基于MRS-EGARCH模型的沪深300指数波动预测
提出了一种新的马尔可夫机制转换EGARCH模型,假定收益残差序列可以服从高斯分布、t-分布或广义误差分布,并允许非高斯分布中自由度与所处机制有关,以刻画可能存在的时变峰度及厚尾特征.以沪深300指数为例进行实证研究,发现新模型能区分隐藏在指数收益序列中的不同机制.预测成功率指标表明设定收益残差服从厚尾分布的MRS-EGARCH比单机制EGARCH具有更好的波动率预测性能.
波动率、持续性、EGARCH、马尔可夫机制转换模型
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F224(经济计算、经济数学方法)
国家自然科学基金资助项目70501025, 70771097;教育部新世纪优秀人才支持计划资助项目NCET-08-0826;中央高校基本科研业务费专项资金资助项目SWJTU09ZT32, SWJTU09CX088;教育部创新团队计划资助项目PCSIRT0860
2012-03-30(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共8页
628-635