本文選題：GARCH　切入點(diǎn)：增廣FIGARCH-M　出處：《系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐》2011年11期

【摘要】：考慮到交易周期對(duì)資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)特征的重要影響,將小波多尺度分析引入廣義自回歸條件異方差(GARCH)建模理論,提出了多尺度廣義自回歸條件異方差模型和多尺度增廣分整廣義自回歸條件異方差均值模型,同時(shí)通過(guò)改進(jìn)迭代的步長(zhǎng)參數(shù),得到了收斂速度快于BHHH算法的數(shù)值優(yōu)化方法.對(duì)上證綜合指數(shù)進(jìn)行實(shí)證分析,結(jié)果表明:該模型克服了GARCH理論無(wú)法同時(shí)揭示蘊(yùn)含在資產(chǎn)價(jià)格內(nèi)部的多時(shí)間尺度信息的缺陷,還能夠捕獲到資產(chǎn)收益率在不同時(shí)間尺度上的局部波動(dòng)特征;改進(jìn)后的算法對(duì)模型參數(shù)估值效果十分明顯.這類(lèi)模型有助于探究資產(chǎn)價(jià)格伴隨交易周期演化的微觀動(dòng)力學(xué)機(jī)制.
[Abstract]:Considering the important influence of transaction cycle on asset price volatility, wavelet multiscale analysis is introduced into generalized autoregressive conditional heteroscedasticity (GARCH) modeling theory. The multiscale generalized autoregressive conditional heteroscedasticity model and the multiscale augmented integral generalized autoregressive conditional heteroscedasticity mean model are proposed. A numerical optimization method which converges faster than the BHHH algorithm is obtained. The empirical analysis of Shanghai Composite Index shows that the model overcomes the defects of GARCH theory which can not reveal the multi-time scale information contained in the asset price at the same time. It can also capture the local volatility characteristics of asset return on different time scales. The improved algorithm is very effective in estimating the parameters of the model. This kind of model is helpful to explore the microdynamic mechanism of asset price with the evolution of transaction cycle.
【作者單位】： 重慶大學(xué)經(jīng)濟(jì)與工商管理學(xué)院;
【基金】：高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專項(xiàng)科研基金(20100191110033) 國(guó)家自然科學(xué)基金(70501015)
【分類(lèi)號(hào)】：F224;F832.51

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前1條

1 彭選華;金融資產(chǎn)收益波動(dòng)的多尺度GARCH模型研究[D];重慶大學(xué);2007年

【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前1條

1 侯守國(guó);張世英;;基于小波分析的股市高頻互相關(guān)研究[J];中國(guó)管理科學(xué);2006年03期

相關(guān)博士學(xué)位論文 前3條

1 孫暉;經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解理論與應(yīng)用研究[D];浙江大學(xué);2005年

2 許啟發(fā);基于時(shí)間序列矩屬性的金融波動(dòng)模型研究[D];天津大學(xué);2005年

3 李智;小波理論與經(jīng)濟(jì)金融時(shí)序應(yīng)用研究[D];廈門(mén)大學(xué);2007年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前2條

1 高孝娥;基于小波分析的中國(guó)股市β系數(shù)多尺度研究[D];重慶大學(xué);2006年

2 史建平;基于小波分析的匯率波動(dòng)序列研究[D];西安電子科技大學(xué);2007年

【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前1條

1 雷明,韓崇昭,郭文艷,文小琴;非線性時(shí)間序列的小波分頻預(yù)測(cè)[J];物理學(xué)報(bào);2005年05期

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1 彭選華;金融資產(chǎn)收益波動(dòng)的多尺度GARCH模型研究[D];重慶大學(xué);2007年

【相似文獻(xiàn)】

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1 車(chē)帥;材料科學(xué)中幾類(lèi)偏微分方程解的漸近性態(tài)問(wèn)題的研究綜述[D];東北師范大學(xué);2010年

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本文編號(hào)：1677888