【摘 要】
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金融危机和政治事件等重大事件会对股市产生极端冲击,为探究极端冲击和非对称效应对股市波动率预测的影响,对GARCH-MIDAS模型进行改进并探究改进后的模型能否提高股票波动率的预测性能.以上证综指数据样本为例,运用滚动时间窗的样本外预测方法和MCS检验,探究同时包含极端冲击和非对称效应的GARCH-MIDAS模型的预测性能.样本内结果表明,我国股市存在明显的杠杆效应和极端冲击且负极端冲击的影响大于正极端冲击;样本外结果表明,在不同的损失函数条件下,MCS检验的结果显示在长期项和短期项中均考虑极端冲击和非对称
【机 构】
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西南交通大学 数学学院,四川 成都 611756
【出 处】
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武汉理工大学学报（信息与管理工程版）
论文部分内容阅读
金融危机和政治事件等重大事件会对股市产生极端冲击,为探究极端冲击和非对称效应对股市波动率预测的影响,对GARCH-MIDAS模型进行改进并探究改进后的模型能否提高股票波动率的预测性能.以上证综指数据样本为例,运用滚动时间窗的样本外预测方法和MCS检验,探究同时包含极端冲击和非对称效应的GARCH-MIDAS模型的预测性能.样本内结果表明,我国股市存在明显的杠杆效应和极端冲击且负极端冲击的影响大于正极端冲击;样本外结果表明,在不同的损失函数条件下,MCS检验的结果显示在长期项和短期项中均考虑极端冲击和非对称效应的GARCH-MIDAS模型的预测性能更好.这说明在股票波动率预测模型中考虑极端冲击和非对称效应能够提高模型的预测精度.
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