随机波动率模型的研究和应用的开题报告.docx
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随机波动率模型的研究和应用的开题报告一、选题背景随机波动率模型(StochasticVolatilityModel,SVM)由Wiggins于1987年第一次提出,之后Hull&White(1987)、Sjaastad&Sundt(1988)、Stein&Stein(1991)、Heston(1993)等学者也都对其做出了相应的探讨和应用。SVM主要用于研究金融市场中的波动率现象,因为实际市场中的波动率通常不是固定不变的,而是随时间和市场情况而变化的,因此需要建立更加符合实际情况的随机波动率模型来对金融市
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随机波动率模型Stochasticvolatilitymodel内容框架简介1.随机波动率模型(SV)旳设定GARCH与SV旳数据模拟GARCH与SV模型旳比较因为平稳性,可知因为能够展开为一种则有下列:2.SV模型旳矩条件对数正态分布密度函数对数正态分布旳均值、方差、原点矩公式:它们在计算SV模型旳矩条件时使用。SV模型()(2)(3)其他矩条件(Jacquier、Polson、Rossi(1994)):SV模型()旳各阶矩条件(使用条件期望旳迭代性质):因为式中包括,而旳边际分布与边际分布同为。可根据
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半参数门限随机波动率模型的估计与应用标题:半参数门限随机波动率模型的估计与应用摘要:随着金融市场的发展与复杂化,波动率的预测成为金融风险管理的重要组成部分。在众多波动率模型中,半参数门限随机波动率模型因其能更准确地捕捉波动率的非线性特征而备受关注。本文针对半参数门限随机波动率模型,主要介绍了其估计方法和应用,以及对其进行了实证研究并进行了比较分析。关键词:半参数门限模型、随机波动率、估计方法、金融风险管理一、引言波动率是金融市场重要的风险度量指标,准确预测波动率可以帮助投资者制定更准确的投资策略,同时也对
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HAM方法在随机波动率下LIBOR市场模型中的应用的综述报告随机波动率下的利率市场模型是用于评估固定收益证券的风险和收益的模型之一。其基本思想是假设某一时刻市场中的利率服从特定分布,而且将来的利率水平和波动率是随机的。在这个背景下,出现了一种基于随机波动率下的LIBOR市场模型的应用——HAM方法。本文将对HAM方法在随机波动率下LIBOR市场模型中的应用进行综述,分析其理论和实践意义。HAM方法的理论基础HAM方法是基于Hermite插值的方法,其核心思想是将波动率视为随机变量,而利率则是其函数。因此,