摘要
GM-EGARCH模型是一种将灰色预测模型(GM(1,1)模型)与EGARCH模型相结合的新型混合波动率模型。针对GM(1,1)模型在其适用条件上的局限性,文章利用残差灰色预测模型(RGM(1,1)模型)对GM(1,1)模型的预测结果进行改进,再将RGM(1,1)模型与GARCH模型相结合,构建RGM-EGARCH模型来修正随机误差项。通过对深证综合指数的实证分析,比较了RGM-EGARCH模型、GM-EGARCH模型和EGARCH模型的样本外短期预测效果。实证结果表明,在三种模型中,RGM-EGARCH模型具有最好的波动率预测效果。
出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2009年第6期143-145,共3页
Statistics & Decision
基金
国家自然科学基金信息科学部项目(60641006)
