GARCH類模型及其在上證A股與美股中的應(yīng)用.pdf

1、利用模型對(duì)金融數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的分析一直是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)專家們努力研究的方向，目前簡單且有效的模型就是ARCH族模型，要想建立符合數(shù)據(jù)的模型，統(tǒng)計(jì)學(xué)中的假設(shè)檢驗(yàn)、參數(shù)估計(jì)都是至關(guān)重要的部分。模型假設(shè)檢驗(yàn)的方法已研究的相當(dāng)成熟，拉格朗日乘子法就能很好的判斷數(shù)據(jù)是否具有ARCH效應(yīng)。而對(duì)于參數(shù)估計(jì)的研究學(xué)者們一直沒有停息，估計(jì)的精確性也逐漸得到了提高。
　　本文首先詳細(xì)介紹了ARCH模型及GARCH模型的定義和性質(zhì)，分析了幾種拓展模型所反映的

2、股票的特點(diǎn)；接著文章對(duì)假設(shè)檢驗(yàn)的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量和檢驗(yàn)方法進(jìn)行了理論的分析。本文致力于GARCH模型中參數(shù)估計(jì)的研究，極大似然估計(jì)具有局限性，因此又引入了擬似然估計(jì)和最小絕對(duì)偏差估計(jì)。本文所作的研究就是通過M估計(jì)定義出擬極大似然估計(jì)和最小絕對(duì)偏差估計(jì)，并對(duì)幾種估計(jì)方法進(jìn)行模擬比較，從而選擇出最好的方法來做模型中參數(shù)的估計(jì)。比較發(fā)現(xiàn)，對(duì)于一般呈厚尾分布的金融數(shù)據(jù)來說用最小絕對(duì)偏差估計(jì)來估計(jì)模型的參數(shù)會(huì)更加精確，而且為了進(jìn)一步精確估計(jì)結(jié)果，本文還