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GARCH模型估计方法选择及对上证指数的应用 被引量：11
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作者 黄达 王汉生 《数理统计与管理》 CSSCI 北大核心 2010年第3期544-549,共6页
本文介绍了对ARCH/GARCH模型的两种估计方法:准极大似然估计和极小绝对偏差估计,并提出了一种基于自助法(Bootstrap)对估计方法的选择。在厚尾程度不同的情况下进行了模拟分析,表明对于一个具体的数据,该选择法能够自动选择较优的估计... 本文介绍了对ARCH/GARCH模型的两种估计方法:准极大似然估计和极小绝对偏差估计,并提出了一种基于自助法(Bootstrap)对估计方法的选择。在厚尾程度不同的情况下进行了模拟分析,表明对于一个具体的数据,该选择法能够自动选择较优的估计方法。并用该方法对上海证券交易所A股和B股的股价指数进行了分析,印证了上海股市B股收益率的尾部厚于A股收益率尾部。 展开更多
关键词 广义自回归条件异方差模型 准极大似然估计 极小绝对偏差估计 厚尾 自助法 估计方法选择
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