本文關(guān)鍵詞： 高維稀疏對角GARCH模型 高維協(xié)方差陣 對角GARCH模型 懲罰函數(shù)　出處：《數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識》2017年11期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：高維數(shù)據(jù)背景下,數(shù)據(jù)維度和噪聲的影響使得傳統(tǒng)的GARCH模型不再適用.針對對角GARCH(goGARCH)模型的不足,將高維稀疏建模法應(yīng)用到其估計(jì)過程中,提出了高維稀疏對角GARCH(HDS-goGARCH)模型.HDS-goGARCH模型通過引入懲罰函數(shù),將一些不重要變量的回歸系數(shù)壓縮為零,來精簡模型,達(dá)到降維的目的.通過模擬和實(shí)證研究發(fā)現(xiàn):較傳統(tǒng)的goGARCH模型而言,HDS-goGARCH模型明顯提高了高維協(xié)方差陣的估計(jì)和預(yù)測效率;并且將其應(yīng)用在投資組合時(shí):在收益一定的情況下,由HDS-goGARCH模型所構(gòu)造的投資組合的風(fēng)險(xiǎn)更小.
[Abstract]:Under the background of high dimensional data, data dimension and noise effect of the traditional GARCH model is no longer applicable. For diagonal GARCH (goGARCH) model, the application of high dimensional sparse modeling method to the estimation process, put forward the high dimension sparse diagonal GARCH (HDS-goGARCH).HDS-goGARCH model by introducing the penalty function, the regression coefficient some important variables are compressed into zero, to simplify the model, achieve the purpose of dimension reduction. Through simulation and empirical study found that: compared with the traditional goGARCH model, the HDS-goGARCH model significantly improves the variance matrix of high-dimensional covariate estimation and prediction efficiency; and its application in portfolio income: in certain circumstances the HDS-goGARCH model, which is constructed by the portfolio risk is smaller.

【作者單位】： 貴州財(cái)經(jīng)大學(xué)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院;
【基金】：國家社會科學(xué)基金項(xiàng)目(16CTJ013) 2015年全國統(tǒng)計(jì)科學(xué)研究項(xiàng)目(2015514) 貴州省教育廳2015年度普通本科高校自然科學(xué)研究項(xiàng)目(黔教合KY字[2015]423)
【分類號】：F830.91;O212.1

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本文編號：1512635