本文選題：MRS-GARCH模型 + DM檢驗(yàn)��； 參考：《數(shù)理統(tǒng)計(jì)與管理》2011年05期

【摘要】：基于誤差項(xiàng)服從正態(tài)分布、t分布、廣義誤差分布的GARCH族模型和MRS-GARCH模型對(duì)中國(guó)股市波動(dòng)的結(jié)構(gòu)變化特征進(jìn)行了實(shí)證研究。結(jié)果表明,中國(guó)股市存在顯著的高、低波動(dòng)狀態(tài),兩種波動(dòng)狀態(tài)的ARCH和GARCH項(xiàng)系數(shù)存在較大差異;高、低波動(dòng)狀態(tài)均具有較長(zhǎng)的持續(xù)時(shí)間,低波動(dòng)狀態(tài)的持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)于高波動(dòng)狀態(tài)的持續(xù)時(shí)間,且中國(guó)股市更易于從高波動(dòng)狀態(tài)轉(zhuǎn)向低波動(dòng)狀態(tài);MRS-GARCH模型預(yù)測(cè)效果總體上優(yōu)于GARCH族模型,基于正態(tài)分布的MRS-GARCH模型短期預(yù)測(cè)效果較好。
[Abstract]:Based on the normal distribution, the GARCH family model of generalized error distribution and the MRS-GARCH model, the structural characteristics of Chinese stock market volatility are studied empirically. The results show that there are significant high and low volatility states in Chinese stock market, and the coefficients of ARCH and GARCH are different between the two volatility states, and the high and low volatility states have long lasting time. The duration of low volatility state is longer than that of high volatility state, and the prediction effect of MRS-GARCH model is better than that of GARCH family model. The MRS-GARCH model based on normal distribution has good short-term prediction effect.
【作者單位】： 廈門(mén)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院;
【基金】：教育部人文社會(huì)科學(xué)研究項(xiàng)目(08JC790089) 福建省重點(diǎn)科技項(xiàng)目(2009R0079) 中國(guó)博士后基金(20090450006) 中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專(zhuān)項(xiàng)資金資助(2010221055)
【分類(lèi)號(hào)】：F224;F832.51

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1873520