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基于模糊GJR-GARCH模型的波动率估计

2014-05-22分类号:O212.1

【作者】鲁万波  焦鹏  
【部门】西南财经大学统计学院  中国建设银行淄博分行  
【摘要】基于模糊数学和模糊时间序列分析理论,在模糊GARCH与GJR-GARCH模型的基础上建立模糊GJR-GARCH模型,并用遗传算法估计了该模型的参数。实证发现沪深两市的收益波动率具有明显的非对称性,相对于普通的GARCH、GJR-GARCH和模糊GARCH模型,模糊GJR-GARCH模型能更好的处理收益率的波动群聚性、时变性和非对称性,具有更好的估计精度。
【关键词】波动性  模糊时间序列  模糊GARCH模型  遗传算法
【基金】国家自然科学基金项目(71101118);; 教育部新世纪优秀人才支持计划(NCET-13-0961);; 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(JBK131118、JBK120405)资助
【所属期刊栏目】数理统计与管理
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