1) stochastic volatility model
随机波动性模型
1.
Estimating volatility of Chinese stock market by stochastic volatility model;
基于随机波动性模型的中国股市波动性估计
2.
A stochastic volatility model based on two indices,i.
引入了基于日内价格幅度与回报两个测度指标的随机波动性模型。
2) nonlinear stochastic volatility model
非线性随机波动模型
3) stochastic volatility model
随机波动模型
1.
Research on volatility persistence and co-persistence in stochastic volatility model;
随机波动模型的持续性和协同持续性研究
2.
Though two important stylized facts about return distribution are seen commonly in financial markets: skewness and fat-tail,most of the stochastic volatility models at present cannot describe those facts as a whole.
金融资产的收益分布普遍展现出两个重要的典型特征:"有偏"性和"胖尾"性,但目前绝大多数的随机波动模型都无法同时将上述两类典型特征综合纳入其估计的条件分布假定中。
3.
In this paper,A new markov chain monte carlo algorithm for estimating stochastic volatility model is given.
研究用马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC)算法估计随机波动模型的参数问题。
4) stochastic volatility models
随机波动(SV)模型
1.
The Stochastic Volatility models (SV model) is a kind of time series model which can reflect fluctuation that can not be observed directly.
随机波动(SV)模型是一种重要的具有隐性波动的时间序列模型。
5) stochastic volatility models
随机波动模型
1.
Financial Stochastic Volatility Models and Applications: Based on State Space Models with Finite Mixture
基于有限混合状态空间的金融随机波动模型及应用研究
2.
In this paper,we extended the basic stochastic volatility models to a stochastic volatility models with ARMA(1,1) conditional heteroskedasticity and correlated errors.
我们首先提出了一个带ARMA(1,1)条件异方差相关的随机波动模型,它是基本的随机波动模型的一个自然的推广。
3.
This paper systematically summarizes most stochastic volatility models,including continuous-time stochastic volatility models and discrete-time stochastic volatility models.
系统总结了随机波动模型(简称SV类模型)的研究动态,包括连续时间SV模型与离散时间SV模型,并对离散时间模型的分类,以及与连续时间SV模型之间的关系进行了阐述,提出了SV模型今后的研究发展方向,为SV模型的进一步研究和实际应用提供参考和借鉴。
6) Stochastic Volatility Model
随机波动率模型
1.
Price-range and Return Based Stochastic Volatility Model——with an Application to Chinese Stock Market Volatility;
基于日内价格幅度与回报的随机波动率模型
2.
Stochastic Volatility Models Based Bayesian Method and Their Application;
基于贝叶斯原理的随机波动率模型分析及其应用
3.
This paper deals with the minimal entropy martingale measure and utility indifference pricing concerning a stochastic volatility model.
本文研究了随机波动率模型的最小熵鞅测度和效用无差别定价。
补充资料：随机性水文模型
随机性水文模型
stochastic model in hydrology
suiiixing shuiwen moxing随机性水文模型(stoehastie model inhydrology)以概率统计学和随机水文学为基础的水文模拟的数学表达式。亦称不确定性水文模型。常用的随机性水文模型有:频率计算模型，回归模型和随机过程模型。 频率计算模型主要指频率曲线线型，以随机变数X的频率密度函数f(X)或频率分布函数F(X少的数学形式来表示。水文中常用的有: 伽玛分布曲线，亦称皮尔逊m型分布曲线，即f汉)一r(a)(X一ao)a一le一刀(x一ao〕a︸刀一式中“、刀和a。为三个参数;r(a)为a的伽玛函数。 对数正态分布曲线，它以正态密度函数为基础，进行对数关系y一Inx转换而成。功(y)=，)。syVZ尤(y一y)2式中歹和肠分别为正态随机变数夕的均值和均方差;功(y)为y的频率密度函数。对数正态分布密度函数为(Inx一InX)2f必一“夕了百万召252 y式中inx等于y，即inx系列的均值。 对数伽玛分布曲线，它以伽玛分布为基础，进行对数关系y=ln铂勺转换而成，其频率密度函数为厂、一斋(InX一)·-1·-·(1一式中符号如上。 耿贝尔分布曲线，这是极值分布I型曲线，由耿贝尔(E.J.Gtimbel)首先把此型曲线用于水文学中，因而得名。其频率分布函数为 F IX)一1一e一e一创x一“，式中a和u为两个参数。 这类模型的用途是为工程的规划设计提供设计标准(以频率或重现期表示)与设计数据之间的关系，可以在已有的资料范围内进行平滑内插，也可在资料范围外作外延。 回归模型是指多个(两个或两个以上)变数系列之间相关关系的数学表达式，分线性回归模型和非线性回归模型。 线性回归模型指其中待求的常数呈线性(一次幂)，并非指变数之间的关系为线性。水文中常用的有:一般的多变数回归模型，如 y一ao+a lxl+aZ脚+··一+ak翔式中xl，xZ……，翔为k个自变数;夕为因自变数而变的倚变数;a0、al、aZ……，a*为k+1个待求常数，与自变数与倚变数系列的均值，均方差和相互之间的两两相关系数有关。 自回归(AR)模型，表示为同一变数系列不同时刻之间的相关关系，即: xt一b0十blx卜1+伪xt一2+4··…+bkxt一k式中下标t表示第t个时刻，t一1为t的前一个时刻，卜2为t的前两个时刻，等等;bo、b，、bZ……，奴为待求常数，与系列的均值，均方差及各时刻变数之间的相关系数有关。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条