本文關(guān)鍵詞：帶厚尾噪聲的TGARCH模型的估計及檢驗:一個統(tǒng)一的框架

  更多相關(guān)文章： 厚尾TGARCH( )模型 QMLE t-標(biāo)準(zhǔn)化二次抽樣bootstrap方法 嚴(yán)平穩(wěn)性檢驗 對稱性檢驗

【摘要】：本文基于偽最大似然方法和t-標(biāo)準(zhǔn)化二次抽樣(percentile-t subsample)bootstrap方法,研究了厚尾TGARCH(1,1)(threshold generalized autoregressive conditional heteroskedasticity(1,1))模型的估計和檢驗問題.此處,厚尾的含義是,TGARCH(1,1)模型噪聲平方的分布位于指數(shù)為κ∈(1,2)的穩(wěn)定分布的吸引場,即噪聲不存在4階矩.本文首先證明了,無論厚尾TGARCH(1,1)模型平穩(wěn)與否,在一定正則性條件下,其ARCH(autoregressive conditional heteroskedasticity)和GARCH(generalized autoregressive conditional heteroskedasticity)系數(shù)的偽最大似然估計(QMLE)均具有相合性,其漸近分布位于指數(shù)為κ∈(1,2)的穩(wěn)定分布的吸引場.然而,該模型位置參數(shù)的QMLE只有在平穩(wěn)情形下才具有相合性.其次,基于上述漸近結(jié)果,本文結(jié)合t-標(biāo)準(zhǔn)化二次抽樣bootstrap方法,給出了檢驗厚尾TGARCH(1,1)模型嚴(yán)平穩(wěn)性和對稱性的方法,克服了因QMLE的收斂速度和漸近分布依賴于未知尾指數(shù)而無法進(jìn)行統(tǒng)計推斷的困難,且該方法無論模型平穩(wěn)與否均適用.最后,通過Monte Carlo隨機(jī)試驗考察了估計和檢驗方法的有限樣本表現(xiàn),并且基于本文的估計及檢驗方法對中國5年期國債期貨收益率進(jìn)行了實證分析.
【作者單位】： 中央財經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 厚尾TGARCH( )模型 QMLE t-標(biāo)準(zhǔn)化二次抽樣bootstrap方法 嚴(yán)平穩(wěn)性檢驗 對稱性檢驗
【基金】：中央財經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院年度科研資助項目
【分類號】：O212.1
【正文快照】： 1引言 波動率是金融經(jīng)濟(jì)研究中一個非常重要的輸入變量, 投資組合選擇、資產(chǎn)定價和風(fēng)險管理等都離不開對波動率的準(zhǔn)確度量. 在眾多波動率建模方法中, 文獻(xiàn)[1,2] 提出的ARCH/GARCH模型及其擴(kuò)展模型應(yīng)用尤其廣泛. 對GARCH模型統(tǒng)計推斷的研究, 已成為近30 年來金融時間序列領(lǐng)域

【相似文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 劉建華;;TGARCH模型下的VaR方法在期貨市場中的應(yīng)用[J];漳州師范學(xué)院學(xué)報(哲學(xué)社會科學(xué)版);2006年02期

2 ;[J];;年期

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本文編號：737654