刘广应
- 作品数：19 被引量：21H指数：3
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- 带跳分数维积分过程幂变差的渐近行为
- 2014年
- 研究X_t=∫_0~tφ_sdB_s^H+ξ_t现实幂变差渐近行为,B^H为Hurst指数H∈(0,1)分数维Brown运动,φ为具有有限q次变差的随机过程且q<1/(1-H),ξ为独立于B^H不含Gauss项的Levy过程,建立现实幂变差幂次为1/H的中心极限定理,得到现实截断幂变差大数定律和中心极限定理.
- 刘广应唐加山张新生
- 关键词：长期记忆性中心极限定理
- 带跳的Gauss积分过程幂变差的渐近行为
- 2012年
- 研究了X_t=已实现幂变差的渐近理论,其中G为平稳增量Gauss过程,φ为随机过程,ξ为与G独立的非Gauss Levy过程,而积分为按路径Riemann-Stietjes积分.给出了经适当规范化后已实现幂变差的概率极限定理以及相应的中心极限定理,这些结果将为处理长期记忆跳过程的统计问题提供理论基础.
- 刘广应张新生
- 关键词：GAUSS过程LEVY过程中心极限定理
- 不完备市场的消费投资问题被引量：1
- 2005年
- 本文讨论了不完备市场的消费投资问题,利用风险中性的方法给出了解的形式.本文还讨论了带有赋资过程的消费投资问题,利用类似的方法,给出了解的形式。
- 刘广应陆伟东
- 关键词：不完备市场
- 基于金融高频数据的LASSO-CDRD协方差矩阵预测模型被引量：1
- 2022年
- 高维协方差矩阵的准确预测对于投资组合和风险管理至关重要。本文利用金融高频数据得到已实现协方差矩阵,并对其进行DRD分解,对已实现波动率矩阵D进行向量化;为保证已实现相关系数矩阵R预测值的正定性,对其进行Cholesky分解,对分解后的矩阵进行向量化;利用向量自回归VAR对这两组向量分别建模,利用LASSO方法对高维VAR模型进行参数估计;建立已实现波动率矩阵D和已实现相关系数矩阵R的动态模型,构建了LASSO-CDRD协方差矩阵动态预测模型,并利用均值方差最优投资组合对协方差预测模型进行经济学评价。实证分析表明,相对于协方差预测比较模型,LASSO-CDRD协方差矩阵预测模型具有较高预测精度和夏普率,综合效果最优。
- 刘广应包悦妍林金官
- 关键词：均值方差模型
- 带跳的分数维Brown运动幂变差的渐近行为被引量：2
- 2011年
- 本文研究了Xt=BtH+ξt现实幂变差的渐近理论,BH为Hurst指数为H∈(0,1)的分数维Brown运动,ξ为与BH独立的非Gauss Lvy过程,我们给出了其大数定律,以及经适当中心化的中心极限定理,这些结果将为处理具有长期记忆跳过程的统计问题提供理论基础.
- 刘广应张新生
- 关键词：LEVY过程中心极限定理
- Ornstein-Uhlenbeck随机波动率模型的参数估计
- 2007年
- 本文研究了波动率过程为Ornstein-Uhlenbeck过程,且波动率过程与股票价格过程的相关系数ρ可为[0,1]中的任一数的随机波动率模型参数估计.给出了OU过程的统计性质,并利用鞅极限理论给出模型中参数的估计式,证明估计量是具有渐进正态性从而是相合的.
- 刘广应陈萍杨洋
- 关键词：随机波动率
- 不完全信息下的期权定价被引量：2
- 2007年
- 本文讨论了不完全信息下的期权定价问题,采用风险中性估值原理对期权进行定价,将不完全信息引入到模型中去,构造投资者不完全信息集,利用马尔科夫性质、条件期望性质、Fubini定理等结论,给出了在不完全信息集下的欧式期权定价公式。
- 刘广应
- 关键词：期权定价不完全信息
- 带跳的分数维积分过程的幂变差理论及其在金融高频数据中的应用
- 金融高频数据一般指日内数据，具有很小采样间隔，一般具有跳跃性，还具有长期记忆性.本文主要研究同时具有这两个性质的连续时间随机过程模型，讨论幂变差渐近性质，利用这些性质来构造适当统计量，检验利用所给模型描述金融资产价格运动...
- 刘广应
- 关键词：金融经济资产价格
- 非线性飘移布朗运动的极值分布被引量：5
- 2010年
- 本文研究了从x出发的非线性漂移布朗运动的极大值、极小值和首达时问题.利用测度变换以及布朗运动的一些重要性质,如反射原理,增量的独立性等,获得了两种极值分布函数的精确表达式,得到了首达时的分布函数.结果表明,线性漂移布朗运动的极大值极小值以及首达时的分布问题的有关结果是本文结论的推论,最后给出一个例子.
- 刘广应陆敏
- 关键词：极值分布
- 基于高频已实现协方差预测的约束的投资组合研究
- 2023年
- 投资组合研究一直是金融计量领域的研究热点。基于高频数据已实现协方差矩阵预测模型,构建约束的最小方差投资组合模型。实证结果表明,相较于最小方差投资组合,约束的最小方差投资组合具有较低的周转率、资产集中度和卖空头寸,夏普比率更高,综合投资效果较好;相较于基于低频数据协方差预测的投资组合,基于高频数据已实现协方差矩阵预测模型的投资组合效果更优。
- 刘广应施科文徐鸣一张亦驰
