平行数据随机波动建模及应用研究

摘要：

将随机波动模型的建模思想引入平行数据的建模过程,提出了平行数据随机波动模型,以综合分析与比较不同金融市场之间的风险状况和波动的持续特性;应用卡尔曼滤波方法首先滤出模型的伪似然函数,然后采用极大似然估计方法求解模型参数,最后利用平行数据随机波动模型对我国沪深股市数据进行了实证应用.实证表明,平行数据随机波动模型可以很好地说明我国股市的整体风险状况以及沪深两市间波动持续性的差距.

关键词：平行数据、随机波动模型、卡尔曼滤波、伪极大似然估计

所属期刊栏目：2

分类号：C931(管理学)

资助基金：国家自然科学基金70471050

在线出版日期：2005-11-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：513-516