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题名基于损失函数的GARCH类模型波动率预测评价
被引量:1
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作者
王苏生
李光路
王俊博
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机构
哈尔滨工业大学(深圳)经济与管理院
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出处
《运筹与管理》
CSSCI
CSCD
北大核心
2023年第9期101-106,共6页
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基金
深圳市哲学社会科学规划重点项目(SZ2020A007)。
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文摘
本文的目的是通过利用多种损失函数评估三种GARCH模型的预测精度,找到最优的股指期货日内波动率研究预测模型。利用之前的研究结果,三个沪深300股指期货日内一分钟日内收益率被用作研究对象,对标准GARCH,eGARCH以及RealGARCH三个模型做了实证检验,并利用多种损失函数,从不同角度衡量三个波动率模型的预测精度。研究发现:Sample1样本的RealGARCH模型有最好的预测效果,而Sample2样本与Sample6样本的eGARCH模型有最好的预测精度。因此,在对沪深300股指期货日内波动率研究时,应根据其样本特征,优先选择具有能够反映非对称特征的波动率模型来刻画波动过程,对未来波动率做预测。
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关键词
高频数据
损失函数
GARCH模型
EGARCH模型
realgarch模型
预测评价
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Keywords
high-frequency data
loss function
GARCH model
eGARCH model
realgarch model
prediction and evaluation
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分类号
F830.91
[经济管理—金融学]
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