GARCH模型的二次加权复合分位数估计

发布时间：2024-04-14 12:14

　　本文首先概述了GARCH模型及其参数估计技术的研究情况,接着介绍分位数回归估计技术的研究进展,最后阐述了参数估计方法的改善过程和相关性质,并从中挖掘研究缺口和创新点,由此提出本文的估计技术,并证明了该估计量在大样本下的理论性质。本文致力于GARCH模型中参数估计的研究,极大似然估计具有参数假设的局限性,因此衍生出了类极大似然和最小绝对偏差等估计,其中分位数回归理论凭借自身优越的性质,被广泛应用于计量经济模型的参数估计。本文所作的研究就是基于复合分位数回归理论对GARCH模型提出更加稳健有效的二次加权复合分位数回归(BWCQR)估计技术,并与几类传统的估计方法相比较,数值模拟比较显示:当扰动项为厚尾分布,所提出的BWCQR估计明显优于传统的类极大似然估计、分位数回归估计和复合分位数回归估计;与此同时,本文验证了采用BWCQR下的Bootstrap技术辅助统计推断是合理可行的。为了进一步验证二次加权复合分位数回归估计在实践意义下的竞争力,本文还将提出的估计技术应用于3支股指数据进行了实证分析。作为应用,本文选取了2015年至2021年的股指数据,采用向前一步进行预测,分别对上证综指、恒生指...

【文章页数】：70 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图1BWCQR估计下上证股指标准化残差序列

进一步，上证指数全序列和沪深300股指全序列在BWCQR估计下的标准化残差序列的自相关(ACF)图和偏自相关(PACF)图，如图1,2所示，可见BWCQR估计下股指的标准化残差序列是白噪声序列，这再次验证了BWCQR估计的优良性.图2BWCQR估计下沪深股指标准化残差....

图2BWCQR估计下沪深股指标准化残差序列

图1BWCQR估计下上证股指标准化残差序列3结语

图3.1:BWCQRBootstrap统计推断步骤流程图

综上所述,BWCQR估计及其Bootstrap法的算法如图3.1所示。3.3数值模拟

图4.1:三支股指收盘价时序图及其对应的中心化对数收益率图

图4.1给出了3支股指的百倍中心化对数收益率(以下简称rt)的时序图,不难看出,3支股指的波动均具有聚集性特征,也即大波动后面紧跟着大的波动,小的波动后紧跟着小的波动。表4.1给出3支rt序列基本的描述性统计分析值。峰度大于3表明收益率序列不服从正态分布,其中HSI尾部不如其余2....

本文编号：3954663