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最近我们被客户要求撰写关于SV模型的研究报告，包括一些图形和统计输出
本文做SV模型，选取马尔可夫蒙特卡罗法(MCMC)、正则化广义矩估计法和准最大似然估计法估计。
模拟SV模型的估计方法：
sim 
plot(sim)
绘制上证指数收益时间序列图、散点图、自相关图与偏自相关图
我们选取上证指数5分钟高频数据：
data=read.csv("上证指数-5min.csv",header=TRUE)
#open：开盘价 close：收盘价 vol：成交量 amount：成交额
head(data,5) #观察数据的头5行
tail(data,5) #观察数据的最后5行
Close.ptd
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【视频】随机波动率SV模型原理和Python对标普SP500股票指数预测|数据分享
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SV模型
{
N 马尔可夫链蒙特卡罗估计
该模型使用了Kastner和Fruhwirth-Schnatter所描述的算法。使用的R代码是：
###Markov Chain Monte Carlo
summary(mcmc)
准最大似然估计
SV模型可以用QML方法在R中用许多不同的状态空间和Kalman滤波包来估计。
a0=c(parm[1])
P0=matrix(parm[3]^2/(1-parm[2]^2))
dt=matrix(parm[1]*(1-parm[2]))
ct=matrix(-1.27)
Tt=matrix(parm[2])
Zt=matrix(1)
HHt=matrix(parm[3]^2)
GGt=matrix(pi^2/2)
ans
正则化广义矩阵
在R函数中定义矩条件，然后估计参数0。
moments 
点击文末 “阅读原文”
获取全文完整代码数据资料。
本文选自《R语言随机波动模型SV：马尔可夫蒙特卡罗法MCMC、正则化广义矩估计和准最大似然估计上证指数收益时间序列》。
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