【摘 要】
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自二十世纪八十年代以来,金融时间序列的波动群聚性,尖峰厚尾性和长记忆性特征的研究已经成为众多研究的论题,是当今金融风险管理的核心.GARCH类模型是波动群聚性建模中常用
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自二十世纪八十年代以来,金融时间序列的波动群聚性,尖峰厚尾性和长记忆性特征的研究已经成为众多研究的论题,是当今金融风险管理的核心.GARCH类模型是波动群聚性建模中常用的模型.作者在简要介绍金融时间序列波动性的GARCH模型的基础上,运用MATLAB软件包编程,利用FIGARCH模型、NAGARCH模型和EGARCH模型对中国股市波动特征进行建模,并比较了正态分布、Student-t分布、GED分布和偏t分布等四种不同分布特征的FIGARCH、NAGARCH和EGARCH模型对中国股市波动特征的拟合.实证结果表明,偏t分布更适合我国股市波动特征的描述,FIGARCH模型在拟合效果方面要优于其他模型.
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