Estimation of an Asymmetric Stochastic Volatility Model for Asset Returns
资产收益非对称随机波动率模型的估计AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：题名和摘要明确研究资产收益的随机波动率模型，并处理扰动相关及股票收益应用，因此归入波动率方向。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
关注这篇论文的作者
资产收益非对称随机波动率模型的估计
- 研究问题
- 在资产收益的随机波动率模型中，如何允许两个扰动项相关，并在这一设定下通过状态空间表示实施模型估计？
- 方法与思路
- 作者将随机波动率模型变换为线性状态空间形式，以准最大似然进行估计，并扩展方法以处理两个扰动项的相关性。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文扩展了基于线性状态空间表示的估计方法，使其能够处理扰动相关，并将其应用于股票收益数据。
- 阅读关注点
- 阅读全文时应核对状态空间变换与准似然的构造、扰动相关如何进入模型，以及股票收益应用中的估计与诊断。
- 阅读边界
- 摘要未说明样本范围、具体估计结果与近似误差，也未交代非对称性的参数解释，无法据此判断估计表现或适用边界。
原文摘要
A stochastic volatility model may be estimated by a quasi-maximum likelihood procedure by transforming to a linear state space form. The method is extended to handle correlation between the two disturbances in the model and applied to data on stock returns.