带约束条件的AGARCH模型

自 Ｅｎｇｌｅ（１９８２）首创 ＡＲＣＨ模型以来，各种推广和变异模型纷纷问世，形成庞大的 ＡＲＣＨ类模型族．这些模型普遍存在一个缺陷：通常只限制条件方差函数的系数非负以保证条件方差非负，并且在正态分布假设下用最大似然方法进行估计．本文明确提出带约束条件的ＡＧＡＲＣＨ模型这一新概念，并用非线性规划方法代替最大似然方法对模型进行估计．实证结果表明这样的作法是可行且较优的．

基于AGARCH-Stable模型的风险度量

文章基于AGARCH-Stable模型及其风险度量的方法,对六只股票指数进行了VaR和CVaR计算。统计表明,基于AGARCH-Stable模型的VaR和CVaR能较好地度量金融风险。

非对称广义自回归条件异方差的新模型

本文提出了一个新的非对称广义自回归条件异方差的新模型，证明了该模型宽平稳及其最简模型偶数阶矩存在的充要条件．

深圳股市收益率的波动特征分析

为了准确地刻画金融市场波动中的非对称性特征和尖峰厚尾特征,文章在Engel和吴硕思提出的非对称性GARCH(AGARCH)模型的基础上,提出了随机误差项序列服从t分布假设的非对称厚尾AGARCH-T模型,以实现对市场这两个特征的同时刻画和分析。运用AGARCH-T模型对深圳股票市场收益率的波动特征进行了实证分析,并采用M-H抽样实现了对模型参数的贝叶斯估计。