對(duì)ARCH模型族的估計(jì),頻率學(xué)派一般采用極大似然估計(jì)方法。GARCH模型對(duì)系數(shù)的一系列約束,使似然函數(shù)的數(shù)值最優(yōu)化和參數(shù)的統(tǒng)計(jì)推斷變得更復(fù)雜。然而,貝葉斯估計(jì)可以通過(guò)計(jì)算未知參數(shù)的后驗(yàn)分布的數(shù)值積分來(lái)實(shí)現(xiàn)模型的參數(shù)估計(jì),基于參數(shù)的截?cái)嗪篁?yàn)分布直接抽樣,很容易處理GARCH模型的參數(shù)約束問(wèn)題。隨著MCMC方法的發(fā)展,貝葉斯分析方法在時(shí)間序列領(lǐng)域的應(yīng)用越來(lái)越廣泛。本文從貝葉斯分析的角度出發(fā),采用MCMC方法,對(duì)幾類(lèi)典型的GARCH模型進(jìn)行了進(jìn)一步的研究。其主要內(nèi)容包括:第一,ARCH模型族與MCMC方法的評(píng)述。本文回顧了貝葉斯理論進(jìn)行時(shí)間序列分析的背景、理論和實(shí)際意義,綜述了貝葉斯理論在時(shí)間序列方面的應(yīng)用和國(guó)內(nèi)外相關(guān)領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀;介紹了一種重要的貝葉斯計(jì)算方法——MCMC方法;回顧了ARCH模型族發(fā)展情況;對(duì)頻率參數(shù)估計(jì)方法進(jìn)行了評(píng)價(jià)。第二,ARCH模型族的貝葉斯分析。本文從新的角度系統(tǒng)地研究ARCH模型族預(yù)測(cè)方法,拓展了貝葉斯統(tǒng)計(jì)研究的新領(lǐng)域。具體說(shuō),即從貝葉斯分析的角度出發(fā),采用MCMC方法,建立了基于正態(tài)分布密度和混合正態(tài)分布密度的GARCH、GARCH-M、AGARCH、TGAR... 

【文章來(lái)源】：暨南大學(xué)廣東省211工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：158 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【部分圖文】：

上證國(guó)債指數(shù)收益率波動(dòng)圖

一 一0.4一 0.10.2其他日收益率率圖5.2上證國(guó)債指數(shù)收益率波動(dòng)圖圖5.3上證國(guó)債日收益率分布圖此外，計(jì)算國(guó)債日收益率序列的描述統(tǒng)計(jì)量并繪制分布圖(見(jiàn)圖5.3)可以發(fā)現(xiàn)，國(guó)債日收益率序列偏度為一1.654124，說(shuō)明該時(shí)間序列概率分布是不對(duì)稱(chēng)的，并且呈現(xiàn)長(zhǎng)左厚尾特征，表明與正收益沖擊相比，負(fù)收益所產(chǎn)生的條件方差更大。此外，峰度為21.211577，遠(yuǎn)大于3，說(shuō)明該時(shí)間序列波動(dòng)劇烈，具有尖峰特征。與標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布相比，國(guó)債日收益率序列具有明顯的尖峰厚尾的分布特征。進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)

O曰﹃了哎d的J，i一 1.0一 0.50.00.51.61.0一 0.50.00.51....…{{{{{{{{{{{{{{{{{{{， ，，， {{{{{……圖5.8殘差:，的自相關(guān)和偏自相關(guān)圖圖5.9殘差襯的自相關(guān)和偏自相關(guān)圖從圖5.8和5.9可以看出，殘差項(xiàng)二;之間基本沒(méi)有相關(guān)性，但是殘差襯的平方之間表現(xiàn)出比較明顯的相關(guān)性。這點(diǎn)也可以從Q統(tǒng)計(jì)量的檢驗(yàn)結(jié)果看出來(lái)，殘差對(duì)滯后20階的值之間Liung一Box的Q統(tǒng)計(jì)量p值均小于0.01，說(shuō)明99%的置信水平拒絕不相關(guān)的原假設(shè)。這也說(shuō)明ARCH效應(yīng)的存在。同樣，采用Engle(1982)提出的 LagrangeMultipliertest(簡(jiǎn)稱(chēng)LM檢驗(yàn))，LM統(tǒng)計(jì)量為45.23341，尸值為0.0000


本文編號(hào)：3628175