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《金融市场随机波动_基于文献综述的视角》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、第7卷第4期西南农业大学学报(社会科学版)Vol.7,No.42009年8月JournalofSouthwestAgriculturalUniversity(SocialScienceEdition)Aug.2009金融市场随机波动:基于文献综述的视角121邱冬阳,王涛,许雄奇(1.重庆工学院经贸学院,重庆400050;2.西南政法大学经济学院,重庆400031)摘要:探讨了金融市场收益率存在历史、隐含和现实的三类
2、随机波动现象,并呈现出尖峰厚尾、杠杆、集群、微笑、溢出、长记忆、信息流、共生波动等分布特征。进一步归纳了基于不同分布特征的随机波动的GARCH、SV、制度转换、阀值模型等模型,梳理出重点SV模型的三类估计方法:基于矩法、极大似然法估计和马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC)方法,以及有效估计SV模型后,其在收益波动率预测、风险管理上的应用。关键词:波动性;随机波动模型;综述中图分类号:F830.9文献标识码:A文章编号:1672-5379(2009)04-0004-07StochasticVolati
3、lityinFinancialMarkets:ALiteratureReview121QIUDongyang,WANGTao,XUXiongqi(1.Economics&TradeSchool,ChongqingInstituteofTechnology,Chongqing,400050,China;2.EconomicsSchool,SouthwestUniversityofPoliticalScienceandLaw,Chongqing400031,China)Abstract:Basedonaliter
4、aturereview,thispaperpointsoutthattherearethreestochasticvolatilityphenomenaofreturnrateinfinancialmarkets,namely,historical,implied,realisticvolatilitiesandthattheyshowvariousdistributioncharacteristics,suchasthicktails,clustering,leverageeffect,smiles,spil
5、lover,longmemory,informationarrivalsandcomovementvolatilities.TheauthorsgeneralizethestochasticvolatilitymodelsofGARCH,SV,RegimeSwitchandThresholdmodel,basedontheirdifferentdistributioncharacteristics,reorganizethreemethodologiesofSVmodelestimation:moments,m
6、aximumlikelihoodandMarkovChainsMonteCarlo(MCMC)estimationandapplytheminforecastingofreturnratevolatilityandinriskmanagement.Keywords:volatility;stochasticvolatilitymodel;review金融市场上投资工具价格走势的不确定带来收的连续跨期投资模型(ICAPM),发展到以随机波动益率的波动一直是金融领域的核心问题,对收益率为核心的BlackSc
7、holes公式、HullWhite期权定价波动性研究是分析资本资产价格形成机制、金融风理论。险管理、金融衍生品定价、投资组合的基础。随着金融市场,尤其是金融衍生品的发展,计量经济方法的一、随机波动的特征不断优化,收益率随机波动研究经历了随机游走(RW);自回归(AR);自回归移动平均(ARMA);自(一)SV的界定回归整合移动平均模型(ARIMA);到自回归条件异波动性就是指变量随时间变化而呈现的扰动,方差(ARCH);GARCH模型阶段,现在最活跃的是所以波动性是自然科学和社会科学都研究的主题。随机波动模型(
8、StochasticVolatility,简称SV)。同经济学中,随机波动更侧重于指时间序列的随机(不[1]样,投资理论也从经典Markwitz的均值-方差分可观测)部分。金融学中,随机波动性的定义是在析、Sharpe的资本资产定价模型(CAPM)、Merton一个连续的差分模型中随机维纳(Wiener)部分的收稿日期:2009-02-27基金项目:教育部人文社科研究项
