基于厚尾分布的金融波动模型实证研究

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金融资产波动率测量和建模是金融理论和实践中的一个重要课题,受到越来越多的关注。波动率在投资组合风险管理、对冲投资策略中具有重要的作用,在现代金融理论中,广泛地以波动率来刻画风险,并用收益的方差进行测度。传统的计量经济学模型往往假定样本的方差恒定不变,但随着金融理论的深入发展,这一假设已逐渐呈现出其不合理的方面。大量的金融数据的实证研究表明用来表示不确定性和风险的方差是随时间而变化的。ARCH族模型已经被广泛地运用到金融市场的波动性研究之中。本文首先对波动率研究的意义和国内外研究现状进行了概述,对金融市场价格波动的典型特征进行了分析,然后对常见的波动率模型进行了系统的介绍。最后以深证综指日收益率作为研究对象,利用EViews5.0统计软件对样本数据进行统计特征分析,主要得出以下结论:序列数据具有尖峰厚尾特征;序列数据具有异方差特征;序列数据波动具有非对称特征。并利用基于正态和两种厚尾分布的12个GARCH类模型进行实证研究。通过各个模型的参数估计、诊断分析以及模型预测精度的比较发现GARCH(1,1)-GED模型能较好地模拟深证综指的波动特征。
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