在金融時(shí)間序列中,GARCH模型能夠較好地描敘其異方差性,而門限自回歸（TAR）模型能準(zhǔn)確地刻畫序列的非線性規(guī)律。結(jié)合兩者優(yōu)點(diǎn)建立了門限GARCH模型,并利用遺傳算法,選用2003年1月2日到2011年1月10日共1 945個(gè)上市日上證綜合指數(shù)進(jìn)行了實(shí)證分析。由實(shí)證分析結(jié)果中與GARCH模型比較發(fā)現(xiàn),門限GARCH模型擬合及預(yù)測精度在處理數(shù)據(jù)上有優(yōu)勢,更適合描敘非線性規(guī)律;而且,由于隨機(jī)性的存在,使得所建模的模型不一,豐富多變,便于決策者從中選取合適的模型進(jìn)行時(shí)序分析和金融解釋。 

【文章來源】：科技創(chuàng)業(yè)月刊. 2012,25(02)

【文章頁數(shù)】：3 頁

【部分圖文】：

合的門限GARCH

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]新加坡匯率管理的SETAR模型研究及啟示[J]. 劉潭秋,王巧玲.  系統(tǒng)工程. 2006(07)



本文編號(hào)：3326309