随机波动模型

摘要： 本文研究了随机波动率模型下障碍期权的定价,并给出了股价波动率与标的资产之间的价格路径,同时运用蒙特卡罗法与对偶变量法,比较了下降敲出欧式看跌期权在不同条件下的期权价格,并且利用对偶变量法,计算了随机波动模型下下降敲出欧式看涨期权的价格。

摘要： 科创板的设立是落实创新驱动和科技强国战略,推动高质量发展,支持上海国际金融中心和科技创新中心建设的重大举措。论文选用科创板第一批上市企业的高频交易数据科学构造科创板指数,采用随机波动模型对科创板的收益率波动性进行实证分析。通过基于马尔可夫链的蒙特卡罗模拟的贝叶斯方法,选取2019年7月22日到9月30日期间每隔10分钟的高频数据,对比分析表明,科创板指数的收益率具有明显的尖峰厚尾的特性,同时科创板的波动性具有较强的持续性。

摘要： 2019年末突然爆发的新冠疫情对经济金融,包括碳市场产生了巨大影响.以这一突发事件为出发点,通过引入虚拟变量的随机波动SV模型和马尔可夫链蒙特卡罗MCMC方法估计模型参数,量化分析了这一事件对我国4个碳市场价格收益波动的影响.实证研究表明,第一,新冠疫情对我国各个碳市场的收益与波动均产生了显著性影响;第二,此次冲击影响是的持续性较长,其中广东碳市场尤为明显;第三,不同碳市场对此次冲击的敏感度存在区域差异性特征,具体表现为广东、天津碳收益较为敏感,天津、湖北碳波动更为敏感,这主要由于各地政策、应对风险机制不同造成的.基于此,提出注重区域平衡、重点区域监管与政策倾斜,依托大数据区块链建立统一联动的监测体系来应对突发事件,对碳市场的建设与维持碳市场稳定,争取碳市场国际话语权有现实意义.

摘要： 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 asymmet ric realized stochastic volatility,简称2FARSV)模型对当前波动率进行估计,在APFVE算法更新阶段,充分利用了当前时刻的量测信息,对重要性采样密度进行实时调整,将抽样粒子引入高似然区域,使得更新后粒子权重更稳定.仿真实验表明,相对于标准粒子滤波波动率估计(particle filter volatility estimation,简称PFVE)算法,无论是在波动率变化特征估计上,还是在波动率估计精确度上,APFVE算法都具有更好的效果.

摘要： 构建恰当资产组合来减少风险,是投资组合理论研究的重要目标.由于金融时间序列的波动往往会伴随着持续性特征,该种特性会增大组合未来收益的风险.本文通过构建随机波动模型序列持续性最优投资组合模型,以降低金融资产波动的持续性特征对组合收益波动的影响;并通过研究其分散化水平,考察该投资组合构建方法的有效性与稳健性.研究发现:与均值方差的组合模型相比较,序列持续性组合的风险分散化水平更好.此研究在资产组合选择方面,具有较为重要的理论价值及实践意义.

摘要： 利用沪深300股指2018年11月5日-2018年11月12日1分钟数据,基于马尔可夫蒙特卡罗(MCMC)模拟的贝叶斯方法,采用随机波动模型(SV)对我国股市分钟高频数据波动性进行了实证研究,并利用DIC准则进行模型拟合比较.结果表明,沪深300股指收益率序列具有尖峰,厚尾,聚集性等特征,且随机波动模型对于1分钟高频数据的拟合效果优于5分钟数据,标准随机波动模(SV-N)更适合1分钟高频数据.

摘要： 在跳扩散环境下,研究了分数随机波动金融资产模型的存在性和唯一性.此外,对随机波动进行网格划分之后通过Monte-Carlo模拟研究了障碍期权定价问题.

摘要： 为获得油气压力随机波动下具有不同密封结构的水下连接器的密封特性,以透镜式密封结构和VX钢圈密封结构连接器为研究对象,建立了油气压力的随机波动模型,以密封面最大接触应力、有效接触宽度和密封件回弹量为密封性能指标,采用有限元方法对比分析了不同连接器的密封特性.分析结果表明:在考虑油气压力随机波动时,透镜式密封结构的最大接触应力、接触宽度和回弹量的均值及方差均高于VX钢圈密封结构的对应值;在油气压力随机波动下,透镜式密封结构密封性能优于VX钢圈密封结构;VX钢圈密封结构在密封面有效接触宽度和密封件回弹量指标方面具有更好的统计稳定性.所得结论可为水下生产连接器的优化设计及现场应用提供参考.

摘要： 本文研究了负荷时间序列波动性，提出了一种基于随机波动模型的短期负荷预测方法。使用伪极大似然估计完成了标准随机波动模型的参数估计，并进一步将模型推广为厚尾假设随机波动模型。最后比较了模型的预测精度。实际算例验证了该方法的可行性和有效性。

摘要： 考虑到金融资产组合之间的尖峰厚尾性、非对称性和非线性等特征，本文基于随机波动模型的建模理论和Copula函数的基本理论和性质，建立了基于xv-CIC的混合Copula-SV-t模型，选取欧元和英镑兑人民币的汇率作为分析对象，分析了其投资组合的VaR值，并通过和Clayton Copula-SV-t,Gumbel Copula-SV-t和Frank Copula-SV-t3个单一模型进行比较，结果表明基于xv-CIC的混合Copula-SV-t模型更能准确地描述组合风险VaR值，而且通过不同的方法构造的混合Copula各有优点，简单混合Copula在估计投资组合的VaR上最优，而基于xv-CIC构造的混合Copula模型的拟合度最高。另外，由于市场相关性会随着市场波动而发生变化，尤其是当市场发生重大冲击时，用固定相关模型描述并不准确，比较理想的方法是构建时变相关Copula模型描述相依结构的动态变化。

摘要： 重大的经济事件、政治事件和自然灾难事件常时有发生，这些风险事件对我国股市就将产生怎 样的冲击？这一冲击是否具有杠杆效应？长期以来一直为投资者、交易所和监管当局所关注。为此，本文 在构建基于重大风险事件随机波动模型的基础上，运用贝叶斯MCMC的推断技术对我国上证综指和深证 成指进行了实证研究。实证结果表明：经济事件、政治事件和自然灾难对我国股市的收益和波动均具有显 著的冲击效应；对收益而言，经济事件对收益具有正向冲击，而政治事件和自然灾难均具有负向冲击；对 波动而言，经济事件、政治事件和自然灾难对波动均具有正向冲击；相对而言，经济事件对我国股市收益 和波动的影响力最大，政治事件次之，自然灾难最小。并且，经济事件、政治事件和自然灾难事件对股市 收益和波动的冲击均具有不对称性，更具体地，经济事件对收益和波动的冲击具有“正杠杆”效应，政治 事件和自然灾难具有不同程度的“负杠杆”效应，且自然灾难对波动的“负杠杆”效应要远大于政治事件。

摘要： 本文应用维纳随机过程理论研究中国股市风险资产收益率在股权分置制度变革下的变化规律,通过由维纳过程驱动的ITO过程在制度与市场波动之间建立起联系,构建了股权分置改革的随机波动模型,从理论上解释了流通股股东获得对价补偿的原因,推导出了对流通股东支付补偿的理论表达式.本文研究结果表明:股权分置制度变革使风险资产收益的波动率增加,而波动率增加导致改制过程中风险资产的期望收益率降低,为保持金融市场稳定,需要给流通股投资者支付补偿.制度变革成功的关键在于能否有效避免波动率的增加,在制度变革的同时向流通股投资者支付合理的补偿,是使波动率保持平稳的较好方式.文中对股权分置变革的路径选择问题进行了探讨,匀速变革路径因为其可预测性、可控性及波动率增量相对于波动率自身的可收敛性要优于不可预测的变速过程.从本文模型可得出结论:支付补偿并没有增加股权改制进程中上市公司流通股的投资价值,只是对制度变迁过程中流通股收益率的减少予以补足.论文第四部分对理论结果进行了实证分析,给出了根据股票价格计算收益波动率进而估算改制收益率补偿的实证方法.

摘要： 本文对具有杠杆效应的双变量SV模型的SMN表示进行推导并建立Bayesian后验分级模型，据此分析我国股市收益波动的特征和关联。

摘要： 本文对具有杠杆效应的双变量SV模型的SMN表示进行推导并建立Bayesian后验分级模型，据此分析我国股市收益波动的特征和关联。

摘要： 本文对具有杠杆效应的双变量SV模型的SMN表示进行推导并建立Bayesian后验分级模型，据此分析我国股市收益波动的特征和关联。

摘要： 本文对具有杠杆效应的双变量SV模型的SMN表示进行推导并建立Bayesian后验分级模型，据此分析我国股市收益波动的特征和关联。

摘要： 本文对具有杠杆效应的双变量SV模型的SMN表示进行推导并建立Bayesian后验分级模型，据此分析我国股市收益波动的特征和关联。

摘要： 本文对具有杠杆效应的双变量SV模型的SMN表示进行推导并建立Bayesian后验分级模型，据此分析我国股市收益波动的特征和关联。

摘要： 本发明公开了一种考虑风速随机波动的小干扰稳定裕度概率评估方法。该方法考虑了风力发电功率的随机性和不确定性导致系统的小干扰稳定裕度具有不确定性的问题。采用广义短路比法对系统进行建模和化简，采用考虑风电场间风速相关性的多风电场随机出力模型来模拟风机出力；提出风机并网振荡稳定裕度概率评估模型，之后使用蒙特卡洛法求解了振荡稳定裕度和风险评估指标。仿真表明，本发明提出的考虑风速随机波动的小干扰稳定裕度概率评估方法能够有效的计算出不同风速相关性下、不同稳定裕度下，系统失稳的概率，对多风电场并网的小干扰稳定裕度概率评估具有一定的指导意义。

摘要： 本发明涉及一种随机波动风电场功率波动的控制系统，包括风力发电机组、控制器、交流转直流滤波器、直流转交流逆变器、储能调节模块、锂电池系统、检测模块，交流转直流滤波器和直流转交流逆变器的交流侧连接三相电网，在拓扑结构上，交流转直流滤波器和直流转交流逆变器设于检测模块中，锂电池系统连接交流转直流滤波器和直流转交流逆变器，控制器分别连接检测模块、交流转直流滤波器、直流转交流逆变器和储能调节模块。有益效果为：掌握同一风带上多风电场输出功率波动特性，及其相关性和互补特性，并构建相关性和互补特性模型；提出多随机波动风电场汇流接入的非机理等效模型及其参数辨识方法；掌握多随机波动风电场汇流接入对江苏电网稳定运行和电能质量的影响规律。

摘要： 本发明涉及一种基于负荷波动特性的联络线随机功率波动的测算方法，首先建立了负荷波动与联络线随机功率波动的关联模型，从联络线功率波动的动态微分分析、系统频率响应分析、基于系统频率分析的联络线功率波动分析、基于负荷波动特性的联络线波动分析四个方面详细推导、分析了负荷波动与联络线随机功率波动之间的关联模型。然后求取两区域频率响应系数及相应权重系数，根据实际运行数据得到两区域负荷分布f(x)，f(y)，据此进行蒙特卡洛抽样的模拟试验，对结果进行统计和分析，由此测算出联络线随机功率波动情况。该方法可靠性高，准确而高效，可为联络线随机功率波动的快速抑制和提高联络线输电能力提供强有力的支持。

摘要： 本发明涉及一种随机波动能源-抽水蓄能系统中波动电能与水泵的配比方法，包括以下步骤：(1)确定随机波动能源的输出功率变化范围，确定最大输出功率为p

摘要： 本发明提供了一种分析从随机波动海面出射激光光束指向偏差的方法，解决现有研究海浪选择的P‑M谱模型无法表征复杂海面状况，而JONSWAP谱模型存在计算较复杂、适用性较差的问题。该方法对现有JONSWAP谱进行改进，基于改进的JONSWAP谱，模拟仿真出一定海况条件下，随机波动海面的某一点波高随时间、空间的函数变化关系；进而通过海面某一点波高相对于空间距离的一阶导数和二阶导数，计算出波面的斜率和曲率半径，并通过斜率、曲率半径的变化定量分析激光从海面出射的传输方向和指向偏差。

摘要： 本发明公开了一种基于复合型不对称随机波动模型的短期负荷预测方法，步骤1：负荷时间序列Ft的分解；步骤2：基于不对称SV模型的负荷预测方法；步骤3：预测及预测效果评价。本发明提供的一种基于复合型不对称随机波动模型的短期负荷预测方法，改进了随机波动模型的波动方程，通过增加不对称项或示性函数，同时放宽了εt,ηt不相关假设，在模型中从两个维度计及波动的不对称效应的影响，同时考虑了不对称转换阶段的平滑过渡问题。从而发掘蕴含在负荷时间序列二阶矩里的信息，提高负荷预测精度。

摘要： 本发明公开了一种非零相关的双随机波动模型下美式期权定价的分析方法，包括以下步骤：S1模型和路径模拟；S2美式期权定价的短期渐近展式方法；S3数值实验；S4得出结论。本发明与现有技术相比的优点在于：通过假设两个方差因子之间非零相关，对双Heston模型进行了推广，并提出了推广模型的路径模拟格法。其次，给出了推广模型下美式看跌期权定价的短期渐近展式方法。

摘要： 本发明公开了一种基于随机波动模型的行程时间预测及可靠性度量方法。相较于传统的行程时间点值预测方法，该方法将某一时刻的预计行程时间视为一个分布而不是一个确定的点值，其中模型输出由行程时间的期望值和预测区间组成。平均值表示分布的期望值，预测区间捕捉外部因素引起的波动和不确定性，且随时间不断变化。该方法采用自回归积分滑动平均模型与随机波动模型的混合(ARIMA‑SV)模型进行路段行程时间的估计，并选用评价指标对模型的可靠性进行度量。该模型能够更加准确、可靠的地提供行程时间服务，更好地满足交通监管和公众出行对行程时间信息的需求。本发明作为一种基于随机波动模型的行程时间预测方法可广泛应用于交通领域。

摘要： 本发明公开了一种基于随机波动模型的行程时间可靠性分析方法，利用经过目标路径的历史行程时间信息，针对行程时间波动的尖峰后尾、集群性等特点，引入计量经济学中的随机波动(SV)模型及其扩展形式，利用模型参数从不同的角度来对行程时间的可靠性进行评价，通过模型，既对行程时间波动的时变性、持续性等做出评价，也对系统外部信息的分布进行描述，分析行程时间波动对外部信息冲击的反应机制，从而对路径行程时间的可靠性做出评价。本发明对于城市交通管理者而言，可以帮助缓解交通拥堵、科学规划路网，而且对于出行者的路径规划，优化路线决策提供信息参考。本发明作为一种基于随机波动模型的行程时间预测方法可广泛应用于交通领域。

摘要： 本发明公开了一种基于复合型不对称随机波动模型的短期负荷预测方法，步骤1：负荷时间序列F