SV模型中的波动率是随机变量,其变化速度也是随机的,因此该模型可以更好地描述金融市场中价格波动率的实际变化情况。与传统的布朗运动模型不同,SV模型可以更好地捕捉到市场中的波动性聚集效应(volatility clustering)和波动率异方差性(volatility heteroskedasticity),因此在金融市场的风险管理和金融衍生品定价等领域得到了广泛的应用。
SV模型的一般形式为:
dS(t) = μS(t)dt + √v(t)S(t)dW1(t)
dv(t) = κ(θ - v(t))dt + σ√v(t)dW2(t)
其中,S(t)表示资产价格,v(t)表示波动率,μ、κ、θ和σ为模型参数,W1(t)和W2(t)为布朗运动。
一般都是基于最小二乘法的线性回归,其中有一元线性回归和多元线性回归,一元线性回归用: linefit函数,多元的话用regress函数,如果是非线性模型的话需要化简为线性的,如果不能化简,则需要自己根据模型建立非线性函数求解参数关系实际上就是关系模式在某一时刻的状态或内容。也就是说,关系模式是型,关系是它的值。关系模式是静态的、稳定的,而关系是动态的、随时间不断变化的,因为关系 *** 作在不断地更新着数据库中的数据。但在实际当中,常常把关系模式和关系统称为关系,读者可以从上下文中加以区别。
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