随机波动模型的局部影响分析  

Local Influence of Stochastic Volatility Model

作　　者：马国栋[1] 吴喜之[1] 

机构地区：[1]中国人民大学统计学院,北京100872

出　　处：《数学的实践与认识》2008年第2期78-86,共9页Mathematics in Practice and Theory

基　　金：国家自然科学基金项目(10431010);教育部重点基地重大项目(05JJD910001);中国人民大学应用统计中心的支持

摘　　要：在期权定价问题中,有一类反映隐性不可观测波动的时间序列—随机波动(SV)模型.在一定条件下对其序列影响点进行识别:对SV模型的参数应用伪极大似然估计方法进行估计,并在此基础上应用Cook的局部影响分析方法,对其强影响点进行识别,并通过模拟实例,对其影响点识别的效果进行说明.For the option pricing problem, the Stochastic Volatility models （SV model） is a kind of time series model which can reflect fluctuation that can not be observed straightway. The purpose of this paper is to identify the influential observations by local influence. I applies Quasi Maximum Likelihood method to estimate the parameters of SV model, illustrates how to identify the influential point of the data on the basis of the minor perturbation of the model, simulates a SV model and identifies influential points to test the availability of this method.

关 键 词：随机波动(SV)模型 Cook的局部影响分析方法 伪极大似然估计方法 KALMAN滤波 影响点 

分 类 号：O211[理学—概率论与数理统计]