本文選題：GARCH　切入點：增廣FIGARCH-M　出處：《系統(tǒng)工程理論與實踐》2011年11期

【摘要】：考慮到交易周期對資產(chǎn)價格波動特征的重要影響,將小波多尺度分析引入廣義自回歸條件異方差(GARCH)建模理論,提出了多尺度廣義自回歸條件異方差模型和多尺度增廣分整廣義自回歸條件異方差均值模型,同時通過改進(jìn)迭代的步長參數(shù),得到了收斂速度快于BHHH算法的數(shù)值優(yōu)化方法.對上證綜合指數(shù)進(jìn)行實證分析,結(jié)果表明:該模型克服了GARCH理論無法同時揭示蘊含在資產(chǎn)價格內(nèi)部的多時間尺度信息的缺陷,還能夠捕獲到資產(chǎn)收益率在不同時間尺度上的局部波動特征;改進(jìn)后的算法對模型參數(shù)估值效果十分明顯.這類模型有助于探究資產(chǎn)價格伴隨交易周期演化的微觀動力學(xué)機(jī)制.
[Abstract]:Considering the important influence of transaction cycle on asset price volatility, wavelet multiscale analysis is introduced into generalized autoregressive conditional heteroscedasticity (GARCH) modeling theory. The multiscale generalized autoregressive conditional heteroscedasticity model and the multiscale augmented integral generalized autoregressive conditional heteroscedasticity mean model are proposed. A numerical optimization method which converges faster than the BHHH algorithm is obtained. The empirical analysis of Shanghai Composite Index shows that the model overcomes the defects of GARCH theory which can not reveal the multi-time scale information contained in the asset price at the same time. It can also capture the local volatility characteristics of asset return on different time scales. The improved algorithm is very effective in estimating the parameters of the model. This kind of model is helpful to explore the microdynamic mechanism of asset price with the evolution of transaction cycle.
【作者單位】： 重慶大學(xué)經(jīng)濟(jì)與工商管理學(xué)院;
【基金】：高等學(xué)校博士學(xué)科點專項科研基金(20100191110033) 國家自然科學(xué)基金(70501015)
【分類號】：F224;F832.51

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前1條

1 彭選華;金融資產(chǎn)收益波動的多尺度GARCH模型研究[D];重慶大學(xué);2007年

【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前1條

1 侯守國;張世英;;基于小波分析的股市高頻互相關(guān)研究[J];中國管理科學(xué);2006年03期

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2 許啟發(fā);基于時間序列矩屬性的金融波動模型研究[D];天津大學(xué);2005年

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相關(guān)碩士學(xué)位論文 前2條

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【二級參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前1條

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1 彭選華;金融資產(chǎn)收益波動的多尺度GARCH模型研究[D];重慶大學(xué);2007年

【相似文獻(xiàn)】

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1 車帥;材料科學(xué)中幾類偏微分方程解的漸近性態(tài)問題的研究綜述[D];東北師范大學(xué);2010年

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本文編號：1677888