【摘 要】
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股票收益率的波动不仅具有连续性特征,也会发生突变的跳跃行为,后者对资产定价、投资组合以及风险管理具有重要的影响.基于泊松跳跃的传统模型只能捕捉幅度较大但数量较少的大幅跳跃行为,而无力刻画那些数量众多但幅度微小的跳跃.本文在连续时间金融框架下,利用时变Lévy过程构建了一个具有无限跳跃特征的SVNIG模型,这一模型可以同时捕捉大幅跳跃和小幅跳跃,并能刻画波动聚集、杠杆效应等金融市场上常见的现象.鉴于
【机 构】
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浙江财经学院证券市场研究所 国信证券博士后工作站
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股票收益率的波动不仅具有连续性特征,也会发生突变的跳跃行为,后者对资产定价、投资组合以及风险管理具有重要的影响.基于泊松跳跃的传统模型只能捕捉幅度较大但数量较少的大幅跳跃行为,而无力刻画那些数量众多但幅度微小的跳跃.本文在连续时间金融框架下,利用时变Lévy过程构建了一个具有无限跳跃特征的SVNIG模型,这一模型可以同时捕捉大幅跳跃和小幅跳跃,并能刻画波动聚集、杠杆效应等金融市场上常见的现象.鉴于模型本身较为复杂,本文采用基于马尔科夫链蒙特卡洛模拟技术(MCMC)识别模型中的参数和潜变量,特别是对于目标函数较为复杂的参数与潜变量,采用切片抽样方法予以解决.利用沪深300指数、香港恒生指数和美国标普500指数所做的实证分析表明:(1)三个市场中均存在着大量的小幅跳跃行为,跳跃并非是稀有事件;(2)同是无限活动特征的Lévy过程,具有无限变差的SVNIG模型较有限变差的SVVG模型更适于捕捉市场中的跳跃成分,而二者又都优于泊松跳跃模型;(3)相较于香港和美国股市,A股市场的跳跃成分以负向跳跃居多,跳跃幅度也更大,跳跃成分之间不具有相关性.
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