分式布朗运动金融模型中的参数估计  

作　　者：毛小丽 孔凡胜 郭精军 

机构地区：[1]兰州财经大学统计学院,兰州730020 [2]兰州财经大学甘肃经济发展数量分析研究中心,兰州730020

出　　处：《统计与决策》2016年第23期25-28,共4页Statistics & Decision

基　　金：国家自然科学基金资助项目(71561017);甘肃省自然科学基金资助项目(145RJZA033);甘肃经济发展数量分析研究中心项目(SLYB201202)

摘　　要：文章利用谱密度方法,分别研究金融中短期利率随机模型和股票价格随机模型。考虑短期利率随机模型—分式Ornstein-Uhlenbeck过程中漂移系数的极大似然估计问题,证明估计量的无偏性和渐近正态性,并用数值模拟实验验证估计方法的有效性。利用股票价格随机模型—分式几何布朗运动,选取平安银行2013年1月4日到2014年7月31日收盘价格数据,借助Monte Carlo方法进行模拟未来股票价格走势。研究表明:将分式布朗运动驱动的随机微分方程作为股票价格模型更能反映金融市场实际情况。

关 键 词：分式布朗运动 谱密度法 极大似然估计 

分 类 号：O211.6[理学—概率论与数理统计]