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基于非参数GARCH模型的中国股市波动性预测
引用本文:鲁万波.基于非参数GARCH模型的中国股市波动性预测[J].数理统计与管理,2006,25(4):455-461.
作者姓名:鲁万波
作者单位:西南财经大学统计学院,成都,610074
基金项目:中国科学院资助项目;西南财经大学校科研和教改项目;西南财经大学校科研和教改项目
摘    要:本文采用上证综合指数和深证成份指数1997年1月2日—2005年6月30日的每日收盘价对数百分收益率为样本,运用非参数GARCH(1,1)模型研究了中国股票市场的波动性,并与参数GARCH(1,1)模型的估计结果进行了比较,最后利用六种预测误差度量指标比较了这两种模型的样本内及样本外预测能力,结果发现,非参数GARCH(1,1)模型对股市波动性的预测精度有明显提高。

关 键 词:波动性  非参数GARCH模型  预测误差度量指标
文章编号:1002-1566(2006)04-0455-07
收稿时间:2005-08-28
修稿时间:2006-02-23

Forecasting Volatility of Chinese Stock Markets with Nonparametric GARCH Model
LU Wan-bo.Forecasting Volatility of Chinese Stock Markets with Nonparametric GARCH Model[J].Application of Statistics and Management,2006,25(4):455-461.
Authors:LU Wan-bo
Institution:Statistics School, Southwestern University of Finance and Economies, Chengdu 610074, China
Abstract:In this paper, we discuss the volatility of Chinese Stock Markets with nonparametric GARCH model,compare its within-sample and out-of-sample forecast ability with parametric GARCH model under six kind of measuring indices for forecasting error with the return samples of SSE composite index and the SZSE component index from 1997.1.2-2005.6.30. Our empirical results show that there is much improvement for the accuracy of volatility forecasting in the stock market with nonparametric GARCH model.
Keywords:volatility  nonparametric GARCH model  the measuring indices for forecasting error
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