【摘 要】
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针对标准粒子滤波在资产收益率的波动率估计中,因使用转移密度作为重要性采样密度,导致抽样粒子在更新后大量丢失低权重粒子,进而造成估计效果不佳的问题,提出一种基于辅助粒
【机 构】
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桂林电子科技大学数学与计算科学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61561016),广西自然科学基金(2016GXNS-FAA380073)
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针对标准粒子滤波在资产收益率的波动率估计中,因使用转移密度作为重要性采样密度,导致抽样粒子在更新后大量丢失低权重粒子,进而造成估计效果不佳的问题,提出一种基于辅助粒子滤波波动率估计(auxiliary particle filter volatility estimation,简称APFVE)算法。在APFVE算法预测阶段,采用双因子非对称已实现随机波动(two-factor asymmetric realized stochastic volatility,简称2FARSV)模型对当前波动率进行估计,在
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