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《教育部文科重点研究基地联谊会2008年年会暨青年经济学者论坛论文集》2008年
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基于扩展Kalman滤波的非对称SV模型估计及其在沪深股市的应用

郑挺国  刘金全  
【摘要】:非对称随机波动(SV)模型是当前金融计量学研究的一个重要课题。本文在Yu(2005)的非对称SV模型设定下,按照Kimetal.(1998)对SV模型进行对数平方转换,给出了一种基于扩展Kalman滤波和前向滤波、后向抽样(FFBS)算法的马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC)估计方法。为考察该MCMC估计方法的有限样本性质,本文构建了随机模拟实验,结果表明杠杆效应系数模拟结果与Yu(2005)及Kawakatsu(2007)的模拟结果相似,且明显优于Jacquier et al.(2004)的模拟结果,其余参数的模拟结果随样本长度变大趋于真实值。最后,我们对我国沪深股市收益率进行了应用研究,证实了该估计方法的有效性、准确性,并获得了存在杠杆效应的经验证据。
【作者单位】:吉林大学数量经济研究中心
【分类号】:F832.51;F224

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