Sequential-BEKK多維GARCH模型及其在股票市場中應(yīng)用.pdf

1、方差—協(xié)方差矩陣及對應(yīng)的相關(guān)系數(shù)矩陣在資產(chǎn)定價(jià)、風(fēng)險(xiǎn)管理和資產(chǎn)配置中越來越重要，但是多維GARCH模型在估計(jì)多維的方差—協(xié)方差矩陣及相關(guān)系數(shù)矩陣時(shí)卻遇到了一些瓶頸。本文基于Palandri(2007)一文中提出的序列條件相關(guān)模型，將多維GARCH模型分解為單變量GARCH模型和雙變量GARCH的思想，對其文中的模型進(jìn)行了進(jìn)一步的簡化，提出了Sequential—BEKK模型；與Palandri(2007)另一個(gè)不同點(diǎn)在于，本文采用最大似

2、然估計(jì)方法，同時(shí)根據(jù)White(1996)中的兩步法最大似然估計(jì)的相關(guān)理論，給出了用似然函數(shù)估計(jì)出來的參數(shù)的一致性和漸近正態(tài)性的充分條件。通過運(yùn)用BEKK模型模擬的數(shù)據(jù)，本文比較發(fā)現(xiàn)，Sequential—BEKK模型在進(jìn)行樣本內(nèi)預(yù)測相關(guān)系數(shù)矩陣時(shí)，表現(xiàn)優(yōu)于BEKK系列模型和OGARCH模型，稍差于CCC和DCC模型，但是Sequential—BEKK能夠比其他模型更好的刻畫相關(guān)系數(shù)的動態(tài)過程。但是在進(jìn)行樣本外預(yù)測時(shí)，Sequentia

3、l—BEKK模型隨著變量的數(shù)目的增加，樣本外的預(yù)測逐漸的優(yōu)于DCC等模型。 我們將此模型應(yīng)用于全球股票市場之間包括中國的A股和B股市場之間的相關(guān)性隨時(shí)間變動情況的研究，特別是中國股票市場和全球其他國家和地區(qū)的股票市場。研究表明，中國的A股和B股股票市場之間的相關(guān)性隨著B股市場向中國內(nèi)地居民開放而顯著的提高。而且，B股股票指數(shù)與全球其他國家和地區(qū)的股票指數(shù)的相關(guān)系數(shù)明顯的高于A股股票指數(shù)與全球其他國家和地區(qū)的股票指數(shù)，但是盡管中國