因子随机波动率模型的偏度选择
统计方法学
2019-03-27 v1
摘要
本文提出了具有偏态误差分布的因子随机波动率模型。对公共因子过程和特异冲击采用了广义双曲偏t分布。对偏度参数使用贝叶斯稀疏建模策略，为可能高维的随机波动率模型提供了简洁的偏度结构。给出了对日股票收益率的分析。实证结果表明，偏度对公共因子过程重要，但对特异冲击较不重要。稀疏偏度结构改善了预测与投资组合表现。
引用
@article{arxiv.1903.11005,
title = {Skew selection for factor stochastic volatility models},
author = {Jouchi Nakajima},
journal= {arXiv preprint arXiv:1903.11005},
year = {2019}
}