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【公派访学报告】米先华:基于SMC方法的已实现波动率预测

发布时间:2018-09-07  发布作者:  点击数:

时间:9月9日(周日)下午15:00-15:45

地点:工管院B308

题目:基于SMC方法的已实现波动率预测

主讲人:米先华(管理科学与工程2014级博士生)


报告提纲:

报告的主要内容包括两个部分:

(一)KU留学生活浅谈

1、堪萨斯大学(KU)的基本情况介绍

2、本人在KU访学期间的研究生活状态及经历

3、访学的感受与感想

(二)学术进展——基于SMC方法的已实现波动率预测

1、SMC背景及方法介绍

2、PMCMC和SMC2算法的实现

3、实证分析


报告内容摘要:

1.对KU的基本情况和访学经历介绍和说明。

2.学术研究进展报告。随着金融市场高频数据的可获得性,已实现波动率(RV)的测量与预测一直是学者们研究的热点问题。但由于高频数据高维度和微观噪音的影响,RV呈现出非线性和非高斯等特性,致使准确测量和预测RV非常困难。SMC(SEQUENTIAL MONTE CARLO METHODS)相对于传统的估计方法,可以很灵活的处理高维度、非线性以及非高斯等特性及问题。基于SMC方法,对RV进行测量和预测,可以很灵活的处理RV的分布特性,从而提高了预测精度。

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