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Python随机波动模型Stochastic volatility,SV随机变分推断SVI分析标普500指数股票价格时间序列数据波动性可视化

随机波动模型(Stochastic volatility models)经常被客户用来对股票价格随时间的变动性进行建模。

R语言随机波动模型SV:马尔可夫蒙特卡罗法MCMC、正则化广义矩估计GMM和准最大似然估计QMLE上证指数收益时间序列

本文做SV模型,选取马尔可夫蒙特卡罗法(MCMC)、正则化广义矩估计法和准最大似然估计法估计。

Matlab用BUGS马尔可夫区制转换Markov switching随机波动率SV模型、序列蒙特卡罗SMC、Metropolis Hastings采样分析时间序列数据

在这个例子中,我们考虑马尔可夫转换随机波动率模型。

Matlab马尔可夫链蒙特卡罗法(MCMC)估计随机波动率(SV,Stochastic Volatility) 模型

波动率是一个重要的概念,在金融和交易中有许多应用。这是期权定价的基础。波动率还使您可以确定资产分配并计算投资组合的风险价值(VaR)。甚至波动率本身也是一种金融工具,例如CBOE的VIX波动率指数。但是,与证券价格或利率不同,波动不能直接观察到。

 
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