GARCH模型估计方法选择及对上证指数的应用
发布时间：2018-11-25 10:14
【摘要】：本文介绍了对ARCH/GARCH模型的两种估计方法:准极大似然估计和极小绝对偏差估计,并提出了一种基于自助法(Bootstrap)对估计方法的选择。在厚尾程度不同的情况下进行了模拟分析,表明对于一个具体的数据,该选择法能够自动选择较优的估计方法。并用该方法对上海证券交易所A股和B股的股价指数进行了分析,印证了上海股市B股收益率的尾部厚于A股收益率尾部。
[Abstract]:In this paper, we introduce two estimation methods for ARCH/GARCH model: quasi-maximum likelihood estimation and minimal absolute deviation estimation, and propose a self-help (Bootstrap) estimation method. The simulation results show that the selection method can automatically select a better estimation method for a specific data. The stock index of A shares and B shares in Shanghai Stock Exchange is analyzed by using this method, and it is proved that the tail of B share yield is thicker than that of A share yield in Shanghai stock market.
【作者单位】： 北京大学光华管理学院;
【基金】：国家自然科学基金资助,项目批准编号10771006
【分类号】：F224;F832.51
本文编号：2355733
[Abstract]:In this paper, we introduce two estimation methods for ARCH/GARCH model: quasi-maximum likelihood estimation and minimal absolute deviation estimation, and propose a self-help (Bootstrap) estimation method. The simulation results show that the selection method can automatically select a better estimation method for a specific data. The stock index of A shares and B shares in Shanghai Stock Exchange is analyzed by using this method, and it is proved that the tail of B share yield is thicker than that of A share yield in Shanghai stock market.
【作者单位】： 北京大学光华管理学院;
【基金】：国家自然科学基金资助,项目批准编号10771006
【分类号】：F224;F832.51
【相似文献】
相关会议论文 前1条
1 田益祥;肖璨;;基于GARCH风险价值的GMDH估计[A];中国灾害防御协会风险分析专业委员会第二届年会论文集（一）[C];2006年
相关硕士学位论文 前3条
1 舒俊;中国股市日收益率波动特征研究[D];华中科技大学;2005年
2 陈雄兵;沪深股市“周内效应”的实证分析[D];华中科技大学;2005年
3 李青;一类非平稳经济序列预测模型的研究[D];新疆大学;2007年
，本文编号：2355733
本文链接：https://www.wllwen.com/guanlilunwen/huobilw/2355733.html
