基于密度預測的條件異方差模型選擇.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、對于價格指數研究的一個重要方向，就是利用金融時間序列分析。其中收益率序列表現出的波動率的尖峰厚尾和波動率集聚現象對金融實踐具有重要意義。因此很多研究波動率的條件異方差模型不斷被學者提出。
　　 這些模型大致分為兩類，一類是用確定的函數描述條件方差σ2t演變，一類類是用隨機方程來描述條件方差σ2t的演變。ARCH類模型模型屬于第一類模型，而SV類模型屬于第二類模型。過去對于這些模型的評價，往往只關注于模型對于金融數據某一特征的描述

2、和預測精度，并沒有一種方式關注模型對整個數據的擬合精度的評價。本文將選擇新的方法對兩類模型的擬合精度進行評價。Didbold提出的密度預測方法提供了一種解答這個問題的工具。
　　 該度預測方法基于模型提供的條件概率密度函數，能夠對模型的擬合能力和預測能力提供評價。該方法可以評估互不包含的不同模型的表現，并且可以容易擴展到多步密度預測和多變量密度預測，十分靈活。
　　 Didbold利用直方圖和序列相關圖代替了傳統(tǒng)的獨立均

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