Copula-MGARCH模型及其估计方法在汇率市场中的应用
本文关键词：Copula-MGARCH模型及其估计方法在汇率市场中的应用 出处：《数量经济技术经济研究》2010年07期 论文类型：期刊论文
【摘要】：两步优化估计方法IFM是Copula-GARCH模型的重要参数估计方法,但是当研究的样本容量较小时,IFM估计方法会产生较大的估计误差。为了更为准确地估计汇率市场波动,我们运用多步优化估计方法MBP来估计汇率市场中的Copula-MGARCH模型,检验结果表明MBP方法比精确极大似然估计方法更简单、比IFM方法更有效,所获得的汇率波动估计精度更高。
[Abstract]:Two-step optimization estimation method IFM is an important parameter estimation method for Copula-GARCH model, but when the sample size of the study is small. In order to estimate the volatility of the exchange rate market more accurately, the IFM estimation method will produce a large estimation error. We use multi-step optimization method MBP to estimate the Copula-MGARCH model in the exchange rate market. The test results show that the MBP method is simpler than the accurate maximum likelihood estimation method. Compared with the IFM method, the accuracy of the estimated exchange rate fluctuation is higher.
【作者单位】： 吉林大学数量经济研究中心;
【基金】：吉林大学“211工程”和“985工程”建设项目 国家自然科学基金项目“非线性随机波动模型估计方法及应用研究”(70971055) 教育部人文社会科学重点研究基地重大项目“全国经济周期波动态势与宏观经济总量内在关联机制的动态计量研究”(08JJD790133),教育部人文社会科学研究应急项目“金融危机中的经济形态关联性与市场反应机制研究”(2009JYJR014) 吉林大学“985工程”研究生创新基金重点项目“经济与金融时间序列非线性和非对称性的计量与应用研究”资助
【分类号】：F224.0;F830.7
【正文快照】： 引言金融时间序列数据所具有的波动聚类现象广泛存在于金融资产市场当中,并在诸如投资组合选择、期权定价、套期保值以及风险管理等方面具有举足轻重的作用。广义自回归条件异方差(GARCH)模型,被广泛应用于描述、预测金融时间序列数据中波动性的变化特征,经GARCH模型均值调整
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本文编号：1423437
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