本文關(guān)鍵詞：基于馬爾可夫狀態(tài)轉(zhuǎn)換模型的滬深股市波動率的估計

  更多相關(guān)文章： 馬爾可夫狀態(tài)轉(zhuǎn)換 APGARCH模型 波動率

【摘要】：為了更準確地估計具有結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換的滬深股市收益率波動特征,本文將滬深股市的波動變化分為上漲、下跌和盤整三個狀態(tài),選用2000年1月4日至2011年12月30日的上證綜指和深證成指日收益率數(shù)據(jù)作為樣本,2012年1月4日至2012年1月17日的日收益率作為樣本外預(yù)測,分別應(yīng)用GARCH和APGARCH模型,以及RS-GARCH和RS-APGARCH模型估計和預(yù)測兩序列的波動率,最后采用MSE1、MSE2和QLIKE對估計和預(yù)測出的波動率進行評價。結(jié)果表明:單一狀態(tài)和三種狀態(tài)下APGARCH模型均比GARCH模型估計和預(yù)測的波動率更準確;更進一步帶有馬爾可夫狀態(tài)轉(zhuǎn)換的模型估計和預(yù)測出的波動率更準確,且誤差分布服從正態(tài)分布的模型估計和預(yù)測的波動率擬合結(jié)果優(yōu)于誤差服從t分布的模型。
【作者單位】： 北京航空航天大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 馬爾可夫狀態(tài)轉(zhuǎn)換 APGARCH模型 波動率
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(70871003,71271011)
【分類號】：F224;F832.51
【正文快照】： 1引言在全球金融市場波動劇烈的國際背景下,前所未有的沖擊加劇了我國金融市場的波動,也帶來了更多的結(jié)構(gòu)變化。金融時間序列的波動性具有時變性、聚集性、非對稱性和長記憶性等特征。金融市場波動性,不僅與金融市場的不確定性和風險性直接相關(guān),而且是企業(yè)和個人投資消費、政

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本文編號：610622