基于GARCH族模型的收益波动率预测绩效评估方法
本文关键词:基于GARCH族模型的收益波动率预测绩效评估方法
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【摘要】:GARCH族模型已广泛地应用于金融市场中资产收益波动率的预测。尽管如此,在实际应用中异方差结构的选择是预测建模的一个难题。文章从波动性预测的视角,提出一种高效的半参数方法进行序列结构参数的估计,以减少估计的效率代价对模型绩效评估的影响。此外,使用最小二乘方法评估模型绩效以输出统计意义下的结果,并规避"数据窥察"问题。在实证分析中,以股票市场的收益数据为样本,对6种常见的GARCH族结构进行了实证对比研究,结果发现,与其它GARCH类结构相比,指数GARCH(EGARCH)模型可较好地预测资产收益率的波动过程。
【作者单位】: 辽宁师范大学数学学院;辽宁税务高等专科学校计统系;
【关键词】: GARCH 波动率预测 估计函数 最小二乘法
【基金】:国家社会科学基金重大项目(11&ZD004)
【分类号】:F830.9;F224
【正文快照】: 0引言波动率是金融经济研究中的一个非常重要的变量,在金融市场中,无论是金融产品的投资组合、风险管理还是资产定价,波动率都扮演着非常关键的角色。如何对金融资产的收益波动率进行精确的描绘与预测是金融学领域关注的焦点之一。分析收益波动率的特性及走向,对投资者度量和
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,本文编号:973521
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