【摘 要】
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本文采用马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)方法对跳跃扩散的随机过程进行参数估计，它可以解决参数估计中极大似然函数所无法解决的不封闭问题。然后又用模拟数据对MCMC参数估计的有效
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本文采用马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)方法对跳跃扩散的随机过程进行参数估计，它可以解决参数估计中极大似然函数所无法解决的不封闭问题。然后又用模拟数据对MCMC参数估计的有效性进行检验，结果显示采用MCMC方法参数估计的结果显得相当稳定，受不同先验设置的影响不敏感。并且还用国际上四大汇率和4大股票指数的对数收益对MCMC算法进行实证检验了，结果显示跳跃因子和有关参数的估计值非常稳定，不因为先验概率分布的变化而显著变化。这说明了MCMC算法在跳跃扩散随机过程参数估计中是可靠的，这就为在突然的跳跃因素下金融财产的风险分析提供了量好的基础。
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