贝叶斯金融随机波动模型及应用

本书系统研究了基于蒙特卡洛方法的贝叶斯随机波动模型的建模理论及其在金融经济领域的应用。全书分为两大部分：第一部分主要研究基于马尔科夫链蒙特卡洛估计的随机波动模型及其扩展形式的建模与应用问题，着重比较了SV模型的各种MCMC抽样算法的有效性，给出了长记忆SV模型有限阶状态空间近似，并设计了高效的多步MCMC抽样算法。在模型应用领域，分别利用随机波动模型研究了我国通货膨胀水平和不确定性的动态关系和企业债券的信用溢价问题，为金融风险管理和经济政策制定提供了有益的理论参考。第二部分主要研究了序贯蒙特卡洛估计方法的SV模型及其扩展形式的建模与应用问题，包括序贯蒙特卡洛方法下的状态识别和参数学习过程，变结构随机波动模型的序贯蒙特卡洛算法及应用。本书可以作为金融计量、统计学和管理科学与工程等相关学科专业的高年级本科生或研究生教材，也可作为高校教师、研究人员和风险管理从业者的参考书。