基于改进ICA模型的高维波动率估计
2016-04-18分类号:F224;F832.51
【部门】中国人民大学应用统计科学中心统计学院
【摘要】本文对IC-GARCH模型进行改进,放宽了ICA关于独立成分是IID的假设,考虑独立成分为ARMA模型的平稳过程,提出了基于自相关结构的IC-GARCH估计方法,并给出了估计量的理论性质和计算效率较高的迭代估计算法。最后,对改进方法进行了模拟和实证分析,结果表明本文提出的模型能够使多元GARCH模型应用于高维金融数据,并大大提高了金融资产收益波动率的估计精度。
【关键词】波动率 多维GARCH模型 ICA CIC-GARCH
【基金】中国人民大学科学研究基金(中央高校基本科研业务费专项资金资助)项目(10XNL007)成果
【所属期刊栏目】数理统计与管理
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