资产收益率时间序列的条件异方差模型新探

现代金融风险管理中,利用条件异方差模型进行金融时间序列分析扮演着十分重要的角色,最典型的应用是基于观察到的离散时间价格或对数收益率序列做出管理决策.本文试图建立一种新的条件异方差模型去拟合资产收益率时间序列,该模型被本文提出的"正态分布的双变量连续二元正态混合(BNC-MN)分布"信息所驱动.该模型能充分捕捉资产收益率时间序列的"典型特征"如:非对称性,尖峰厚尾,波动群聚以及Black金融杠杆效应等;同时在此模型下,我们可以对上述特征做出较合理的经济学解释,并在一定程度上揭示用广义自回归条件异方差模型(GARCH)去模拟资产收益率序列的合理性.