本文關(guān)鍵詞：基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)平滑檢驗(yàn)的密度預(yù)測(cè)評(píng)估方法——以香港恒生指數(shù)、上證綜指和臺(tái)灣加權(quán)指數(shù)為例

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【摘要】：本文提出了樣本內(nèi)和樣本外密度預(yù)測(cè)評(píng)估的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)平滑檢驗(yàn)(data-driven smooth test)方法,并分別采用Newey-Tauchen的方法以及West-McCracken的方法來(lái)糾正參數(shù)估計(jì)對(duì)樣本內(nèi)和樣本外密度預(yù)測(cè)評(píng)估的影響。運(yùn)用本文提出的檢驗(yàn)方法,我們比較了各種最大熵GARCH模型對(duì)中國(guó)三個(gè)股指數(shù)據(jù)(香港恒生指數(shù)、上證綜合指數(shù)和臺(tái)灣加權(quán)指數(shù))的樣本內(nèi)和樣本外預(yù)測(cè)績(jī)效。結(jié)果顯示:(1)最大熵GARCH模型可以用來(lái)刻畫中國(guó)股指數(shù)據(jù)的典型化事實(shí),GARCH模型中考慮了厚尾和偏態(tài)特征的Pearson IV分布對(duì)中國(guó)股指收益率的樣本外預(yù)測(cè)績(jī)效是很重要的;(2)具有較好樣本內(nèi)擬合優(yōu)度和樣本內(nèi)預(yù)測(cè)效果的模型未必有很好的樣本外密度預(yù)測(cè)效果,考慮到樣本外預(yù)測(cè)的重要性,實(shí)際應(yīng)用中我們應(yīng)采用具有較好樣本外預(yù)測(cè)效果的模型。
【作者單位】： 華東師范大學(xué)金融與統(tǒng)計(jì)學(xué)院;上海對(duì)外經(jīng)貿(mào)大學(xué)WTO學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 密度預(yù)測(cè)評(píng)估 最大熵GARCH模型 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)平滑檢驗(yàn) 概率積分變換
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金青年項(xiàng)目(71301053) 教育部人文社會(huì)科學(xué)研究青年基金項(xiàng)目(13YJC790211) 上海對(duì)外經(jīng)貿(mào)大學(xué)085項(xiàng)目(Z085YYJ13014) 上海市高校青年教師培養(yǎng)資助計(jì)劃
【分類號(hào)】：F224;F832.51
【正文快照】： 1引言對(duì)經(jīng)濟(jì)變量的條件概率密度函數(shù)進(jìn)行建模研究是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)理論中的一個(gè)重要課題,宏觀經(jīng)濟(jì)變量預(yù)測(cè)[1]、違約風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)、資產(chǎn)收益率漲跌預(yù)測(cè)、金融風(fēng)險(xiǎn)管理、資產(chǎn)定價(jià)和套利等諸多領(lǐng)域都涉及到對(duì)經(jīng)濟(jì)變量條件概率密度函數(shù)的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。與點(diǎn)預(yù)測(cè)和區(qū)間預(yù)測(cè)不同,密度預(yù)測(cè)是根據(jù)

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本文編號(hào)：1021329