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基于GARCH模型的股票波动性分析 被引量:5

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摘要 对于高频金融数据,模型回归后得到残差序列的方差衡量了投资的风险程度,一直以来是人们关注的焦点。通常情况下,残差平方项之间存在一定的正相关性,这就是股票市场波动性的集群现象。本文主要运用GARCH类模型对这种现象进行分析,并选取能够对数据作出最优拟合的模型。
作者 邹娜 张伟
出处 《知识经济》 2010年第12期52-52,共1页 Knowledge Economy
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参考文献2

二级参考文献16

  • 1徐正国,张世英.调整"已实现"波动率与GARCH及SV模型对波动的预测能力的比较研究[J].系统工程,2004,22(8):60-63. 被引量:51
  • 2周林.股票波动率模拟及预测效果的实证研究[J].上海经济研究,2006,18(12):100-105. 被引量:7
  • 3[1]Bollerslev,T.,R.Y.Chou,K.F.Kroner.ARCH Modeling in Finance:A Review of the Theory and Empirical Evidence[J].Journal of Econometrics,1992,52:5-59.
  • 4[2]Mincer,J.and V.Zarnowitz.The Evaluation of Economic Forecasts[J].in J.Mincer,ed.,Economic Forecasts and Expectations (New York:National Bureau of Economic Research),1969.
  • 5[3]Cumby R.,S Figlewski,and J.Hasbrouck.Forecasting Volatility and Correlations with EGARCH Models[J].Journal of Derivatives,1993,Winter:51-63
  • 6[4]Tsay.Ruey S..Analysis of Financial Time Series[M].John Wiley & Sons,2002:112-113
  • 7[5]Andersen T,Bollerslev T..Towards a unified framework for high and low frequency return volatility modeling[J].Statistical Neerlandica,1998,52 (3):273-302.
  • 8[6]Andersen T.G.,Tim Bollerslev Francis Diebold,and P.Labys.Modeling and Forecasting Realized Volatility[J].Econometrica,2003,71(2):579-625.
  • 9[10]Engle RF..Autoregressive conditional heteroskedasticity with estimates of the variance of U.K.inflation[J].Econometrica,1982,45:987-1007.
  • 10[11]Bollerslev,T..Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity[J].Journal of Econometrics,1986,31:307-327.

共引文献59

同被引文献19

引证文献5

二级引证文献5

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