【摘要】:假设国内外期货价格为Fi,t,SVCJ的随机微分方程为式中:t-为时间t前与之最近的时间点,且Vi,t-=Vs;和均为瞬时相关系数为ρi的标准维纳过程;Ni,t服从参数为λi的泊松过程;和分别为收益和波动的跳跃大小,且~N(μY,)和~exp(μV),且|~N。
假设国内外期货价格为Fi,t,SVCJ的随机微分方程(Asgharian &Bengtsson,2006)为
为对SVCJ模型进行估计,与第4章相类似,SVCJ模型的离散形式为
同样地,利用Bayesian MCMC算法,我们可估计出市场的波动性、跳跃次数和跳跃大小。
这样,期货市场的潜在历史跳跃次数J可表示为
由此,借鉴Johannes et al.(1999)的思想,本文同时给出了测度跳跃次数的公式为
式中:l为阈值;如果跳跃次数足够大,其概率超过了阈值l,跳跃就会发生[4]。在本章中,l为跳跃的总次数除以观测值个数,这一结果与λ是基本一致的。为具有可比性,对国内外各期货市场跳跃的测度,本章将使用同一阈值,这一阈值将选择各期货市场阈值的均值。
免责声明:以上内容源自网络,版权归原作者所有,如有侵犯您的原创版权请告知,我们将尽快删除相关内容。