正态方差混合分布新息GARCH模型的EM估计

发布时间：2018-04-24 17:14

  本文选题：GARCH模型 + 正态方差混合　； 参考：《统计与决策》2010年01期

【摘要】：近来,人们对实际数据使用厚尾分布进行建模颇感兴趣。一种流行的考虑就是所谓的广义自回归条件异方差(GARCH)模型。不幸的是,在一些应用中正态新息的GARCH模型的尾部不够厚。文章提出新息为正态方差混合分布的GARCH模型并给出了使用EM算法对模型参数作估计的步骤。结果表明,新息为正态方差混合新息分布的GARCH模型比正态新息的GARCH模型有更厚的尾部,因而更能捕捉实际数据中的厚尾特征。文章还以上证指数为例阐述了这一结论。
[Abstract]:Recently, there has been considerable interest in the use of thick-tailed distributions for modeling actual data. One popular consideration is the generalized autoregressive conditional heteroscedasticity (GARCH) model. Unfortunately, the tail of the normal innovation GARCH model is not thick enough in some applications. In this paper, a new GARCH model with mixed distribution of normal variance is proposed and the steps of estimating the model parameters using EM algorithm are given. The results show that the GARCH model with normal variance mixed innovation distribution has a thicker tail than the GARCH model with normal innovation, so it is more able to capture the thick-tailed feature in the actual data. The article also takes Shanghai stock market index as an example to expound this conclusion.
【作者单位】： 广西财经学院数学与统计系;
【基金】：广西教育厅科研课题“中国股票市场指数收益率的波动与风险价值的测度”资助(200802LX233)
【分类号】：F224;F830.91

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