| 题名 | 基于高频数据随机波动率模型的统计分析; Statistical Analysis of Stochastic Volatility Model with High-frequency Data |
| 作者 | 程小丽 |
| 答辩日期 | 2014 ; 2014 |
| 导师 | 刘继春 |
| 关键词 | 随机波动率模型 Copula 高频数据 已实现波动率 Stochastic Volatility Model Copula High-frequency data Realized Volatility |
| 英文摘要 | 经济全球化和金融国际化的加速导致金融市场的结构发生了根本性的变化，使得彼此之间的关系更复杂。近些年来，在现代金融分析中，波动率模型引起了越来越多的关注。观察发现，金融市场的波动率对于正负收益率的反应是不同的，这种不对称性就是所谓的杠杆效应(Leverageeffect)。本文采用随机波动率(SV)模型研究收益率的波动，而标准的SV模型是利用正态分布来描述这二者的关系，事实表明，这二者间并非简单的线性关系，因此本文引入Copula函数，它不仅可以很好地描述变量间的相关性，而且可以从收益率与波动率的联合分布中分离出杠杆效应。另外，估计SV模型时，波动率是潜在的，这给模型估计带来了一定的困难，随后一...; The acceleration of the economic globalization and finance internationalization leads to fundamental changes in the structure of financial market,whicn make the relation between each other more complex. In recent years, volatility models have drawn more and more attention in the modern financial analysis. It has been observed that the volatility reacts differently on the positive and negative yiel...; 学位：理学硕士; 院系专业：数学科学学院_概率论与数理统计; 学号：19020111152512 |
| 语种 | zh_CN |
| 出处 | http://210.34.4.13:8080/lunwen/detail.asp?serial=45881 |
| 内容类型 | 学位论文 |
| 源URL | [http://dspace.xmu.edu.cn/handle/2288/83783]  |
| 专题 | 数学科学－学位论文 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 程小丽. 基于高频数据随机波动率模型的统计分析, Statistical Analysis of Stochastic Volatility Model with High-frequency Data[D]. 2014, 2014. |
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