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摘要:
放宽了传统GARCH模型参数形式的假定,将可加模型引入条件方差的估计,改进了Btihlmann和McNeil提出的迭代算法,并将其用于可加GARCH模型的估计.通过能够模拟真实波动率的数学实验,以及新加坡股市和不同市场股市比较的实证算例,发现可加GARCH模型不仅在估计现有参数模型无法刻画的复杂序列波动率时具有更好的估计效果,而且与一般非参数模型相比也有较好的估计效果.因此,可加GARCH模型对研究新兴市场股市或诸如金融危机等存在复杂波动特征的金融市场有着非常现实的意义.
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文献信息
篇名 可加模型及其在金融市场波动率估计中的应用
来源期刊 系统管理学报 学科 经济
关键词 金融时间序列 可加模型 GARCH 波动率 异方差性
年,卷(期) 2009,(1) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 82-88
页数 7页 分类号 F830.9
字数 6745字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王相宁 中国科学技术大学统计与金融系 34 376 11.0 18.0
2 邹佳 中国科学技术大学统计与金融系 2 13 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
金融时间序列
可加模型
GARCH
波动率
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研究起点
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
系统管理学报
双月刊
1005-2542
31-1977/N
大16开
上海市华山路1954号
1992
chi
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