知情交易概率的贝叶斯估计
Bayesian Estimation of PIN Model作者机构：中国工商银行博士后科研工作站
出 版 物：《金融发展研究》 (Journal Of Financial Development Research)
年 卷 期：2019年第11期
页 面：23-30页
学科分类：02[经济学] 0202[经济学-应用经济学] 020204[经济学-金融学（含∶保险学）]
主 题：知情交易概率 贝叶斯估计估计 Gibbs抽样 ARS抽样
摘 要：知情交易概率(PIN)是一种被广泛使用的直接度量金融市场信息不对称风险的指标。PIN模型的极大似然估计,由于似然函数形式复杂,在最优化过程中很容易出现计算溢出的问题。本文提出了一种基于Gibbs抽样和ARS抽样的贝叶斯方法来估计PIN。模拟结果表明,贝叶斯方法克服了计算问题,并且可以得到比MLE方法更准确的估计。本文利用PIN的贝叶斯估计方法对2009-2015年期间在沪深两市交易过的股票进行实证应用分析,拓宽了知情交易概率PIN的实证研究范围。
维普期刊数据库
同方期刊数据库