Lévy过程驱动的非高斯OU随机波动模型及其贝叶斯参数统计推断方法研究

摘要：

本文采用CGMY和GIG过程对非高斯OU随机波动率模型进行扩展,建立连续叠加Lévy过程驱动的非高斯OU随机波动率模型,并给出模型的散粒噪声(Shot-Noise)表现方式与近似.在此基础上,为了反映的波动率相关性,本文把回顾抽样(Retrospective Sampling)方法扩展到连续叠加的Lévy过程驱动的非高斯OU随机波动模型中,设计了Lévy过程驱动的非高斯OU随机波动模型的贝叶斯参数统计推断方法.最后,采用金融市场实际数据对不同模型和参数估计方法进行验证和比较研究.本文理论和实证研究均表明采用CGMY和GIG过程对非高斯OU随机波动率模型进行扩展之后,模型的绩效得到明显提高,更能反映金融资产收益率波动率变化特征,本文设计的Lévy过程驱动的非高斯OU随机波动模型的贝叶斯参数统计推断方法效率也较高,克服了已有研究的不足.同时,实证研究发现上证指数收益率和波动率跳跃的特征以及波动率序列具有明显的长记忆特性.

关键词：Lévy过程、非高斯OU过程、可逆跳跃MCMC、长记忆

所属期刊栏目：23

分类号：F830;F832(金融、银行)

资助基金：国家自然科学基金资助项目71271223;70971145;教育部新世纪优秀人才支持计划项目NCET-13-1054;中央财经大学青年创新团队项目;中央财经大学博士研究生重点选题支持计划.

在线出版日期：2015-09-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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