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1.
准确地预测金融市场的波动率对市场管理者和参与者而言都是至关重要的。本文在标准已实现GARCH模型基础上,将条件方差乘性分解为长期方差和短期方差两部分,分别构造包含杠杆函数的长期方差方程和短期方差方程,用以捕捉波动率的长记忆性和短期微观波动。运用上证综指和日经指数的日收盘价、已实现方差和已实现核波动此类高频数据进行实证分析,结果表明:与标准已实现GARCH模型相比,两指数的双因子已实现GARCH模型在样本内表现出更大的似然估计值;通过样本外误差函数分析和DM检验,双因子已实现GARCH模型也取得更好表现。 相似文献
2.
在考虑道德风险的情况下,以均值方差准则为目标研究保险人最优投资问题.假设保险盈余过程服从C-L模型,金融市场上存在一种无风险资产和一种风险资产可供投资,其中风险资产的价格过程服从几何布朗运动.在纯道德风险保险契约设计中,借鉴相关研究对努力水平和效用化努力成本的假设,量化道德风险对盈余过程的影响.在均值方差目标下,建立保险人最优投资问题的广义Hamilton-Jacobi-Bellman(HJB)方程,给出保险人时间一致的均衡投资策略和价值函数.结果显示累计索赔比例参数越大,公司对最优努力水平越敏感,采取措施降低道德风险有利于公司收益提升;努力成本参数越大,公司会降低努力水平减少支出,避免损失. 相似文献
3.
4.
5.
《数学的实践与认识》2015,(15)
以二阶差分序列为基础,针对相关系数平稳时间序列,给出了其期望函数与方差函数的半参数估计形式.核方法的运用使得无需假定非周期项的具体形式就能给出相应估计结果,避免了可能出现的假定错误.进一步,通过选取不同的判定函数,得到相应方差函数的估计结果,并对此类方法进行了理论上的总结.最后通过仿真实验验证了所提出方法的有效性. 相似文献
6.
方差是描述数据集中趋势的重要指标,是进行统计决策的关键要素.通过对方差知识的深入梳理,分析样本方差分母为n和n-1的两种不同适用情形,并对在用样本估计总体统计思想下样本方差分母的校正从两个维度进行阐述与证明,有助于加强人们对方差知识的理解,做出正确的统计决策. 相似文献
7.
8.
以patch-match为核心的算法在双目立体重建中有着广泛应用,因其具有低内存消耗、重建精度高等优良性能;然而,传统patch-match算法需要有序地对图像中的每一个像素点进行迭代求取最优视差值d,从而导致运行时间较高。为了解决该问题,在传统patch-match算法的基础上引入基于学习的模型作为指导来降低运行时间,提高立体重建精度。利用深度学习模型输出每个像素伴有异方差不确定度的初始视差图,异方差不确定度用于衡量网络模型所预测视差值的准确度;将异方差不确定度和初始视差作为patch-match算法的先验信息;在平面细化步骤中,利用每个像素点的异方差不确定度大小动态调整其搜索区间,实现减少运行时间的目标。在Middlebury数据集上,通过与原有算法比较可知,改进后的算法在运行时间上减少20%,同时,在不连续等区域上的重建精度得到略微提高。 相似文献
9.
对亚式期权在CEV模型和B-P混合驱动模型限制下进行Monte Carlo模拟定价,建立风险中性测度,模拟出不同弹性因子值下资产价格路径.为了得出优于标准的Monte Carlo模拟,应用方差缩减技术来提高期权定价的精度.最后对亚式期权定价模型进行数值案例分析,得出弹性因子取值、时间步长、模拟次数与期权价值变化的关系. 相似文献
10.