Các mô hình biến động ngẫu nhiên thời gian liên tục Continuous time stochastic volatility models Giới thiệu Trong hai bài học trước, chúng ta đã tập trung vào việc tìm kiếm “bản sao” thời gian liên tục cho mô hình GARCH. Chúng ta đã thấy rằng cả giới hạn khuếch tán của Nelson và mô hình COGARCH đều dẫn đến những cấu trúc thú vị, nhưng chúng đều bắt nguồn từ ý tưởng rằng biến động là một hàm số của các cú sốc trong quá khứ. Bây giờ, chúng ta sẽ khám phá một triết lý mô hình hóa khác biệt: mô hình Biến động Ngẫu nhiên (SV). Thay vì xem biến động là một kết quả có thể dự đoán được từ quá khứ, mô hình SV cho rằng biến động có “sự sống” của riêng nó, được điều khiển bởi một nguồn ngẫu nhiên riêng biệt, độc lập với các cú sốc ảnh hưởng đến giá tài sản. Triết lý này tỏ ra rất mạnh mẽ trong thời gian liên tục. Trong khi mô hình GARCH …
Các bài đã xem
- Ước lượng, Diễn giải và Các Phân tích Post-hoc
- Ước lượng mô hình với dữ liệu dòng chảy
- Tổng hợp các phương pháp và ứng dụng
- Hướng dẫn thực hành toàn diện với Stata
- Hiểu rõ vấn đề sai lệch chọn mẫu và nền tảng lý thuyết
- Từ ước lượng khoảng cách tối thiểu đến GMM
- Tìm hiểu các ứng dụng và ngôn ngữ ký hiệu trong PLS-SEM
-
Xem thêm