缺失数据情形下期望收益率和波动率估计的潜变量MCMC抽样方法

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在缺失数据情形下,采用贝叶斯方法研究了Black-Schole模型的参数估计问题.首先,对Black-Schole模型下的风险资产序列进行分析并建立了贝叶斯模型.其次,采用潜变量Gibbs抽样方法获取期望收益率和波动率的估计值.最后,以2018年8月3日的沪深300指数为仿真对象,在无信息先验下进行了实证分析.
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ue*M#’#dkB4##8#”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:(100084川C京市海淀区清华园申请人:清华大学发明人:隋森芳文摘:本发明属于生物技