ARCH族模型在深沪A股中的应用

摘要：

@@ 经典的最小二乘回归假定随机残差序列无自相关,误差的方差为一常数.然而研究金融市场时却发现,大多数时间序列往往具有变方差的特征,即在某些时期的波动十分剧烈,而另一些时期的波动又相对平稳,为了模拟这种波动,提高预测精度,1982年Engle提出了方差随时间变化的自回归条件异方差ARCH模型,Bollerslev又于1986年进一步提出了广义自回归条件异方差GARCH模型,此后,ARCH模型的一些扩展模型也被相继提出,如ARCH-M模型,GARCH-M模型,EGARCH模型等,形成ARCH族模型,并在解释货币和金融时间序列的行为中得到广泛应用.

机标关键词：扩展模型、广义自回归条件异方差、金融时间序列、最小二乘回归、波动、随时间变化、预测精度、金融市场、残差序列、自相关、应用、行为、误差、特征、模拟、经典、解释、货币、常数

分类号：F2(经济计划与管理)

在线出版日期：2004-12-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共2页

页码：43-44