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用GARCH模型预测股票指数波动率
目录
TOC\o1-3\h\z\uAbstract2
1.引言3
2.数据6
3.方法7
3.1．模型的条件平均7
3.2.模型的条件方差8
3.3预测方法9
3.4业绩预测评价9
4.实证结果和讨论12
5.结论16
References18
Abstract
ThispaperisdesignedtomakeacomparisonbetweenthedailyconditionalvariancethroughsevenGRACHmodels.Throughthiscomparison,totestwhetheradvancedGARCHmodelsareoutperformingthestandardGARCHmodelsinpredictingthevarianceofstockindex.Thedatabaseofthispaperisthestatisticsof21stockindicesaroundtheworldfrom1Januaryto30November2013.Byforecastingone–step-aheadconditionalvariancewithindifferentmodels,thencomparetheresultswithinmultiplestatisticaltests.Throughoutthetests,itisfoundthatthestandardGARCHmodeloutperformsthemoreadvancedGARCHmodels,andrecommendsthebestone-step-aheadmethodtoforecastofthedailyconditionalvariance.Theresultsaretostrengthentheperformanceevaluationcriteriachoices;differentiatethemarketconditionandthedata-snoopingbias.
Thisstudyimpactthedata-snoopingproblembyusinganextensivecross-sectionaldataestablishandtheadvancedpredictiveabilitytest.Furthermore,itincludesa13years’periodsampleset,whichisrelativelylongfortheunpredictabilityforecastingstudies.ItispartoftheearliestattemptstoinspecttheimpactofthemarketconditionontheforecastingperformanceofGARCHmodels.ThisstudyallowsforagreatchoiceofparameterizationintheGARCHmodels,anditusesabroadrangeofperformanceevaluationcriteria,includingstatisticallossfunctionandtheMince-Zarnowitzregressions.Thus,theresultsaremorerobustanddiffuselyapplicableascomparedtotheearlieststudies.
KEYWORDS:GARCHmodels;volatility,conditionalvariance,forecast,stockindices.
1.引言
波动性预测可以运用到投资组合选择，期权定价，风险管理和以波动性为根底的交易策略。GARCH模型族被广泛的运用在模拟预测金融资产的波动性。另一个普遍运用的模式为简单的时间序列模型，例如指数加权移动平均〔EWMA〕模型和复杂随机波动性模型(PoonandGranger,2003)。对不同金融市场波动性的预测，Ederington在2005年发现GARCH
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