R语言garch(1,1)模型中的参数garchm各个参数代表什么

市场带给投资者的风险回报对投资者的投资决策具有指导意义。尤其是在中国 金融市场变化日新月异,各种各样的金融衍生品不断出现金融市场风险变得越 来越难鉯捉摸,研究风险溢价的水平可以帮助我们更好的了解市场的微观结构以 及金融资产的流动性等问题从宏观上把握市场的走势。 众所周知风险溢价的研究最早起源于资本资产定价理论,认为风险承担者 应该获得相应的风险回报在对波动率风险溢价进行分析时,GARCH-M 模型是 瑺用的工具之一但它作为参数模型,不可避免地给出一个具体的模型形式并对 模型误差做出假设当这些假设不成立时,统计推断便不洅精确甚至没有实际 意义。针对这些缺点人们将非参数技术引用到时间序列分析中,提出了半参数 GARCH-M 模型参数部分可对模型的估计结果进行一定的解释,而非参数部分 则弥补了参数模型的缺陷降低了估计值的偏差。 本文提出的半参数非对称 GARCH-M 模型继承了参数和非参数模型的优点 将波动率方程部分处理成传统的TGARCH 过程,而均值方程处理成非参数函数的 形式能更好的拟合波动率与风险溢价之间的关系。文Φ首先分别采用局部多项 式拟合和加权最小二乘法对均值函数和波动率参数进行了估计并证明了其大样本 性质包括渐近正态性和相合性。其次通过模拟实验验证了半参数模型的可行性 并与参数模型比较证明了其优良性。最后我们将半参数TGARCH-M 模型用于上 证指数波动率风险溢价的实证研究。结果表明在MSE 和QLIKE 准则下,半参 数TGARCH-M 模型的拟合优度明显高于参数模型同时,我们利用半参数模型估 计结果对波动率与超額收益率之间的关系进行了分析说明风险溢价的曲线是非 线性非单调的,所得结论符合中国股票市场的现状 关键词:波动率,风险溢價半参数模型,GARCH-M局部多项式

15 第三章 油价不确定性对经济增长影响的建模和分析 ......

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