GARCH(1,1)模型的M-H估计及其应用
2011-01-10分类号:F224;F830.9
【部门】西安财经学院统计学院
【摘要】参数GARCH模型是最常用的度量金融市场波动性的模型。文章对残差基于正态分布的GARCH(1,1)模型通过构造M-H算法对其参数进行了估计,并给出了基于沪市股指收益率数据的实证分析。结果表明:基于M-H算法估计的GARCH模型比基于极大似然估计(ML)方法估计的GARCH模型具有更好的拟合效果和预测能力。
【关键词】GARCH(1 1)模型 Metropolis-Hasting算法 波动性 预测
【基金】
【所属期刊栏目】统计与决策
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