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基于高频数据的非平稳GARCH(1,1)模型的拟极大指数似然估计
被引量:
8
1
作者
吴思鑫
冯牧
+1 位作者
张虎
陈敏
《中国科学:数学》
CSCD
北大核心
2018年第3期443-456,共14页
波动率的统计分析一直是金融市场量化分析的重要问题.收益率替代模型能将日内的收益率高频数据嵌入到日间的收益和波动率的模型中,因此可以通过构造合适的收益率替代来改进收益和波动率模型中的参数估计的精度.提高估计精度的直接作用...
波动率的统计分析一直是金融市场量化分析的重要问题.收益率替代模型能将日内的收益率高频数据嵌入到日间的收益和波动率的模型中,因此可以通过构造合适的收益率替代来改进收益和波动率模型中的参数估计的精度.提高估计精度的直接作用就是改进VaR的预报精度,提高风险管理水平.本文针对非平稳GARCH(1,1)模型,构建新的收益率替代模型—基于高频数据的非平稳GARCH模型.不同于传统的Gauss拟极大似然估计(QMLE),本文对收益率替代模型提出拟极大指数似然估计(QMELE).在残差的二阶矩有限的情形下,建立QMELE的强一致性和渐近正态性.数值模拟的结果显示,基于高频数据的估计QMELE具有更小的均方误差.同时通过实际的金融数据说明,包含更多信息的日内高频数据下的收益率替代模型的估计所对应的VaR估计是有效的.
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关键词
高频数据
非平稳
GARCH模型
拟极大指数似然估计
VAR
原文传递
基于高频数据的GARCH模型拟极大指数似然估计
被引量:
1
2
作者
李莉丽
张兴发
+1 位作者
邓春亮
李元
《应用数学学报》
CSCD
北大核心
2022年第5期652-664,共13页
基于拟极大指数似然方法,本文研究了利用日内高频数据来估计日频GARCH模型的参数.已有的相关研究均假定GARCH方程中常数项是给定的,限制了方法的广泛应用.本文基于常规的GARCH(1,1)模型框架,针对模型全部参数给出了两步估计方法,讨论了...
基于拟极大指数似然方法,本文研究了利用日内高频数据来估计日频GARCH模型的参数.已有的相关研究均假定GARCH方程中常数项是给定的,限制了方法的广泛应用.本文基于常规的GARCH(1,1)模型框架,针对模型全部参数给出了两步估计方法,讨论了估计量的理论性质.针对不同的波动率替代,文章也给出了最优波动率替代选择标准.模拟研究和实证研究表明所提估计方法有很好的表现和一定的应用价值.
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关键词
GARCH模型
高频数据
拟极大指数似然估计
原文传递
基于ARFIMA-GARCH模型的混成检验
3
作者
玄海燕
史永侠
+1 位作者
张玉春
徐广业
《数学杂志》
北大核心
2017年第3期474-480,共7页
本文研究了ARFIMA-GARCH模型的混成检验问题.基于拟极大指数似然估计,给出了平方残差自相关函数的渐近性,进而建立了基于平方残差自相关函数的混成检验统计量.通过实例分析,表明可利用基于平方残差自相关函数的混成检验统计量来诊断检...
本文研究了ARFIMA-GARCH模型的混成检验问题.基于拟极大指数似然估计,给出了平方残差自相关函数的渐近性,进而建立了基于平方残差自相关函数的混成检验统计量.通过实例分析,表明可利用基于平方残差自相关函数的混成检验统计量来诊断检验由拟极大指数似然估计方法拟合的ARFIMA-GARCH模型.
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关键词
ARFIMA-GARCH模型
混成检验
拟极大指数似然估计
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职称材料
题名
基于高频数据的非平稳GARCH(1,1)模型的拟极大指数似然估计
被引量:
8
1
作者
吴思鑫
冯牧
张虎
陈敏
机构
中国科学院数学与系统科学研究院
中国科学技术大学管理学院
中南财经政法大学统计与数学学院
出处
《中国科学:数学》
CSCD
北大核心
2018年第3期443-456,共14页
基金
国家自然科学基金(批准号:11371354)资助项目
文摘
波动率的统计分析一直是金融市场量化分析的重要问题.收益率替代模型能将日内的收益率高频数据嵌入到日间的收益和波动率的模型中,因此可以通过构造合适的收益率替代来改进收益和波动率模型中的参数估计的精度.提高估计精度的直接作用就是改进VaR的预报精度,提高风险管理水平.本文针对非平稳GARCH(1,1)模型,构建新的收益率替代模型—基于高频数据的非平稳GARCH模型.不同于传统的Gauss拟极大似然估计(QMLE),本文对收益率替代模型提出拟极大指数似然估计(QMELE).在残差的二阶矩有限的情形下,建立QMELE的强一致性和渐近正态性.数值模拟的结果显示,基于高频数据的估计QMELE具有更小的均方误差.同时通过实际的金融数据说明,包含更多信息的日内高频数据下的收益率替代模型的估计所对应的VaR估计是有效的.
关键词
高频数据
非平稳
GARCH模型
拟极大指数似然估计
VAR
Keywords
high-frequency
data
non-stationary,
GARCH
models
quasi
-
maximum
exponential
likelihood
estimation
VaR
分类号
O212.1 [理学—概率论与数理统计]
原文传递
题名
基于高频数据的GARCH模型拟极大指数似然估计
被引量:
1
2
作者
李莉丽
张兴发
邓春亮
李元
机构
广州大学经济与统计学院
嘉应学院数学学院
出处
《应用数学学报》
CSCD
北大核心
2022年第5期652-664,共13页
基金
国家自然科学基金(11731015)
广东省教育厅青年创新人才项目(2018KQNCX241)
广州大学校内科研基金(YG2020029)资助项目。
文摘
基于拟极大指数似然方法,本文研究了利用日内高频数据来估计日频GARCH模型的参数.已有的相关研究均假定GARCH方程中常数项是给定的,限制了方法的广泛应用.本文基于常规的GARCH(1,1)模型框架,针对模型全部参数给出了两步估计方法,讨论了估计量的理论性质.针对不同的波动率替代,文章也给出了最优波动率替代选择标准.模拟研究和实证研究表明所提估计方法有很好的表现和一定的应用价值.
关键词
GARCH模型
高频数据
拟极大指数似然估计
Keywords
GARCH
model
high
frequency
data
quasi
-
maximum
exponential
likelihood
estimation
分类号
O212.1 [理学—概率论与数理统计]
原文传递
题名
基于ARFIMA-GARCH模型的混成检验
3
作者
玄海燕
史永侠
张玉春
徐广业
机构
兰州理工大学经济管理学院
兰州理工大学理学院
出处
《数学杂志》
北大核心
2017年第3期474-480,共7页
基金
国家自然科学基金资助(11261031)
文摘
本文研究了ARFIMA-GARCH模型的混成检验问题.基于拟极大指数似然估计,给出了平方残差自相关函数的渐近性,进而建立了基于平方残差自相关函数的混成检验统计量.通过实例分析,表明可利用基于平方残差自相关函数的混成检验统计量来诊断检验由拟极大指数似然估计方法拟合的ARFIMA-GARCH模型.
关键词
ARFIMA-GARCH模型
混成检验
拟极大指数似然估计
Keywords
ARFIMA-GARCH
model
portmanteau
test
quasi
-
maximum
exponential
likelihood
estimation
分类号
O212.1 [理学—概率论与数理统计]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于高频数据的非平稳GARCH(1,1)模型的拟极大指数似然估计
吴思鑫
冯牧
张虎
陈敏
《中国科学:数学》
CSCD
北大核心
2018
8
原文传递
2
基于高频数据的GARCH模型拟极大指数似然估计
李莉丽
张兴发
邓春亮
李元
《应用数学学报》
CSCD
北大核心
2022
1
原文传递
3
基于ARFIMA-GARCH模型的混成检验
玄海燕
史永侠
张玉春
徐广业
《数学杂志》
北大核心
2017
0
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职称材料
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