【摘 要】
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为提高条件自回归极差(CARR)模型的预测精度,将参数CARR模型与非参数GARCH模型相结合,构建了非参数CARR模型并给出估计算法。蒙特卡洛模拟研究结果表明:相比参数CARR模型的拟
【机 构】
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西南财经大学统计学院,四川成都,611130
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为提高条件自回归极差(CARR)模型的预测精度,将参数CARR模型与非参数GARCH模型相结合,构建了非参数CARR模型并给出估计算法。蒙特卡洛模拟研究结果表明:相比参数CARR模型的拟合效果,本文提出的非参数CARR模型的拟合效果更佳。为了比较两者的预测效果,以沪深300指数作为研究波动率的样本,基于非参数CARR(1,1)模型和参数CARR(1,1)模型研究了中国股市波动性的预测,四种预测误差度量的实证结果表明:无论是样本期内还是样本期外,与参数CARR(1,1)模型对股市波动性的预测精度相比,非参数CARR(1,1)模型的预测精度更高。
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