基于厚尾分布模型在上证股指波动趋势上的应用
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Application of Models Based on Fat-tail Distribution in Fluctuation Tendency of Shanghai Composite Index
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    摘要:

    高风险高波动时期的股指收益率序列存在更为明显的厚尾现象,将残差设定为偏t分布的GARCH族模型要优于普通的正态分布以及学生t分布模型。以五种损失函数作为评价准则,在残差序列偏t分布前提下比较了GARCH模型、EGARCH模型和GJR-GARCH模型,最后得到在高风险时期结构更为简洁的GARCH(1,1)模型具有更好的预测效果。

    Abstract:

    During the high risk period, the yield rate series of stock of index has more obvious fat-tail phenomenon, Setting the residuals for fat-tail distribution of these GARCH models is superior to the models with normal distribution and t distribution. According to the five kinds of loss functions, GARCH model、EGARCH model and GJR-GARCH model are compared based on fat-tail distribution, the conclusion is that GARCH(1, 1) model with briefer structure has a better prediction ability in the high risk period.

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引用本文

邓亚东,王波.基于厚尾分布模型在上证股指波动趋势上的应用[J].科技与产业,2017,(07):157-161

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