文献类型：期刊文章

作　　者：郝立亚[1] 朱慧明[1] 虞克明[2]

机构地区：[1]湖南大学工商管理学院,湖南长沙410082 [2]Brunel大学数学系,英国伦敦UB83PH

出　　处：《运筹与管理》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(70771038,71031004);教育部留学回国人员科研启动基金资助项目(教外司留[2010]609)教育部长江学者与发展创新团队项目;湖南省自然科学基金创新群体项目(09JJ702)

年　　份：2011

卷　　号：20

期　　号：6

起止页码：147-156

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2008、CSCD、CSCD_E2011_2012、JST、NSSD、RCCSE、RWSKHX、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对股指波动所具有的动态结构信息特征,在状态空间建模理论的框架下,将服从Markov过程的潜在波动状态变量引入状态方程,同时在观测方程中考虑极值点的影响,构造出一类非高斯Markov随机波动状态空间模型。针对传统的MCMC方法对该类模型估计时效率低下的缺陷,设计了基于序贯Monte Carlo方法的贝叶斯滤波算法进行仿真分析,并且从算法效率和准确性方面对两种方法进行了比较。通过对沪深300股指波动的实证研究表明:对于一类非线性非高斯状态空间模型,贝叶斯滤波算法在保证估计精度的同时较MCMC方法更加有效率,能够有效刻画股指波动的动态结构特征。

关 键 词：仿真分析  随机波动  贝叶斯方法 滤波

分 类 号：F830.91[金融学类]