近期，中心李果教授等人的论文“Estimating the Constant Elasticity of Variance Model with Data-Driven Markov Chain Monte Carlo Methods”发表在Asia-Pacific Journal of Operational Research上。

实践中，期权凭借其良好的规避风险、价值发现、投机、套利等功能特点，获得各类投资者的青睐。CEV模型在金融、能源采购等领域有着广泛的应用，但是在实际问题中，我们所面临的首要问题便是如何对模型进行参数估计。因为CEV模型包括不可观测的弹性方差，难以获得其似然函数的确切表达式，要想实现参数估计难上加难，因此模型的参数估计长期以来都是学术钻研的重点和难点。本文在CEV模型上利用MCMC方法做参数估计，而且本文采用沪深300股指收盘价为样本，通过WinBUGS软件对CEV模型用MCMC方法进行实证分析，验证MCMC方法在我国股市中的应用效果。最后，通过和MLE、GMM参数估计方法对比，说明针对CEV模型参数估计而言，MCMC方法明显优于GMM方法；此外，由于WinBUGS软件不需进行复杂的程序编写即可进行统计推断，使得MCMC方法操作简单，实用性更强。

原文链接：http://www.worldscientific.com/doi/abs/10.1142/S0217595917400097