多元旋转自回归条件异方差模型的构建与应用研究——以九种人民币汇率波动为例
本文描述了新扩展的多元旋转自回归条件异方差(RARCH)模型与旋转奈件相关(RCC)模型及其三种主要类型:Scalar、Diagonal和CP,说明了如何利用极大对数似然法进行参数估计,然后,以9种主要的人民币外汇汇率收益率序列为例,对这两个多元旋转自回归条件异方差模型进行了参数估计,并与OGARCH和GOGARCH模型进行了有效性比较.研究结果表明,在二元波动模型中,RARCH与RCC模型的拟合效果显著优于OGARCH与GOGARCH模型,而且,RCC模型受益于分步估计,可以首先得到各序列的边缘分布,再对动态波动的参数进行估计,因而其表现要好于RARCH模型;在多元波动模型中,CP类的RARCH与RCC模型的拟合效果稍劣于Diagonal类型,但所需估计的参数大幅度减少,这对于估计高维数据的动态波动非常有效.通过边缘Copula预测能力分解可以看出,RARCH和RCC与OGARCH及GOGARCH模型相比,在1步提前预测的联合似然值上,获得了统计显著的收益.
多元旋转自回归条件异方差模型、准极大似然估计、人民币汇率、RCC模型
F064.1(经济学分支科学)
教育部人文社会科学规划项目11YJA790107;教育部人文社会科学规划项目12JYC790020;上海市教委科研创新重点项目12ZS125,14ZS105;以及上海师范大学金融工程研究中心资助
2014-04-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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