高频农产品期货波动率和相关性预测——基于Realized Copula-DCC模型的视角

发布时间：2018-02-01 23:32

  本文关键词： Realized Copula-DCC Realized GARCH Copula 波动率 动态相关性　出处：《浙江社会科学》2013年05期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：本文构建了Realized Copula-DCC模型,整合Realized GARCH模型和Copula-DCC模型对农产品期货的波动率和动态相关性进行研究。农产品期货不仅表现出波动聚类现象、偏斜和尖峰厚尾的特征,还呈现出非正态性。基于Skewed-t分布的Realized GARCH模型比其他模型更好地刻画了农产品期货的波动率特征。农产品期货的相关性呈现出动态变化,tCopula-DCC模型比其他时变Copula模型更好地反映了农产品期货相关性的动态演化过程。
[Abstract]:In this paper, the Realized Copula-DCC model is constructed. Integrating Realized GARCH model and Copula-DCC model to study the volatility and dynamic correlation of agricultural futures, agricultural futures not only show volatility clustering phenomenon. The characteristic of skew and sharp thick tail. Realized based on Skewed-t distribution. GARCH model better describes the volatility characteristics of agricultural futures than other models, and the correlation of agricultural futures shows dynamic changes. Compared with other time-varying Copula models, the tCopula-DCC model better reflects the dynamic evolution process of the futures correlation of agricultural products.
【作者单位】： 北京大学国家发展研究院;北京大学国家发展研究院中国经济研究中心;对外经贸大学金融学院;
【基金】：教育部人文社会科学青年基金(项目编号71201001) 国家自然科学青年基金(项目编号71201001)的资助
【分类号】：F224;F323.7;F724.5
【正文快照】： 一、引言研究多变量金融时间序列不仅需要刻画单个金融时间序列的分布特征,还要分析金融时间序列之间的相依结构。单个金融时间序列常呈现出时变波动、波动聚类、偏斜、尖峰厚尾等现象,这使得对单变量时间序列的条件矩建模成为研究的热点。其中,研究更多的是集中在条件方差的

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1483131