本文關(guān)鍵詞：Copula-MGARCH模型及其估計(jì)方法在匯率市場(chǎng)中的應(yīng)用　出處：《數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究》2010年07期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：兩步優(yōu)化估計(jì)方法IFM是Copula-GARCH模型的重要參數(shù)估計(jì)方法,但是當(dāng)研究的樣本容量較小時(shí),IFM估計(jì)方法會(huì)產(chǎn)生較大的估計(jì)誤差。為了更為準(zhǔn)確地估計(jì)匯率市場(chǎng)波動(dòng),我們運(yùn)用多步優(yōu)化估計(jì)方法MBP來(lái)估計(jì)匯率市場(chǎng)中的Copula-MGARCH模型,檢驗(yàn)結(jié)果表明MBP方法比精確極大似然估計(jì)方法更簡(jiǎn)單、比IFM方法更有效,所獲得的匯率波動(dòng)估計(jì)精度更高。
[Abstract]:Two-step optimization estimation method IFM is an important parameter estimation method for Copula-GARCH model, but when the sample size of the study is small. In order to estimate the volatility of the exchange rate market more accurately, the IFM estimation method will produce a large estimation error. We use multi-step optimization method MBP to estimate the Copula-MGARCH model in the exchange rate market. The test results show that the MBP method is simpler than the accurate maximum likelihood estimation method. Compared with the IFM method, the accuracy of the estimated exchange rate fluctuation is higher.
【作者單位】： 吉林大學(xué)數(shù)量經(jīng)濟(jì)研究中心;
【基金】：吉林大學(xué)“211工程”和“985工程”建設(shè)項(xiàng)目 國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“非線性隨機(jī)波動(dòng)模型估計(jì)方法及應(yīng)用研究”(70971055) 教育部人文社會(huì)科學(xué)重點(diǎn)研究基地重大項(xiàng)目“全國(guó)經(jīng)濟(jì)周期波動(dòng)態(tài)勢(shì)與宏觀經(jīng)濟(jì)總量?jī)?nèi)在關(guān)聯(lián)機(jī)制的動(dòng)態(tài)計(jì)量研究”(08JJD790133),教育部人文社會(huì)科學(xué)研究應(yīng)急項(xiàng)目“金融危機(jī)中的經(jīng)濟(jì)形態(tài)關(guān)聯(lián)性與市場(chǎng)反應(yīng)機(jī)制研究”(2009JYJR014) 吉林大學(xué)“985工程”研究生創(chuàng)新基金重點(diǎn)項(xiàng)目“經(jīng)濟(jì)與金融時(shí)間序列非線性和非對(duì)稱性的計(jì)量與應(yīng)用研究”資助
【分類號(hào)】：F224.0;F830.7
【正文快照】： 引言金融時(shí)間序列數(shù)據(jù)所具有的波動(dòng)聚類現(xiàn)象廣泛存在于金融資產(chǎn)市場(chǎng)當(dāng)中,并在諸如投資組合選擇、期權(quán)定價(jià)、套期保值以及風(fēng)險(xiǎn)管理等方面具有舉足輕重的作用。廣義自回歸條件異方差(GARCH)模型,被廣泛應(yīng)用于描述、預(yù)測(cè)金融時(shí)間序列數(shù)據(jù)中波動(dòng)性的變化特征,經(jīng)GARCH模型均值調(diào)整

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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2 高s，

本文編號(hào)：1423437