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| 高维波动率的预测 | |
| 引用本文： | 王明进.高维波动率的预测[J].数量经济技术经济研究,2008,25(11):137-148. |
| 作者姓名： | 王明进 |
| 作者单位： | 北京大学光华管理学院 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金的资助;项目编号70671002 |
| 摘 要： | 多维波动率的预测在实际投资决策中是一个重要而困难的问题。本文分析了能够运用到高维情形下的五种波动率模型的预测方法,它们分别是EWMA模型、OGARCH模型、ICGARCH模型、GOGARCH模型和DCC模型等。对两组高维真实数据的波动率进行预测比较的结果显示,ICGARCH模型和DCC模型能够给出比其他三种模型更为准确的预测结果,此外,OGARCH模型EWMA模型要好,而预测效果最差的是GOGARCH模型。 |
| 关 键 词： | 多元波动率 预测 ICGARCH模型 DCC模型 |
Forecasting of High Dimensional Volatility |
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