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GARCH族的模型平均估计方法

发布时间:2018-01-12 10:14

  本文关键词:GARCH族的模型平均估计方法 出处:《数量经济技术经济研究》2017年06期  论文类型:期刊论文


  更多相关文章: 模型平均 GARCH 渐近最优性


【摘要】:研究目标:对模型平均方法进行理论扩展,构建GARCH族的模型平均估计量及相应权重选择准则。研究方法:蒙特卡洛模拟实验方法。研究发现:在一定条件下最小化权重准则选择的权重向量将在渐近意义上最小化真实KL偏离度;蒙特卡洛模拟结果表明,与AIC准则、BIC准则、AIC模型平均、BIC模型平均的估计结果相比较,本文提出的模型平均法具有更小的KL偏离度。研究创新:将模型平均估计方法引入条件异方差模型族中。研究价值:本文结果将为捕捉金融市场资产的时变波动性提供强有力的研究工具。
[Abstract]:Objective: to expand the model averaging method. The model average estimator and the corresponding weight selection criterion of GARCH family are constructed. The research method: Monte Carlo simulation experiment method. Under certain conditions, the weight vector selected by minimizing the weight criterion will minimize the true KL deviation in the asymptotic sense. The Monte Carlo simulation results show that the estimation results are compared with those of the average BIC model of the AIC criterion. The model averaging method proposed in this paper has a smaller KL deviation. Research innovation: the model average estimation method is introduced into the conditional heteroscedasticity model family. The results of this paper will provide a powerful research tool for capturing the time-varying volatility of financial market assets.
【作者单位】: 中国人民大学经济学院;日本小樽商科大学商学部;
【分类号】:F224;F830.9
【正文快照】: 一、问题提出与文献回顾给定任意一组数据集,存在与该数据集对应并为某种函数关系所刻画的真实数据结构。在实证研究中,研究者能够得到大量的经济数据,但对数据背后的数据结构知之甚少。因此,如何建立模型以刻画数据特征并拟合潜在的数据结构始终是计量经济学的研究核心之一。

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本文编号:1413807

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