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非参数与参数GARCH类模型的比较

A Comparison of Nonparametric and Parametric GARCH Models
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摘要 在对金融资产价格的波动进行定量建模研究时,使用最多的是参数GARCH类模型,这类模型有许多优点,但模型需要的设定条件却比较严格,当不清楚变量的分布形式时,利用实际样本数据建立的参数模型可能会由于错误的设定而得出错误的结论。与参数模型相比较,非参数GARCH类模型的建模方法是一种不同于参数方法建模的新思路,非参数模型不要求设定条件,不会由于错误的设定而得出错误的结论。比较了非参数与参数GARCH类模型的基本形式和适用条件,在对金融资产的波动性进行建模的时候应该根据数据的基本统计特征灵活选用非参数与参数GARCH类模型。 The GARCH models are frequently used in quantitative modeling study of fluctuations in financial assets prices. Despite of the advantages, their setting parameter is extremely strict, and a slight setting error may lead to wrong conclusion. Compared with parametric models, non- parametric GARCH model is a new modeling approach, which is free from setting parameters, thus avoiding setting errors. This paper compares the basic form and application condition of nonparametric and parametric GARCH models and suggests that the GARCH models should be selected flexibly according to the statistic features of the data in modeling fluctuations of financial assets.
出处 《保山学院学报》 2015年第2期58-60,80,共4页 JOURNAL OF BAOSHAN UNIVERSITY
基金 保山学院校级课题(项目编号:14BY018)
关键词 非参数 参数 GARCH类模型 nonparametric parametric GARCH models
  • 相关文献

参考文献4

  • 1Robert F. Engle ,Autoregressive Conditional Het- eroscedasticity with Estimates of the Variance of Unit- ed Kingdom Inflation [J], Econometrica, Vol. 50, No. 4 (Jul., 1982).
  • 2Bollerslev.T, Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity [J], Econometrica, Vol. 31, (Jul., 1986).
  • 3鲁万波.基于非参数GARCH模型的中国股市波动性预测[J].数理统计与管理,2006,25(4):455-461. 被引量:20
  • 4Peter Buhlmann, Alexander J .McNeil (2002),An algorithm for nonparametric GARCH modeling [J] Computational Statistics &Data Analysis, 40.

二级参考文献10

共引文献19

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