多元旋转自回归条件异方差模型的构建与应用研究——以九种人民币汇率波动为例

发布时间：2017-08-28 01:40

  本文关键词：多元旋转自回归条件异方差模型的构建与应用研究——以九种人民币汇率波动为例

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【摘要】：本文描述了新扩展的多元旋转自回归条件异方差(RARCH)模型与旋转条件相关(RCC)模型及其三种主要类型:Scalar、Diagonal和CP,说明了如何利用极大对数似然法进行参数估计,然后,以9种主要的人民币外汇汇率收益率序列为例,对这两个多元旋转自回归条件异方差模型进行了参数估计,并与OGARCH和GOGARCH模型进行了有效性比较。研究结果表明,在二元波动模型中,RARCH与RCC模型的拟合效果显著优于OGARCH与GOGARCH模型,而且,RCC模型受益于分步估计,可以首先得到各序列的边缘分布,再对动态波动的参数进行估计,因而其表现要好于RARCH模型;在多元波动模型中,CP类的RARCH与RCC模型的拟合效果稍劣于Diagonal类型,但所需估计的参数大幅度减少,这对于估计高维数据的动态波动非常有效。通过边缘Copula预测能力分解可以看出,RARCH和RCC与OGARCH及GOGARCH模型相比,在1步提前预测的联合似然值上,获得了统计显著的收益。
【作者单位】： 上海师范大学商学院;
【关键词】： 多元旋转自回归条件异方差模型 准极大似然估计 人民币汇率 RCC模型
【基金】：教育部人文社会科学规划项目(批准号:11YJA790107);教育部人文社会科学规划项目(批准号:12JYC790020) 上海市教委科研创新重点项目(批准号:12ZS125;14ZS105) 上海师范大学金融工程研究中心资助
【分类号】：F832.6;F224
【正文快照】： 一、引言传统的自回归条件异方差模型(ARCH)是度量金融时间序列数据波动性的一种主流方法。国内外学者对ARCH模型进行了扩展和变形。这类文献相当大的一部分专注于研究一元自回归条件异方差模型(Bollerslev,Engle,and Nelson,1994;Palm,1996)。度量与预测资产收益率二阶矩的时

【参考文献】

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本文编号：746795