基于GARCH类模型的中国股市收益率分析

• 作者: 唐亚勇 张琳 罗杨飞
• 来源期刊: 四川大学学报（自然科学版）
• 学科: 数学
• 关键词: 偏t分布 FIGARCH模型 波动群集性 长记忆性
• 年，卷（期）: 2012,（1）
• 所属期刊栏目: 数学
• 页码范围: 15-22
• 分类号: O213
• 字数: 3212字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0490-6756.2012.01.003

摘要

自二十世纪八十年代以来,金融时间序列的波动群聚性,尖峰厚尾性和长记忆性特征的研究已经成为众多研究的论题,是当今金融风险管理的核心.GARCH类模型是波动群聚性建模中常用的模型.作者在简要介绍金融时间序列波动性的GARCH模型的基础上,运用MATLAB软件包编程,利用FIGARCH模型、NAGARCH模型和EGARCH模型对中国股市波动特征进行建模,并比较了正态分布、Student-t分布、GED分布和偏t分布等四种不同分布特征的FIGARCH、NAGARCH和EGARCH模型对中国股市波动特征的拟合.实证结果表明,偏t分布更适合我国股市波动特征的描述,FIGARCH模型在拟合效果方面要优于其他模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	唐亚勇	四川大学数学学院	21	87	5.0	8.0
2	张琳	四川大学数学学院	37	109	6.0	10.0
3	罗杨飞	四川大学数学学院	2	12	1.0	2.0