【摘 要】
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以台湾加权股价指数为研究对象,研究期间为2001年1月2日～2003年1月13日,共计500日之报酬率资料.采用不同真实波动性预测模型,研究不同抽样频率的报酬率数据与不同波动性预测模
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以台湾加权股价指数为研究对象,研究期间为2001年1月2日～2003年1月13日,共计500日之报酬率资料.采用不同真实波动性预测模型,研究不同抽样频率的报酬率数据与不同波动性预测模型的预测能力,并结合准蒙地卡罗仿真法进行 VaR 值之仿真,以进行 VaR 估算绩效之比较.研究发现,利用真实波动性观念的日内报酬率数据的确能带来较有用的信息,就波动性预测准确度而言,整体上以Intraday GARCH (1,1) 模型最好;就 VaR 估算绩效而言,则以适应性类神经模糊推论系统模型相对较佳.
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