GARCH(1,1)模型的M-H估计及其应用

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

分类号：O212.8(概率论与数理统计)

在线出版日期：2011-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：16-18