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含跳跃成分的GARCH模型MATLAB编程

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简介:
本简介介绍如何使用MATLAB进行含跳跃成分的GARCH模型编程,包括模型构建、参数估计及模拟分析等内容。 虽然MATLAB中有GARCH模块,但在实际编程操作中仍需进行一些自主设计。本程序就是为了满足这一需求而创建的。

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  • GARCHMATLAB
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    本简介介绍如何使用MATLAB进行含跳跃成分的GARCH模型编程,包括模型构建、参数估计及模拟分析等内容。 虽然MATLAB中有GARCH模块,但在实际编程操作中仍需进行一些自主设计。本程序就是为了满足这一需求而创建的。
  • Bekk-GARCHMatlab代码.rar_Bekk GARCH Matlab_garch_bekk_mat
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    本资源为Bekk-GARCH模型的Matlab编程代码,内含用于实现多变量GARCH模型(特别是BEKK形式)的Matlab源码。适合金融计量经济学研究者使用。 建立BEKK-GARCH模型用于时间序列分析。
  • GARCH-Ox.ox
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    《GARCH-Ox模型编程》是一本专注于使用Ox语言进行时间序列分析与金融预测的教程,深入讲解了GARCH模型的应用及编程实践。 GarchOxModelling.ox文件可以直接使用。
  • GARCH-MIDAS与DCC-GARCHMATLAB代码
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    本资源提供基于MATLAB编写的GARCH-MIDAS和DCC-GARCH模型代码,适用于金融时间序列分析中的波动率建模及预测。 GARCH-MIDAS 和 DCC-GARCH 模型的 MATLAB 代码可以用于金融时间序列分析中的条件异方差建模。这些模型能够有效地捕捉到波动率的变化,并且在风险管理、资产定价等方面具有广泛应用。通过使用 GARCH-MIDAS,研究者可以在同一框架内处理长期和短期波动性;而 DCC-GARCH 则提供了一种方法来估计多元时间序列中的动态相关性矩阵。
  • 期权定价中-扩散
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    本研究探讨了包含跳跃过程的扩散模型在期权定价中的应用,分析了该模型对金融衍生品估值的影响,并通过实证研究验证其有效性。 在金融数学领域内,期权定价理论一直是重要的研究主题之一,尤其自20世纪70年代以来随着期权交易的兴起而催生了大量相关研究。传统的Black-Scholes模型是最早期的一种期权定价工具,它假设标的资产价格遵循几何布朗运动,并且预期收益率和波动率都是常数。然而,在实际应用中这一模型存在一定的局限性,例如无法准确解释市场中的某些现象(如隐含波动率微笑)。因此,研究人员开始寻找新的理论框架来更精确地反映市场价格的实际情况,跳跃-扩散模型便是其中之一。 跳跃-扩散模型认为股票价格不仅遵循连续的布朗运动(即扩散过程),还会经历不连续的价格跳变。这种模型能够更好地捕捉到市场中突然出现的大规模波动,并且在拟合实际市场的价格分布方面表现得更为出色。 张瑜、李凡和严定琪在其论文《跳跃-扩散模型下的期权定价》中,深入探讨了在这种环境下进行期权估值的方法论框架。他们假设金融市场中有两种资产:一种是无风险的(如国债),另一种是有风险的(如股票)。在设定无风险利率恒定且有风险资产价格遵循跳跃-扩散过程的基础上,他们研究了如何计算不同类型的期权价值。 张瑜等人的工作首先假定了股票价格服从一般的跳跃-扩散动态,并给出了相应的定价公式。随后,他们进一步考虑了一个更复杂的模型——非齐次Poisson跳跃-扩散框架,在这个情形下无风险利率是时间的函数。通过运用随机微分方程技术结合期权在有效期内没有现金分红支付的情况,研究者们推导出了具体的解,并提出了几种新的定价公式。 在这个过程中,随机微分方程起到了关键的作用;它不仅能够描述价格的变化趋势(包括连续变动和离散跳变),还能模拟这些变化的动态特性。非齐次Poisson过程则允许跳跃发生的频率随时间改变,从而更贴近现实市场的复杂性。 论文的核心关注点在于随机微分方程、Poisson跳跃-扩散模型以及期权定价理论的应用与创新。这类研究成果对于金融市场参与者来说非常重要,因为它可以帮助投资者更好地理解并利用金融衍生品的价值评估方法进行决策。 张瑜和李凡均任职于兰州大学数学与统计学院,并专注于金融工程领域的研究;严定琪则是该院校的副教授,同样致力于这一专业方向的工作。通过这篇论文的研究成果可以看出学者们是如何将抽象的数学理论应用于解决实际金融市场问题中的定价难题上,这不仅推进了学术界的理解深度也促进了相关产品设计和服务创新的发展。 总之,这些理论和模型的进步与发展对于提高金融市场的运作效率以及推动新类型的金融产品的开发具有重要意义。
  • Copula-GARCH与代码(Gauss写).rar_Copula_Copula GARCH代码_Copula-GARCH
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    本资源提供基于Gauss编程语言编写的Copula-GARCH模型代码,适用于金融时间序列数据分析和风险管理。包含多种Copula函数实现方式及参数估计方法,便于用户深入研究与应用。 进行误差预测是一个很有价值的做法,欢迎大家下载使用,这对大家都有很大的帮助。
  • R中GARCH
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    本文章将详细介绍如何在统计软件R中使用GARCH模型进行金融时间序列数据的建模与预测。通过实例解析其应用方法及步骤。 在R中建立GARCH(1,1)模型的代码可以帮助大家解决时间序列问题。
  • 基于Matlab多元GARCH序1
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    本程序利用Matlab编程实现多元GARCH模型的参数估计与预测分析,适用于金融数据分析中的波动率建模。 本段落介绍了一种用于预测多元GARCH模型的Matlab程序。该程序能够估计一个完整的BEKK多元GARCH模型,并输出参数、对数似然值、条件方差、似然值、标准化残差、标准误差以及A矩阵和B矩阵等信息。文中还详细介绍了该程序的使用方法及参数设置。
  • GARCH.rar_GARCH_garch_garch代码_MATLAB GARCH_金融中GARCH
    优质
    本资源包提供关于GARCH(广义自回归条件异方差)模型的详细解释、应用示例及MATLAB代码,适用于研究金融市场波动性。 提供了金融时间序列的GARCH模型MATLAB代码及详细的代码说明,非常适合初学者使用。
  • Matlab序实现多元GARCH预测
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    本文章介绍了利用Matlab软件实现多元GARCH模型预测的方法与步骤,适用于金融时间序列分析中的波动率建模。通过代码实例详细解释了如何建立和应用多元GARCH模型进行金融市场预测。 多元GARCH模型预测的Matlab程序代码 多元GARCH模型预测的Matlab程序代码 多元GARCH模型预测的Matlab程序代码 多元GARCH模型预测的Matlab程序代码 多元GARCH模型预测的Matlab程序代码 多元GARCH模型预测的Matlab程序代码 多元GARCH模型预测的Matlab程序代码 多元GARCH模型预测的Matlab程序代码 多元GARCH模型预测的Matlab程序代码 多元GARCH模型预测的Matlab程序代码 多元GARCH模型预测的Matlab程序代码 多元GARCH模型预测的Matlab程序代码 多元GARCH模型预测的Matlab程序代码 多元GARCH模型预测的Matlab程序代码 多元GARCH模型预测的Matlab程序代码 多元GARCH模型预测的Matlab程序代码 多元GARCH模型预测的Matlab程序代码 多元GARCH模型预测的Matlab程序代码 多元GARCH模型预测的Matlab程序代码 多元GARCH模型预测的Matlab程序代码 多元GARCH模型预测的Matlab程序代码