基于传递函数模型和GARCH模型的金融实证分析

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对于带有输入变量的时间序列,一般需要建立传递函数模型。传递函数模型在经济、金融、工业生产以及工程领域均有广泛的应用,但在股票方面的应用却不多见。本文试将该模型应用于上证综合指数的拟合及预测,取得了非常理想的模型效果。在不同模型的拟合及预测误差比较方面,本文采用多个时段、多步拟合与预测误差求平均值的方法,这种方法可以减少模型拟合与预测误差的偶然性,提高拟合及预测效果的可信度。通过与不同模型的拟合及预测误差比较发现,传递函数模型的模型效果优于传统的ARMA模型和GARCH模型。对于带有多个高度相关的输入变量的时间序列,本文提出了一种加权构造新输入变量的方法,这样建立的传递函数模型优于直接建立或剔除多个而只保留一个输入变量的传递函数模型。文中实例证实了上述结论。本文对残差具有异方差性的传递函数模型提出了一种新的模型——条件异方差传递函数模型,并对建立此类模型的条件和拟合及预测效果进行了研究。研究发现具有强烈异方差性的时间序列用此类模型拟合并进行预测一般可以获得很理想的拟合及预测效果。
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