知情交易概率的贝叶斯估计

摘要：

知情交易概率(PIN)是一种被广泛使用的直接度量金融市场信息不对称风险的指标.PIN模型的极大似然估计,由于似然函数形式复杂,在最优化过程中很容易出现计算溢出的问题.本文提出了一种基于Gibbs抽样和ARS抽样的贝叶斯方法来估计PIN.模拟结果表明,贝叶斯方法克服了计算问题,并且可以得到比MLE方法更准确的估计.本文利用PIN的贝叶斯估计方法对2009—2015年期间在沪深两市交易过的股票进行实证应用分析,拓宽了知情交易概率PIN的实证研究范围.

关键词：知情交易概率、贝叶斯估计估计、Gibbs抽样、ARS抽样

分类号：F830.9(金融、银行)

在线出版日期：2020-01-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：23-30