疫情影響下貴金屬市場的波動性
——基于厚尾SV模型的實證研究

高博文， 喬克林

（延安大學數學與計算機科學學院，陜西延安 716000）

貴金屬的產品主要有黃金、白銀、鉑金等，其中黃金和白銀最為出名，且貴金屬的保值、收藏、投資受到了廣大貴金屬愛好者的青睞. 貴金屬的投資在國內起步較晚，然而卻依然引來了全國廣大投資者的喜愛，為投資者多了一個投資渠道，并且使全國的金融大市場得到了有效的完善. 當出現金融危機、政局動亂以及疫情影響，貴金屬的經濟價值就會體現出來，具有非常好的抗壓、保值能力，因此，研究貴金屬的收益波動是非常有意義的一件事情.

在SV模型的研究方面，從剛開始的標準SV模型到SV-T模型、杠桿SV模型、跳躍的SV模型等，其目的都是為了更好地刻畫波動率特征. 在研究SV 模型的同時又深入地研究了參數估計中的一些方法，主要有MM估計法、GMM估計法、QML估計法和MCMC參數估計等方法. MM估計法也稱矩估計法，最早是由Taylor提出來的，也是最為簡便的一種方法；GMM估計法也稱廣義矩估計法，是由Hansen提出來的，其思想是依照矩條件在弱假設下進行估計，因此它可以說是矩估計法的一個推廣；Melino 等［1］最先將GMM估計法應用在SV模型的參數估計上；QML估計法也稱偽極大似然估計法，最早是由Harvey等［2］提出來的；MCMC參數估計法也稱馬爾科夫鏈蒙特卡洛算法，最早是由Sandmann等提出來的；Jacquier等［3］是第一個將SV模型中引入了貝葉斯分析，并且運用MCMC方法來進行參數估計.

自1986年隨機波動模型被首次提出至今，研究者不斷地對其進行拓展研……