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随机波动模型的最大似然估计

作者

上市的：
  • G桑德曼
  • 暹粒·扬·库普曼

摘要

本文提出了一种估计随机波动率（SV）的蒙特卡罗极大似然方法。基本SV模型可以表示为具有对数奇方扰动的线性状态空间模型。假设这些扰动具有高斯性，应用卡尔曼滤波器会导致一致但效率低下的拟最大似然（QML）估计。为了解决这个问题，本文展示了如何通过重要性抽样来构造精确似然函数的任意逼近。当基本SV模型在应用实证研究中可能出现的多个方向上扩展时，不需要修改该估计程序。这与其他方法相比是有利的。新估计器的有限样本性能与马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法相当。

建议引用

  • G Sandmann和Siem Jan Koopman，1996年。"随机波动模型的最大似然估计,"FMG讨论文件dp248，金融市场集团。
    • 手柄：RePEc:fmg:fmgdps:dp248
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    IDEAS上列出的参考文献

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    引文

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    引用人：

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