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| 非线性GARCH模型在中国股市波动预测中的应用研究 | |
| 引用本文： | 刘国旗.非线性GARCH模型在中国股市波动预测中的应用研究[J].统计研究,2000,17(1):49-52. |
| 作者姓名： | 刘国旗 |
| 摘 要： | 股票价格频繁的波动是股票市场最明显的特征之一。股票价格的时间序列经常表现出一个时期的波动明显地大于另一时期的特征。尽管有大量证据表明,短期的金融资产价格及收益率是不可预测的1];但目前人们普遍认为,使用特定的时间序列技术可成功地预测金融资产收益率的方差。国外学者的研究结果表明,Ｂｏｌｌｅｒｓｌｅｖ提出的广义自回归条件异方差(ＧＡＲＣＨ)模型2]和Ｅｎｇｌｅ的自回归条件异方差(ＡＲＣＨ)模型3],在预测金融资产收益率方差方面是最为成功的。文献4]较全面地综述了ＧＡＲＣＨ模型的应用。简单地讲,ＧＡＲＣＨ模型的建模… |
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