本文選題：GARCH模型 + 正態(tài)方差混合�。� 參考：《統(tǒng)計(jì)與決策》2010年01期

【摘要】：近來(lái),人們對(duì)實(shí)際數(shù)據(jù)使用厚尾分布進(jìn)行建模頗感興趣。一種流行的考慮就是所謂的廣義自回歸條件異方差(GARCH)模型。不幸的是,在一些應(yīng)用中正態(tài)新息的GARCH模型的尾部不夠厚。文章提出新息為正態(tài)方差混合分布的GARCH模型并給出了使用EM算法對(duì)模型參數(shù)作估計(jì)的步驟。結(jié)果表明,新息為正態(tài)方差混合新息分布的GARCH模型比正態(tài)新息的GARCH模型有更厚的尾部,因而更能捕捉實(shí)際數(shù)據(jù)中的厚尾特征。文章還以上證指數(shù)為例闡述了這一結(jié)論。
[Abstract]:Recently, there has been considerable interest in the use of thick-tailed distributions for modeling actual data. One popular consideration is the generalized autoregressive conditional heteroscedasticity (GARCH) model. Unfortunately, the tail of the normal innovation GARCH model is not thick enough in some applications. In this paper, a new GARCH model with mixed distribution of normal variance is proposed and the steps of estimating the model parameters using EM algorithm are given. The results show that the GARCH model with normal variance mixed innovation distribution has a thicker tail than the GARCH model with normal innovation, so it is more able to capture the thick-tailed feature in the actual data. The article also takes Shanghai stock market index as an example to expound this conclusion.
【作者單位】： 廣西財(cái)經(jīng)學(xué)院數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)系;
【基金】：廣西教育廳科研課題“中國(guó)股票市場(chǎng)指數(shù)收益率的波動(dòng)與風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值的測(cè)度”資助(200802LX233)
【分類(lèi)號(hào)】：F224;F830.91

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本文編號(hào)：1797539