基于多元GARCH模型的沪深股市波动性研究

选取上证综合指数和深证成分指数,分别使用多元对角VECH-GARCH模型和多元非对称BEKK-GARCH模型建模,对我国沪深股市之间的波动相关关系及波动溢出效应进行了实证研究。结果表明,中国沪深股市之间波动的相互影响是持久的,波动呈现出趋同现象;存在显著的双向波动溢出效应,而且上证股市对深证股市的波动溢出效应比深证股市对上证股市的波动溢出效应更显著,存在波动传导的不对称性。

高维稀疏对角GARCH模型的估计及应用

高维数据背景下,数据维度和噪声的影响使得传统的GARCH模型不再适用.针对对角GARCH(goGARCH)模型的不足,将高维稀疏建模法应用到其估计过程中,提出了高维稀疏对角GARCH(HDS-goGARCH)模型.HDS-goGARCH模型通过引入惩罚函数,将一些不重要变量的回归系数压缩为零,来精简模型,达到降维的目的.通过模拟和实证研究发现:较传统的goGARCH模型而言,HDS-goGARCH模型明显提高了高维协方差阵的估计和预测效率;并且将其应用在投资组合时:在收益一定的情况下,由HDS-goGARCH模型所构造的投资组合的风险更小.