正态方差混合分布新息GARCH模型的EM估计

摘要：

近来,人们对实际数据使用厚尾分布进行建模颇感兴趣.一种流行的考虑就是所谓的广义自回归条件异方差(GARCH)模型.不幸的是,在一些应用中正态新息的GARCH模型的尾部不够厚.文章提出新息为正态方差混合分布的GAKCH模型并给出了使用EM算法对模型参数作估计的步骤.结果表明,新息为正态方差混合新息分布的GARCH模型比正态新息的GAKCH模型有更厚的尾部,因而更能捕捉实际数据中的厚尾特征.文章还以上证指数为例阐述了这一结论.

关键词：GARCH模型、正态方差混合、EM算法、尾部行为、波动集聚

分类号：O213.9(概率论与数理统计)

资助基金：广西教育厅科研课题200802LX233

在线出版日期：2010-08-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：10-12