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GARCH(1,1)模型的M-H估计及其应用 被引量：1

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摘要 参数GARCH模型是最常用的度量金融市场波动性的模型。文章对残差基于正态分布的GARCH(1,1)模型通过构造M-H算法对其参数进行了估计,并给出了基于沪市股指收益率数据的实证分析。结果表明:基于M-H算法估计的GARCH模型比基于极大似然估计(ML)方法估计的GARCH模型具有更好的拟合效果和预测能力。
作者 古佳
机构地区 西安财经学院统计学院
出处 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2011年第1期16-18,共3页 Statistics & Decision
关键词 GARCH(1 1)模型 Metropolis-Hasting算法 波动性 预测
分类号 O212.8 [理学—概率论与数理统计]
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参考文献10

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共引文献1

引证文献1

统计与决策
2011年 第1期

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