本文關(guān)鍵詞：基于非參數(shù)ARCH模型的滬深指數(shù)波動(dòng)性研究　出處：《山西大學(xué)學(xué)報(bào)(哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版)》2014年03期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： ARCH模型 非參數(shù) 滬深指數(shù) 波動(dòng)

【摘要】：將參數(shù)與非參數(shù)ARCH模型應(yīng)用于我國(guó)2007年5月15日至2012年3月9日滬深指數(shù)波動(dòng)率的研究,得出的結(jié)論為:對(duì)于上證指數(shù)波動(dòng)率的非參數(shù)ARCH模型估計(jì)精度和預(yù)測(cè)結(jié)果優(yōu)于參數(shù)ARCH模型,而針對(duì)深證成指波動(dòng)率的非參數(shù)ARCH模型估計(jì)精度低于參數(shù)ARCH模型,兩者預(yù)測(cè)結(jié)果相當(dāng);總體而言兩種方法得到的均方誤差都非常小。文章將非參數(shù)ARCH模型應(yīng)用于滬深兩市收益率波動(dòng)的描述中并較客觀的給出了相關(guān)結(jié)果及建議,為日后將非參數(shù)ARCH模型作為一個(gè)可供選擇的計(jì)量方法應(yīng)用于金融資產(chǎn)波動(dòng)研究打下了一定的基礎(chǔ)。
[Abstract]:The parametric and non-parametric ARCH models are applied to the study of Shanghai and Shenzhen Index volatility from May 15th 2007 to March 9th 2012 in China. The conclusion is that the estimation accuracy and prediction result of non-parametric ARCH model for Shanghai stock index volatility is better than that of parametric ARCH model. The estimation accuracy of the non-parametric ARCH model is lower than that of the parametric ARCH model, and the two prediction results are similar. In general, the mean square error obtained by the two methods is very small. In this paper, the non-parametric ARCH model is applied to describe the volatility of yield in Shanghai and Shenzhen stock markets, and the relevant results and suggestions are given objectively. It lays a foundation for the application of nonparametric ARCH model as an alternative econometric method to the research of financial asset volatility in the future.
【作者單位】： 吉林大學(xué)數(shù)量經(jīng)濟(jì)研究中心;
【基金】：教育部人文社會(huì)科學(xué)重點(diǎn)研究基地重大項(xiàng)目“開放經(jīng)濟(jì)條件下貨幣政策規(guī)則動(dòng)態(tài)計(jì)量方法及應(yīng)用研究”(12JJD790015)
【分類號(hào)】：F832.51;F224
【正文快照】： 一引言我國(guó)滬深兩市自2006年進(jìn)入牛市以來,不斷攀升,到2007年10月更是達(dá)到了6124和19600的歷史最高點(diǎn),然而好景不長(zhǎng),隨著2008年美國(guó)金融危機(jī)爆發(fā)進(jìn)而引發(fā)全球經(jīng)濟(jì)陷入低迷,我國(guó)股市受其影響持續(xù)下跌,進(jìn)入熊市期。早在20世紀(jì)六十年代,Fama就觀察到金融資產(chǎn)收益率具有時(shí)變性和聚

【參考文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1403420