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。
