基于预测能力的扩展极限边界分析法
2014-02-05分类号:F224
【部门】西南财经大学经济与管理研究院
【摘要】本文在传统EBA方法的基础上,将其引入到时间序列中,构建以预测为导向的AEBA模型选择方法。AEBA在模型选择上更注重于模型的预测能力,在稳健性检验上细分为模型稳健性检验与参数稳健性检验两部分,提出了基于时间序列预测能力的检验方法。最后实证示例用AEBA方法对影响石油股票指数收益率的因素进行了研究,表明该方法选择的模型的预测能力,特别是短期预测能力要显著强于CAPM、三因子模型、ARMA以及VAR。
【关键词】极限边界分析 扩展极限边界分析 模型选择 稳健性检验
【基金】
【所属期刊栏目】数量经济技术经济研究
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