基于随机波动性模型的中国股市波动性估计
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Estimating volatility of Chinese stock market by stochastic volatility model
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    摘要:

    采用动态随机波动性模型实证研究了中国股票市场的波动性. 通过基于马尔可夫链蒙 特卡罗(MCMC) 模拟的贝叶斯分析方法,较好地估计了随机波动性模型中的参数与波动性序 列. 基于中国股市数据进行的实证结果表明,与ARCH 类模型相比,随机波动性模型能更好地 描述股票市场回报的异方差和波动性的序列相关性.

    Abstract:

    The volatility of Chinese stock market is investigated using the dynamic version of stochastic volatility model , and Bayesian analysis based on MCMC is introduced to improve the parameters estimation in stochastic volatility model . Empirical results on Chinese stock market indicate that stochastic volatility model outperforms the ARCH model in capturing the heteroskedasticity and serial correlation of volatility of the stock market returns

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引用本文

王春峰 蒋祥林 李 刚.基于随机波动性模型的中国股市波动性估计[J].管理科学学报,2003,6(4):

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