半?yún)?shù)EGARCH-M模型及在中國(guó)股票市場(chǎng)的應(yīng)用研究.pdf

1、波動(dòng)率度量了資產(chǎn)收益的不確定性，在股票市場(chǎng)上有著重要的角色，要是能夠?qū)崟r(shí)地對(duì)金融資產(chǎn)收益的波動(dòng)率進(jìn)行建模分析，估計(jì)其風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)，投資者就能據(jù)此做出判斷，對(duì)自己的資產(chǎn)組合進(jìn)行有效配置。
　　然而金融資產(chǎn)收益率往往具有尖峰厚尾、持續(xù)性和聚集性等特征，而經(jīng)典的分析處理中會(huì)假定波動(dòng)率不隨時(shí)間變化，無法很好的刻畫收益率的這些特征。因此相繼有了GARCH、GARCH-M、EGARCH等模型的誕生，其統(tǒng)稱為參數(shù)GARCH模型。然而參數(shù)GARCH模

2、型需要給定明確的模型表達(dá)式，并對(duì)模型誤差給出初始假定，如果這些假定無法成立時(shí)，那么對(duì)其推論判斷就有著較大的誤差，乃至給不出實(shí)際的意義。為了彌補(bǔ)上述缺點(diǎn)，人們使用了非參數(shù)模型，但它在建模時(shí)難以對(duì)估計(jì)結(jié)果做出合理的解釋。由此本文將參數(shù)EGARCH-M模型與非參數(shù)方法進(jìn)行融合，提出半?yún)?shù)EGARCH-M模型，運(yùn)用局部多項(xiàng)式技術(shù)對(duì)模型進(jìn)行估計(jì)以及證實(shí)了估計(jì)的相合性和漸進(jìn)正態(tài)性。在得到的新模型中，利用參數(shù)的估計(jì)能對(duì)模型的估計(jì)結(jié)果進(jìn)行一定的實(shí)際解釋