本文關(guān)鍵詞：多元旋轉(zhuǎn)自回歸條件異方差模型的構(gòu)建與應(yīng)用研究——以九種人民幣匯率波動(dòng)為例

  更多相關(guān)文章： 多元旋轉(zhuǎn)自回歸條件異方差模型 準(zhǔn)極大似然估計(jì) 人民幣匯率 RCC模型

【摘要】：本文描述了新擴(kuò)展的多元旋轉(zhuǎn)自回歸條件異方差(RARCH)模型與旋轉(zhuǎn)條件相關(guān)(RCC)模型及其三種主要類型:Scalar、Diagonal和CP,說(shuō)明了如何利用極大對(duì)數(shù)似然法進(jìn)行參數(shù)估計(jì),然后,以9種主要的人民幣外匯匯率收益率序列為例,對(duì)這兩個(gè)多元旋轉(zhuǎn)自回歸條件異方差模型進(jìn)行了參數(shù)估計(jì),并與OGARCH和GOGARCH模型進(jìn)行了有效性比較。研究結(jié)果表明,在二元波動(dòng)模型中,RARCH與RCC模型的擬合效果顯著優(yōu)于OGARCH與GOGARCH模型,而且,RCC模型受益于分步估計(jì),可以首先得到各序列的邊緣分布,再對(duì)動(dòng)態(tài)波動(dòng)的參數(shù)進(jìn)行估計(jì),因而其表現(xiàn)要好于RARCH模型;在多元波動(dòng)模型中,CP類的RARCH與RCC模型的擬合效果稍劣于Diagonal類型,但所需估計(jì)的參數(shù)大幅度減少,這對(duì)于估計(jì)高維數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)波動(dòng)非常有效。通過(guò)邊緣Copula預(yù)測(cè)能力分解可以看出,RARCH和RCC與OGARCH及GOGARCH模型相比,在1步提前預(yù)測(cè)的聯(lián)合似然值上,獲得了統(tǒng)計(jì)顯著的收益。
【作者單位】： 上海師范大學(xué)商學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 多元旋轉(zhuǎn)自回歸條件異方差模型 準(zhǔn)極大似然估計(jì) 人民幣匯率 RCC模型
【基金】：教育部人文社會(huì)科學(xué)規(guī)劃項(xiàng)目(批準(zhǔn)號(hào):11YJA790107);教育部人文社會(huì)科學(xué)規(guī)劃項(xiàng)目(批準(zhǔn)號(hào):12JYC790020) 上海市教委科研創(chuàng)新重點(diǎn)項(xiàng)目(批準(zhǔn)號(hào):12ZS125;14ZS105) 上海師范大學(xué)金融工程研究中心資助
【分類號(hào)】：F832.6;F224
【正文快照】： 一、引言傳統(tǒng)的自回歸條件異方差模型(ARCH)是度量金融時(shí)間序列數(shù)據(jù)波動(dòng)性的一種主流方法。國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)ARCH模型進(jìn)行了擴(kuò)展和變形。這類文獻(xiàn)相當(dāng)大的一部分專注于研究一元自回歸條件異方差模型(Bollerslev,Engle,and Nelson,1994;Palm,1996)。度量與預(yù)測(cè)資產(chǎn)收益率二階矩的時(shí)

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：746795