【摘 要】
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为了描写金融资产收益率波动率非对称性，以及充分刻画金融资产收益率偏态厚尾等典型特征，将门限效应和非参数分布引入到标准的随机波动率（SV）模型中，构建半参数门限随机波动率（TSV-
【基金项目】
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国家自然科学基金(71361003);贵州省教育厅人文社科规划项目资助(13S5D005)
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为了描写金融资产收益率波动率非对称性，以及充分刻画金融资产收益率偏态厚尾等典型特征，将门限效应和非参数分布引入到标准的随机波动率（SV）模型中，构建半参数门限随机波动率（TSV-DPM）模型对金融资产收益率的波动率进行建模。利用基于贝叶斯的MCMC算法估计模型参数，使用对数预测尾部得分（LPTS）比较不同模型在极端事件中的预测能力。以欧元/美元汇率日度数据对TSV-DPM模型进行实证分析，结果表明TSV-DPM模型不但能够有效的刻画欧元/美元汇率收益的波动率的动态特征，而且对极端事件的预测能力优于SV-D
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