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Box-Cox实现了具有广义Student误差分布的非对称随机波动率模型。 (英语) Zbl 1514.62784号

摘要:本研究提出了一类非线性已实现随机波动率(SV)模型,将Box-Cox(BC)变换而非对数变换应用于已实现估计量。非高斯分布(如Student’s(t)、非中心Student‘s(t。采用马尔可夫链蒙特卡罗-贝叶斯方法,将所提出的模型拟合到SP500、FTSE100、Nikkei225、Nasdaq100、DAX和DJIA这六只股票的日收益率,并实现了其核,其中哈密顿蒙特卡罗(HMC)算法更新BC参数,黎曼流形HMC算法更新潜在变量和其他无法直接采样的参数。实证研究为反对对数转换和实现的SV模型的原始版本提供了证据。

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62至XX 统计
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全文: 内政部

参考文献:

[1] T.G.Andersen、T.Bollerslev、F.X.Diebold和P.Labys,已实现汇率波动的分布《美国统计学会期刊》96(453)(2001),第42-55页。doi:10.1198/016214501750332965·Zbl 1015.62107号
[2] O.E.Barndorff Nielsen、P.R.Hansen、A.Lunde和N.Shephard,设计实现的核函数以测量噪声存在下股票价格的事后变化《计量经济学》76(6)(2008),第1481-1536页。doi:10.3982/ECTA6495·Zbl 1153.91416号 ·doi:10.3982/ECTA6495
[3] O.E.Barndorff Nielsen和N.Shephard,随机波动和跳跃的幂和双幂变化,J.Financ。经济。2(1)(2004),第1-37页·doi:10.1093/jjfinec/nbh001
[4] T.Bollerslev,广义自回归条件异方差《经济学杂志》。31(1986),第307-327页。doi:10.1016/0304-4076(86)90063-1·Zbl 0616.62119号 ·doi:10.1016/0304-4076(86)90063-1
[5] M.A.Carnero、D.PeñA和E.Ruiz,随机波动比GARCH更灵活吗?,工作文件01-08,马德里卡洛斯三世大学,2001年。
[6] P.Christoffersen、B.Feunou、K.Jacobs和N.Meddahi,已实现波动的经济价值:使用高频回报进行期权估值,工作文件2012-34,加拿大银行,2012年。
[7] D.Dobrev和P.Szerszen,用于估计股权回报模型和预测风险的高频数据的信息内容,工作文件,《财经讨论系列》,2010年。
[8] R.F.恩格尔,英国通货膨胀方差估计的自回归条件异方差《计量经济学50》(1982年),第987-1007页。doi:10.2307/1912773·Zbl 0491.62099号 ·doi:10.307/1912773
[9] A.E.Gelfand和D.K.Dey,贝叶斯模型选择:渐近和精确计算,J.R.Stat.Soc.Ser.,《美国国家统计年鉴》。B 56(3)(1994),第501-514页·Zbl 0800.62170号
[10] J.Geweke,当代贝叶斯计量经济学与统计学约翰·威利父子公司,霍博肯,2005年·Zbl 1093.62107号 ·doi:10.1002/0471744735
[11] E.Ghysels、A.C.Harvey和E.Renault,随机波动性,英寸统计手册:金融统计方法G.S.Maddala和C.R.Rao主编,Elsevier Science,阿姆斯特丹,1996年,第119-191页。
[12] W.R.吉尔克斯,吉布斯采样的无导数自适应抑制采样,英寸贝叶斯统计、J.M.Bernardo、J.O.Berger、A.P.Dawid和A.F.M.Smith编辑,第4卷,牛津大学出版社,1992年,第169-193页。
[13] W.R.Gilks和P.Wild,吉布斯采样的自适应抑制采样,申请。《美国联邦法律大全》第41(2)卷(1992年),第337-348页。doi:10.2307/2347565·Zbl 0825.62407号 ·doi:10.2307/2347565
[14] M.Girolma和B.Calderhead,黎曼流形Langevin和Hamilton蒙特卡罗方法,J.R.Stat.Soc.Ser.,《美国国家统计年鉴》。B 73(2)(2011),第1-37页。文件编号:10.1111/j.1467-9868.2010.00765.x·Zbl 1411.62071号 ·文件编号:10.1111/j.1467-9868.2010.00765.x
[15] S.Gonçalves和N.Meddahi,已实现波动率的Box-Cox变换《经济学杂志》。160(2011年),第129-144页。doi:10.1016/j.econom.2010.03.026·Zbl 1441.62706号 ·doi:10.1016/j.jeconom.2010.03.026
[16] R.E.Kass和A.E.Raftery,贝叶斯因子《美国统计学会期刊》第90卷(430页)(1995年),第773-795页。doi:10.1080/01621459.1995.10476572·Zbl 0846.62028号
[17] S.Kim、N.Shephard和S.Chib,随机波动性:似然推断及与ARCH模型的比较,英寸随机波动性:精选读数N.Shephard主编,牛津大学出版社,纽约,2005年,第283-322页·Zbl 1082.62104号
[18] S.J.Koopman和M.Scharth,存在每日已实现测度的随机波动性分析,J.Financ。经济。11(1)(2013),第76-115页·doi:10.1093/jjfinec/nbs016
[19] Y.-C.Ku、P.Bloomfield和S.K.Ghosh,因子波动率及其相关矩阵的独立动态柔性观测因子模型,统计模型。14(1)(2014),第1-20页。doi:10.1177/1471082X13490016·Zbl 07257893号 ·doi:10.1177/1471082X13490016
[20] J.Nakajima和Y.Omori,利用GH-skew Student的杠杆和非对称重尾误差的随机波动率模型\(t)-分布,计算。统计数据分析。56(2012),第3690-3704页。doi:10.1016/j.csda.2010.07.012·Zbl 1255.62319号 ·doi:10.1016/j.csda.2010.07.012
[21] R.M.尼尔,使用哈密顿动力学的MCMC,英寸马尔可夫链蒙特卡罗手册,S.Brooks、A.Gelman、G.Jones和X.-L.Meng编辑,查普曼和霍尔/CRC出版社,博卡拉顿,2011年,第113-162页·Zbl 1229.65018号
[22] D.Noureldin、N.Shephard和K.Sheppard,基于多变量高频波动率(重度)模型,J.应用。经济。27(6)(2012),第907-933页。doi:10.1002/jae.1260·doi:10.1002/jae.1260
[23] D.B.Nugroho和T.Morimoto,具有非对称效应和广义Student t分布的非线性随机波动模型的实现,J.Jpn。《Stat.Soc.44(1)》(2014年),第83-118页。doi:10.14490/jjss44.83·Zbl 1310.62113号 ·doi:10.14490/jjss.44.83
[24] D.B.Nugroho和T.Morimoto,基于哈密顿蒙特卡罗方法的已实现随机波动率模型估计,计算。《Stat.30(2)》(2015),第491-516页。doi:10.1007/s00180-014-0546-6·Zbl 1317.65044号 ·doi:10.1007/s00180-014-0546-6
[25] M.Takahashi、Y.Omori和T.Watanabe,同时使用每日收益和已实现波动率估计随机波动率模型,计算。统计数据分析。53(2009年),第2404-2426页。doi:10.1016/j.csda.2008.07.039·Zbl 1453.62212号 ·doi:10.1016/j.csda.2008.07.039
[26] M.Takahashi、Y.Omori和T.Watanabe,基于广义双曲分布的已实现随机波动率模型的波动率和分位数预测《CIRJE-F-921系列工作文件》,东京大学经济学院CIRJE,2014年。
[27] S.J.Taylor,两个随机过程乘积的财务收益模型1961-75年每日糖价研究,英寸随机波动性:精选读数,N.Shephard主编,牛津大学出版社,纽约,2005年,第60-82页·Zbl 1126.91377号
[28] G.Tsiotas,非线性变换在随机波动率模型中的应用,统计方法应用。18(2009年),第555-583页。doi:10.1007/s10260-008-0113-9·Zbl 1333.62296号 ·doi:10.1007/s10260-008-0113-9
[29] G.Tsiotas,关于广义非对称随机波动率模型,计算。统计数据分析。56(2012),第151-172页。doi:10.1016/j.csda.2011.06.031·Zbl 1241.91146号 ·doi:10.1016/j.csda.2011.06.031
[30] J.Yu,新西兰股市波动预测,申请。财务。经济。12(2002),第193-202页。doi:10.1080/09603100110090118
[31] J.Yu、Z.Yang和X.Zhang,一类非线性随机波动模型及其对货币期权定价的启示,计算。统计数据分析。51(2006),第2218-2231页。doi:10.1016/j.csda.2006.08.024·Zbl 1157.62527号 ·doi:10.1016/j.csda.2006.08.024
[32] L.Zhang、P.A.Mykland和Y.Ait-Sahalia,两个时间尺度的故事:用噪声高频数据确定综合波动率《美国统计学会期刊》第100卷(472页)(2005年),第1394-1411页。doi:10.1198/01621450050000169·Zbl 1117.62461号
[33] X.Zhang和M.L.King,带有重尾和相关误差的Box-Cox随机波动率模型,J.Empir。财务。15(3)(2008),第549-566页。doi:10.1016/j.jempfin.2007.05.002·doi:10.1016/j.jempfin.2007.05.002
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