MRS-GARCH模型在沪深股指波动中的应用研究

发布时间：2017-11-05 21:15

  本文关键词：MRS-GARCH模型在沪深股指波动中的应用研究

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【摘要】：考虑MRS-GARCH模型中存在的"路径依赖"问题,采用混合Gibbs抽样与EM算法的两步MCEM-MCML法求参数的极大似然估计,避免了对原模型的简化或近似而导致的信息损失及估计精度下降.以上证综指和深圳成指日(周)收益数据为样本,利用MRS-GARCH模型对沪深股市收益波动进行估计.结果表明:沪深股市存在显著的高、低波动状态,处于低波动状态的可能性更大,持续时间更长.与MS、Gray及Klassen模型相比,MRS-GARCH模型估计的波动状态持续性有所降低.比较各模型的BIC值,MRS-GARCH模型的拟合性能最优.
【作者单位】： 内蒙古财经大学统计与数学学院;北京航空航天大学经济管理学院;北京师范大学经济与工商管理学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71133001)
【分类号】：F832.51;O212.1
【正文快照】： 0引言资产收益的波动是金融时间序列分析的重要内容,它在衍生品定价、资产定价、投资组合及金融风险管理等领域都有广泛应用.波动率还是期权交易中的一个重要因素,对于均值-方差框架下的资产配置,波动率也起了重要作用.股市是金融市场的“晴雨表”,股市波动对经济周期及宏观经

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本文编号：1145908