基于变换核密度估计的半参数GARCH模型

发布时间：2017-08-25 22:11

  本文关键词：基于变换核密度估计的半参数GARCH模型

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【摘要】：针对金融资产收益率分布呈现的尖峰、厚尾及有偏的特点,沿袭变换核密度估计的思想,提出一种广义Logistic变换,对变换后的样本应用Beta核密度估计以消除边界偏差,模拟试验表明,该方法显著提高了对尖峰厚尾分布密度的估计精度.继而将该方法与参数化的GARCH设定相结合,建立一种半参数GARCH模型.该模型具有两个优点:第一,基于变换核密度估计可更加准确地估计收益率的条件分布;第二,通过迭代提高了参数估计的稳健性.模拟试验表明,较之伪极大似然估计法和基于离散最大惩罚似然估计的半参数方法,该方法大大提高了参数估计的相对效率.对沪深300指数的实证研究验证了本文模型的有效性.
【作者单位】： 中国科学技术大学管理学院;
【关键词】： 半参数 GARCH 广义Logistic变换 Beta核密度估计
【基金】：国家自然科学基金(71172214)
【分类号】：F224;F830.91
【正文快照】： i引言金融资产收益率的分布假设是现代金融理论的重要前提,其对于资产定价、投资组合优化以及金融风险的测度与控制都有着重要的意义.对金融时间序列的早期研究认为,金融资产价格的运动遵循随机游走,收益率序列独立同正态分布111.但Mandelbrot^在实证研究中发现,股票收益率的

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2 孙国华;苏红柳;唐国强;;期货市场尾部相关性的Copula度量[J];桂林理工大学学报;2014年02期

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4 王鹏;魏宇;;经典金融理论的困境与金融物理学研究的兴起[J];管理科学学报;2014年09期

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6 朱涛;卢建;江孝感;;MGARCH模型对金融时间序列刻画能力的研究[J];数理统计与管理;2014年05期

7 李敬;;股利指数收益率分布的经验检验[J];中国证券期货;2013年08期

8 陈荣达;郑玮;袁先智;;违约回收率密度函数模拟的非参数估计方法研究[J];系统工程理论与实践;2014年S1期

9 王天一;刘浩;黄卓;;中国股票市场的风险收益关系研究——基于波动率反馈和APARCH-NIG模型的新视角[J];浙江社会科学;2014年10期

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1 吴恒煜;马俊伟;朱福敏;林漳希;;基于Levy过程修正GJR-GARCH模型的权证定价——对中国大陆和香港权证的实证研究[A];第八届（2013）中国管理学年会论文集（选编）[C];2013年

2 吴恒煜;马俊伟;朱福敏;林漳希;;基于Levy过程修正GJR-GARCH模型的权证定价——对中国大陆和香港权证的实证研究[A];第八届（2013）中国管理学年会——金融分会场论文集[C];2013年

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1 高艳;人民币汇率波动特征的计量分析[D];吉林大学;2014年

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2 陆书芳;基于GARCH-M模型对中国股票市场风险溢价的研究[D];重庆大学;2013年

3 褚盈;多元概率密度函数的Beta核估计[D];浙江大学;2013年

4 高浩;基于非下采样Contourlet变换与偏微分方程的图像去噪研究[D];合肥工业大学;2013年

5 张晶;关于长期持有风险资产收益率与风险的问题研究[D];哈尔滨工业大学;2013年

6 王敏;非参数条件自回归极差模型及其应用[D];西南财经大学;2013年

7 王圣楠;中美股票、债券、黄金市场尾部相关性的比较分析[D];东北财经大学;2013年

8 韩宇;基于变换核密度估计的半参数GARCH模型研究[D];中国科学技术大学;2014年

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1 孙晓祥;杜宇静;;金融问题中二元损失函数的核密度估计[J];北华大学学报(自然科学版);2006年04期

2 汤化平;;基于核密度估计的股票估价模型的设计[J];牡丹江大学学报;2009年11期

3 朱红伟;;加权核密度估计及对我国消费支出的分析[J];山西财经大学学报;2006年S2期

4 陈云;王浩;;核密度估计下的二分递归算法构建及应用——测算特定收入群体规模的非参数方法拓展[J];统计与信息论坛;2011年09期

5 施祖麟;黄治华;;基于核密度估计法的中国省区经济增长动态分析[J];经济经纬;2009年04期

6 李伟珍;李述山;侯飞;;基于核密度估计的VaR-GARCH模型改进[J];山东理工大学学报(自然科学版);2010年05期

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8 杨建宏;孙舒妤;;“穷者越穷,富者恒富”发展格局的动态演化与产业成因:1978—2006[J];中国石油大学学报(社会科学版);2009年02期

9 陈希镇;徐新;;利用Bootstrap与核密度估计的方法计算VaR[J];统计与决策;2010年15期

10 杨建宏;孙舒妤;;“穷者越穷,富者恒富”发展格局的动态演化与产业成因:1978-2006[J];乌鲁木齐职业大学学报;2008年04期

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1 李存华;孙志挥;陈耿;胡云;;核密度估计及其在聚类算法构造中的应用[A];第二十一届中国数据库学术会议论文集（研究报告篇）[C];2004年

2 杜宇静;孙晓祥;赖民;宋立新;;二元证券指数的核密度估计[A];中国现场统计研究会第十三届学术年会论文集[C];2007年

3 廖国琼;李晶;万常选;;基于核密度估计的RFID数据流清洗方法[A];NDBC2010第27届中国数据库学术会议论文集(B辑)[C];2010年

4 邹丹;;关于点实体密度的插值算法探究[A];2009`中国地理信息产业论坛暨第二届教育论坛就业洽谈会论文集[C];2009年

5 陈子q，

本文编号：738400