基于ARIMA-GARCH模型对上海银行间隔夜拆放利率的实证分析

通过以上海银行间隔夜拆放利率为研究对象,选取2015年1月4日至2015年12月28日的数据作为样本数据,通过Eviews软件分别建立ARMA模型和ARMA-GARCH模型对2015年12月29日至2015年12月31日的上海银行间隔夜拆放利率进行分析,以期望为金融产品的定价和投资套利提供参考。研究结果表明:ARIMA(2,2,1)-GARCH(1,0)-GED模型相较于ARIMA(2,2,1)模型很好地消除了ARCH效应,并且能够更好地对上海银行间隔夜拆放利率作出短期预测。