EGARCH-M模型在证券时间序列分析中的应用

发布时间：2017-09-05 05:31

  本文关键词：EGARCH-M模型在证券时间序列分析中的应用

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【摘要】：证券综合指数的对数收益率的折线图反映收益率的波动呈现出在一段时间内波动比较大,一段时间波动比较小,方差随着时间的变化而变化。在对时间序列数据进行研究的时候,通常假设随着时间的变化方差不会发生变化。但是在关注预测的精确程度时,需要了解方差的大小。文章用Eviews软件对上证综指日收盘价的对数收益率建立EGARCH-M模型,对收益率序列呈现出的波动聚集性,杠杆效应、风险与收益的关系等特征进行了分析,最终对波动率进行预测,结果表明EGARCH-M模型充分描述了波动性聚类的特点,只用很少的参数就可以把实际数据拟合得很好。该模型形式简单,容易估计,提高了对方差的预测精度,对收益率波动率建立模型对于宏观经济理论和金融理论有重要的意义。
【作者单位】： 凯里学院;
【关键词】： 对数收益率 风险 聚类 EGARCH-M 杠杆效应
【分类号】：F224;F832.51
【正文快照】： 1986年Bollerslev[1]提出了广义的ARCH模型(GeneralizedARCH Model,GARCH)GARCH模型在实际中有广泛的应用。金融资产的收益率应当与风险成正比,将收益率的条件方差或者条件方差的其他形式加入到其均值方程中,在GARCH模型的基础上,出现了均值GARCH模型(GARCH-M)。相关研究表明,

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本文编号：796135