Realized GAS-EGARCH模型及其应用

蔡光辉; 应雪海; 徐君

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文章扩展了Realized EGARCH模型,即结合Generalized Autoregressive Score(GAS)模型推导不同偏峰厚尾分布下的分布相依冲击响应函数,构建Realized GAS-EGARCH模型,应用于金融资产的波动率与VaR预测,并采用损失函数、MCS检验与VaR后验分析法分别探究新模型对波动率和风险的预测能力。对申万银行指数高频数据的实证结果显示:(1)基于偏峰厚尾分布的Realized GAS-EGARCH模型对波动率的刻画能力优于相应分布的Realized EGARCH模型;(2)损失函数与MCS检验结果显示,条件分布为偏广义误差分布(SGED)的Realized GAS-EGARCH模型对波动率的预测精度最高;(3)对VaR预测序列进行无条件覆盖性检验、独立性检验和条件覆盖性检验分析,认为Realized GAS-EGARCH模型能够有效测度市场风险。

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来源
《统计与决策》 |2022年第6期|150-154|共5页
作者
蔡光辉; 应雪海; 徐君;
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作者单位

浙江工商大学统计与数学学院;

浙江经贸职业技术学院财务会计学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类数理统计;
关键词
Realized GAS-EGARCH; 波动率; VaR; MCS检验;

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