具有杠杆效应的非线性SV模型及其应用  

Nonlinear Stochastic Volatility Model with Leverage Effect and its Application

作　　者：孟利锋[1] 张世英[2] 

机构地区：[1]天津商业大学商学院,天津300134 [2]天津大学管理学院,天津300072

出　　处：《系统管理学报》2009年第1期14-20,共7页Journal of Systems & Management

基　　金：国家自然科学基金资助项目(70171001)

摘　　要：提出一类非线性SV模型,许多离散时间SV模型都是它的特例。这类模型的优点在于用它可以检验不同函数形式的随机波动,该模型的检验仅基于一个单独参数δ。在非线性SV模型的基础上,进一步把它扩展为具有杠杆效应的非线性SV模型。使用沪、深股市的指数日收益数据进行了实证分析,借助BUGS软件,利用Gibbs取样的MCMC方法对模型进行了贝叶斯参数估计,证明了应拒绝对数正态SV模型,而使用非线性SV模型。A kind of nonlinear stochastic volatility （SV） model was proposed, many discrete time SV models are its special cases. The advantage of this kind of model is the ease with which different specification on stochastic volatility can be tested. The specification test is based on a single parameter ＆ On the basis of nonlinear SV model, the nonlinear SV model with leverage effect was expanded. Using BUGS software, MCMC method with Gibbs sampling is used to estimate the new SV model. We empirically tested logarithm normal SV model against the new one using daily index return data in Shanghai and Shenzhen stock markets. The empirical test rejects logarithm normal SV model and favor the nonlinear SV model.

关 键 词：非线性随机波动模型 杠杆效应 贝叶斯分析 MCMC方法 对数正态随机波动 

分 类 号：F062.9[经济管理—政治经济学]