高维稀疏对角GARCH模型的估计及应用

发布时间：2018-02-15 06:26

  本文关键词： 高维稀疏对角GARCH模型 高维协方差阵 对角GARCH模型 惩罚函数　出处：《数学的实践与认识》2017年11期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：高维数据背景下,数据维度和噪声的影响使得传统的GARCH模型不再适用.针对对角GARCH(goGARCH)模型的不足,将高维稀疏建模法应用到其估计过程中,提出了高维稀疏对角GARCH(HDS-goGARCH)模型.HDS-goGARCH模型通过引入惩罚函数,将一些不重要变量的回归系数压缩为零,来精简模型,达到降维的目的.通过模拟和实证研究发现:较传统的goGARCH模型而言,HDS-goGARCH模型明显提高了高维协方差阵的估计和预测效率;并且将其应用在投资组合时:在收益一定的情况下,由HDS-goGARCH模型所构造的投资组合的风险更小.
[Abstract]:Under the background of high dimensional data, data dimension and noise effect of the traditional GARCH model is no longer applicable. For diagonal GARCH (goGARCH) model, the application of high dimensional sparse modeling method to the estimation process, put forward the high dimension sparse diagonal GARCH (HDS-goGARCH).HDS-goGARCH model by introducing the penalty function, the regression coefficient some important variables are compressed into zero, to simplify the model, achieve the purpose of dimension reduction. Through simulation and empirical study found that: compared with the traditional goGARCH model, the HDS-goGARCH model significantly improves the variance matrix of high-dimensional covariate estimation and prediction efficiency; and its application in portfolio income: in certain circumstances the HDS-goGARCH model, which is constructed by the portfolio risk is smaller.

【作者单位】： 贵州财经大学数学与统计学院;
【基金】：国家社会科学基金项目(16CTJ013) 2015年全国统计科学研究项目(2015514) 贵州省教育厅2015年度普通本科高校自然科学研究项目(黔教合KY字[2015]423)
【分类号】：F830.91;O212.1

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本文编号：1512635