间接TARCH-CAViaR模型及其MCMC参数估计与应用

摘要：

考虑正负资产收益对分位数冲击的不对称性提出间接TARCH-CAViaR模型.CAViaR一般模型中递归分位回归方程的非线性和非连续可微性是参数估计的一个难题,基于含有尺度参数的不对称拉普拉斯分布作为误差过程,指出将尺度参数固定为常数会导致不对称拉普拉斯分布随机变量的方差存在最小正值的限制,与实际金融数据分布不符;进而提出采用贝叶斯分析和马尔科夫链蒙特卡罗模拟方法,估计间接TARCH-CAViaR模型的参数,并可获得尺度参数的合理估计.实证研究中对上证指数的市场风险演化模式进行了测算,动态分位检验、后验测试表明模型VaR预测效果理想,消息冲击曲线表明上海股市好坏消息对市场风险的冲击是不对称的,且这种影响作用在不同置信水平市场风险中表现得有显著差异.

关键词：贝叶斯推理、条件自回归分位数模型、消息冲击曲线

所属期刊栏目：28

分类号：F224.7;F830.9(经济计算、经济数学方法)

资助基金：国家自然科学基金70601032;江苏省青蓝工程资助

在线出版日期：2009-02-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：46-51