高维波动率的预测
2008-11-05分类号:F224;F830.59
【部门】北京大学光华管理学院
【摘要】多维波动率的预测在实际投资决策中是一个重要而困难的问题。本文分析了能够运用到高维情形下的五种波动率模型的预测方法,它们分别是EWMA模型、OGARCH模型、ICGARCH模型、GOGARCH模型和DCC模型等。对两组高维真实数据的波动率进行预测比较的结果显示,ICGARCH模型和DCC模型能够给出比其他三种模型更为准确的预测结果,此外,OGARCH模型EWMA模型要好,而预测效果最差的是GOGARCH模型。
【关键词】多元波动率 预测 ICGARCH模型 DCC模型
【基金】国家自然科学基金的资助,项目编号70671002
【所属期刊栏目】数量经济技术经济研究
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