基于马尔可夫状态转换模型的沪深股市波动率的估计

发布时间：2017-08-02 18:18

  本文关键词：基于马尔可夫状态转换模型的沪深股市波动率的估计

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【摘要】：为了更准确地估计具有结构转换的沪深股市收益率波动特征,本文将沪深股市的波动变化分为上涨、下跌和盘整三个状态,选用2000年1月4日至2011年12月30日的上证综指和深证成指日收益率数据作为样本,2012年1月4日至2012年1月17日的日收益率作为样本外预测,分别应用GARCH和APGARCH模型,以及RS-GARCH和RS-APGARCH模型估计和预测两序列的波动率,最后采用MSE1、MSE2和QLIKE对估计和预测出的波动率进行评价。结果表明:单一状态和三种状态下APGARCH模型均比GARCH模型估计和预测的波动率更准确;更进一步带有马尔可夫状态转换的模型估计和预测出的波动率更准确,且误差分布服从正态分布的模型估计和预测的波动率拟合结果优于误差服从t分布的模型。
【作者单位】： 北京航空航天大学经济管理学院;
【关键词】： 马尔可夫状态转换 APGARCH模型 波动率
【基金】：国家自然科学基金资助项目(70871003,71271011)
【分类号】：F224;F832.51
【正文快照】： 1引言在全球金融市场波动剧烈的国际背景下,前所未有的冲击加剧了我国金融市场的波动,也带来了更多的结构变化。金融时间序列的波动性具有时变性、聚集性、非对称性和长记忆性等特征。金融市场波动性,不仅与金融市场的不确定性和风险性直接相关,而且是企业和个人投资消费、政

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本文编号：610622