中国股指收益率序列GARCH模型中变点的Bayes识别

发布时间：2017-07-19 02:18

  本文关键词：中国股指收益率序列GARCH模型中变点的Bayes识别

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【摘要】：文章研究基于贝叶斯方法的GARCH模型中变点的识别问题。由于股指收益率序列呈现尖峰厚尾非正态的特点,假设误差项服从自由度为υ的标准化学生t分布而非标准正态分布。我们给出了基于贝叶斯方法的GARCH模型中变点估计的具体描述,包括单变点情形、多变点(变点个数未知)情形的变点估计。在实证研究中,我们选取2000年1月4日至2011年9月30日上证A股指数收益率数据进行迭代计算来识别变点,并且将得到的变点时刻与其附近的重大政治经济事件结合起来,给出其合理的解释。
【作者单位】： 上海财经大学统计与管理学院;泰山学院数学与统计学院;上海财经大学浙江学院;
【关键词】： GARCH模型 结构突变 贝叶斯方法 股指收益率
【基金】：全国统计科研计划重点项目(2011LZ035) 山东省自然科学基金资助项目(ZR2014AL006) 山东省统计科研重点课题 上海财经大学研究生创新基金项目(CXJJ-2014-445)
【分类号】：F224;F832.51
【正文快照】： 0引言中国股市历史不长,由于市场机制不完善、法制建设滞后以及投资者心理不成熟等原因,易受外界因素的影响,尤其是各种政治、经济重大事件,而呈现较大的波动。作为描述股市整体特征的基本变量,股指收益率序列隐含了股市各个时期的各种信息,特别是股票价格的波动性。我国作为

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本文编号：560832