《一類金融半參數隨機波動模型：貝葉斯分析及其套用》是依託南京林業大學，由楊愛軍擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：一類金融半參數隨機波動模型：貝葉斯分析及其套用
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：楊愛軍
- 依託單位：南京林業大學
中文摘要,結題摘要,
中文摘要
隨機波動模型是研究金融資產收益的重要工具，目前是國際上計量經濟學和統計學研究領域的一個重要方向。儘管現有隨機波動模型能夠較好地刻畫波動的集聚性和非對稱性，但未能有效地刻畫收益的條件分布特性：尖峰厚尾和偏斜。準確確定收益的條件分布形式是計量經濟學界和統計學界一貫關注的問題，也是進一步建立合理風險度量模型等的基礎。然而已有文獻多集中於參數化條件分布，而對於非參數化條件分布的研究尚不多見。本項目擬在非參數分布和隨機波動模型基礎上建立半參數隨機波動模型，並運用貝葉斯方法對模型進行分析，包括參數估計和模型選擇。由於模型結構複雜，本項目擬利用隨機分塊、回溯MCMC抽樣、切片抽樣和數據擴充等思想處理參數估計問題；另外利用穩健偏差信息準則（RDIC）研究模型比較問題，並設計RDIC的有效計算方法；最後利用中國金融市場數據對參數和半參數隨機波動模型的實際效果進行比較研究。
結題摘要
隨機波動模型是研究金融資產收益的重要工具，目前是國際上計量經濟學和統計學研究領域的一個重要方向。儘管現有隨機波動模型能夠較好地刻畫波動的集聚性和非對稱性，但未能有效地刻畫收益的條件分布特性：尖峰厚尾和偏斜。準確確定收益的條件分布形式是計量經濟學界和統計學界一貫關注的問題，也是進一步建立合理風險度量模型等的基礎。然而已有文獻多集中於參數化條件分布，而對於非參數化條件分布的研究尚不多見。本項目擬在非參數分布和隨機波動模型基礎上建立半參數隨機波動模型，並運用貝葉斯方法對模型進行分析，包括參數估計和模型選擇。由於模型結構複雜，本項目利用隨機分塊、回溯MCMC抽樣、切片抽樣和數據擴充等思想處理了參數估計問題；另外利用穩健偏差信息準則（RDIC）研究了模型比較問題，並設計了RDIC的有效計算方法；最後利用中國金融市場數據對參數和半參數隨機波動模型的實際效果進行了比較研究。
