基于改进无迹卡尔曼滤波的波动率研究

发布时间：2017-08-24 20:31

  本文关键词：基于改进无迹卡尔曼滤波的波动率研究

  更多相关文章： 非线性高斯状态空间模型 改进的无迹卡尔曼滤波 Heston随机波动模型 期权定价

【摘要】：波动率估计是金融学的核心,波动几乎渗透金融市场的每一个领域.为了快速而精确地提取波动率,文章将比例UT变换与最小偏度单行采样技术和无迹卡尔曼滤波(UKF)算法相结合,提出一种适用于非线性高斯状态空间模型的改进的无迹卡尔曼滤波(MUKF)算法,并将该算法应用到扩散的期权定价模型中.最后通过对Heston随机波动模型进行模拟研究,发现在同时使用股票价格数据和期权数据时,可以精确地提取波动率,而且MUKF算法比UKF算法的计算时间更短.文章也对Heston模型中的波动率的波动参数进行了研究,研究发现MUKF算法可以准确地捕捉这种波动率特性.
【作者单位】： 山西大学管理与决策研究所;山西大学数学科学学院;
【关键词】： 非线性高斯状态空间模型 改进的无迹卡尔曼滤波 Heston随机波动模型 期权定价
【基金】：教育部人文社会科学研究项目(14YJA790034) 国家社科基金项目(15BJY164)资助课题
【分类号】：F224;F830.9
【正文快照】： i引言贝叶斯滤波泛指一类以贝叶斯定理为基础的滤波技术,它根据所获得的观测,对状态后验概率分布、状态先验概率分布、状态估计值以及状态预测值等进行递归运算.在状态空间模型中,贝叶斯最优滤波可以利用过去和现在的信息对状态进行估计.它因实时性强、易实现以及应用范围广等

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本文编号：733000