在GARCH模型框架下,提出過(guò)新的雙曲GARCH形式（記為HGARCH）,不僅與HY-GARCH模型一樣可以同時(shí)刻畫波動(dòng)的強(qiáng)烈振幅和長(zhǎng)記憶衰減兩個(gè)性質(zhì),并且較之HY-GARCH模型,有更簡(jiǎn)單的條件方差非負(fù)約束條件.然而,當(dāng)時(shí)間序列較長(zhǎng)時(shí),用單一參數(shù)結(jié)構(gòu)不能充分捕捉可能發(fā)生的結(jié)構(gòu)變化.為此,提出新的動(dòng)態(tài)混合HGARCH模型（DM-HGARCH）,使之可以同時(shí)擁有協(xié)方差平穩(wěn)、長(zhǎng)記憶和結(jié)構(gòu)變化3個(gè)特性.討論了新模型的弱平穩(wěn)解存在條件,利用EM算法進(jìn)行參數(shù)估計(jì),并且用蒙特卡羅模擬給出估計(jì)在有限樣本下的表現(xiàn).最后將該模型分別用于1995年～2014年中國(guó)上證指數(shù)和美國(guó)標(biāo)普500指數(shù)的日波動(dòng)率建模.結(jié)果表明,在給定樣本期間內(nèi),動(dòng)態(tài)混合HGARCH模型（DM-HGARCH）對(duì)標(biāo)普500指數(shù)有更好的樣本內(nèi)擬合和樣本外預(yù)測(cè)表現(xiàn). 

【文章來(lái)源】：管理科學(xué)學(xué)報(bào). 2020年05期 北大核心CSSCI

【文章頁(yè)數(shù)】：12 頁(yè)

【部分圖文】：

上證指數(shù)的原始價(jià)格序列Pt、對(duì)數(shù)收益率yt、yt的自相關(guān)圖和yt2的自相關(guān)圖

圖1 上證指數(shù)的原始價(jià)格序列Pt、對(duì)數(shù)收益率yt、yt的自相關(guān)圖和yt2的自相關(guān)圖在擬合部分，將每一個(gè)樣本集都分為兩個(gè)部分，1至n-500用于樣本內(nèi)(訓(xùn)練集)擬合，最后500個(gè)數(shù)據(jù)用于樣本外(測(cè)試集)預(yù)測(cè)效果的評(píng)價(jià)．表2報(bào)告了DM-HGARCH模型和單一HY-GARCH模型的擬合結(jié)果．由于HY-GARCH和HGARCH有相同的表現(xiàn)，為節(jié)約篇幅，此處僅匯報(bào)單一HY-GARCH模型的實(shí)證結(jié)果．

【參考文獻(xiàn)】：
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