將Expectile引入GARCH族模型,采用貝葉斯方法進(jìn)行參數(shù)估計(jì),進(jìn)而提出貝葉斯GARCH-Expectile模型,并將其應(yīng)用于股指期貨市場的VaR和ES度量。首先,構(gòu)建三種具體形式的貝葉斯GARCH-Expectile模型;其次,基于貝葉斯理論設(shè)計(jì)MCMC算法進(jìn)行參數(shù)估計(jì);最后,選取2010年4月16日至2018年3月21日中國股指期貨市場收益率序列進(jìn)行實(shí)證分析。實(shí)證結(jié)果表明,股指期貨風(fēng)險(xiǎn)波動具有自回歸特征,并且受前期價(jià)格漲跌的不對稱影響;相比于CARE模型,GARCH-Expectile模型普遍具有更高的預(yù)測績效;在1%水平下SGARCH模型預(yù)測績效最高,在5%水平下為AR-GARCH模型的預(yù)測績效最高。 

【文章來源】：數(shù)理統(tǒng)計(jì)與管理. 2020年03期 北大核心CSSCI

【文章頁數(shù)】：11 頁

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：2949245