本文關鍵詞：中國股指收益率序列GARCH模型中變點的Bayes識別

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【摘要】：文章研究基于貝葉斯方法的GARCH模型中變點的識別問題。由于股指收益率序列呈現(xiàn)尖峰厚尾非正態(tài)的特點,假設誤差項服從自由度為υ的標準化學生t分布而非標準正態(tài)分布。我們給出了基于貝葉斯方法的GARCH模型中變點估計的具體描述,包括單變點情形、多變點(變點個數(shù)未知)情形的變點估計。在實證研究中,我們選取2000年1月4日至2011年9月30日上證A股指數(shù)收益率數(shù)據進行迭代計算來識別變點,并且將得到的變點時刻與其附近的重大政治經濟事件結合起來,給出其合理的解釋。
【作者單位】： 上海財經大學統(tǒng)計與管理學院;泰山學院數(shù)學與統(tǒng)計學院;上海財經大學浙江學院;
【關鍵詞】： GARCH模型 結構突變 貝葉斯方法 股指收益率
【基金】：全國統(tǒng)計科研計劃重點項目(2011LZ035) 山東省自然科學基金資助項目(ZR2014AL006) 山東省統(tǒng)計科研重點課題 上海財經大學研究生創(chuàng)新基金項目(CXJJ-2014-445)
【分類號】：F224;F832.51
【正文快照】： 0引言中國股市歷史不長,由于市場機制不完善、法制建設滯后以及投資者心理不成熟等原因,易受外界因素的影響,尤其是各種政治、經濟重大事件,而呈現(xiàn)較大的波動。作為描述股市整體特征的基本變量,股指收益率序列隱含了股市各個時期的各種信息,特別是股票價格的波動性。我國作為

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本文編號：560832