以条件概率作为金融时间序列中波动聚集性的度量

过去几十年中，人们在刻画和建模金融时间序列方面付出了大量努力。已识别出若干典型事实，其中波动聚集性或持续性倾向已成为核心特征。本文提出一种适当定义的条件概率作为波动聚集性的新度量。我们将该度量应用于不同股票市场数据进行检验，并揭示了由标度关系很好描述的波动涨落中的丰富时间结构。标度中使用的标度因子给出了波动聚集性的直接度量；此类度量可用于开发期权定价、风险管理和经济预测技术。此外，我们提出了一个随机波动率模型，该模型能够展现经验金融时间序列波动率所表现的许多显著特征，包括我们推导出的条件概率行为。