作者
摘要
有证据表明，结构变化或随机状态转换和长记忆是密切相关的概念。然而，随机过程中的长记忆和体制转换是金融研究中容易混淆的属性。使用建模方法，目的是区分金融时间序列的制度转换行为和长记忆。在一项实证研究中，使用德黑兰股市日收益率比较了对称、非对称、长记忆和马尔可夫转换GARCH模型的预测性能。结果表明，在样本外性能方面，长记忆指数GARCH（FIEGARCH）模型优于竞争模型。为了确保结果的有效性，获得每个模型的风险值（VaR）预测，并计算损失函数。本文提出了一个简单的规则来区分金融和经济时间序列中的长记忆和结构突变。
建议引用
Esmail Amiri，2019年。"用指数和切换GARCH模型建模和预测长记忆时间序列,"国际货币经济与金融杂志，Inderscience Enterprises Ltd，第12卷（5），第407-425页。手柄：RePEc:ids:ijmefi:v:12:y:2019年：i:5:p:407-425
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