LW滤波相结合,可以更好地处理此类问题。这种APF-LW方法在处理潜变量过程问题中,凸显了其SMC算法的有效性。本文以SV模型的参数估计方法设计为例,我们分析APF-LW方法对比传统Gibbs策略的优势和技巧。进而运用此方法,我们设计出可用于估计带有成交量数据信息的随机波动(SV-VOL)模型的SMC算法,应用于上证A股指数的随机波动率分析的实证研究之中。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈守东	吉林大学商学院	128	2095	23.0	44.0
2	刘洋	吉林大学数量经济研究中心	320	1688	19.0	27.0