基于GARCH-DCS模型的我国碳金融市场收益预测研究
2023-05-17分类号:X196;F832
【部门】南京林业大学经济管理学院 南京审计大学统计与数据科学学院
【摘要】动态条件得分(Dynamic Conditional Score,DCS)建模思想是一种充分利用分布信息的时变参数建模方法,为碳金融市场资产收益率波动建模提供了新的思路。本文基于动态条件得分建模思想来构建GARCH-DCS模型,同时选取我国碳金融市场中具有代表性的湖北和广东两个试点市场作为实证研究对象,并依据平均加权连续排名概率得分等得分规则对GARCH-DCS模型和GARCH模型的一维/多维收益预测效果进行对比分析。一维收益预测实证结果显示,GARCHDCS-SST模型比GARCH(1,1)-SST模型可以更有效地预测两个试点市场收益;多维收益预测实证结果表明,GARCH-DCS-MVT模型预测效果优于DCC(1,1)-MVT模型。
【关键词】GARCH-DCS模型 收益预测 平均加权连续排名概率得分 平均负对数得分
【基金】国家自然科学基金(11971235);; 江苏省青蓝工程项目(2020)
【所属期刊栏目】数理统计与管理
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