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正态混合GARCH(1,1):在汇率建模中的应用

作者

上市的:
  • 卡罗尔·亚历山大
  • 埃梅斯·拉扎尔

摘要

GARCH错误过程的一些最新规范明确假设了由正态分量混合产生的条件方差,尽管有一些参数限制。本文分析了一般正态混合GARCH(1,1)模型,该模型可以同时捕捉条件偏度和峰度的时间变化。本文的一个主要重点是提供证据,证明对于汇率建模,广义两组分正态混合GARCH(1,1)模型比具有三个或更多组分的模型表现更好,也比对称和偏斜的Student t‐GARCH模型表现更好。除了基于模拟和三种美元汇率(英镑、欧元和日元)的历史数据的广泛实证结果外,我们还得出:所有模型的条件矩和无条件矩的表达式;参数条件,以确保第二和第四条件矩和无条件矩为正且有限;以及模型参数的最大似然估计和估计的标准误差的解析导数。版权所有©2006 John Wiley&Sons,Ltd。

建议引用

  • 卡罗尔·亚历山大和埃梅斯·拉扎尔,2006年。"正态混合GARCH(1,1):在汇率建模中的应用,"应用计量经济学杂志,John Wiley&Sons,Ltd.,第21卷(3),第307-336页,4月。
  • 手柄:RePEc:wly:japmet:v:21:y:2006:i:3:p:307-336
    内政部:10.1002/jae.849
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