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结合双侧威布尔分布的金融尾部风险预测的Bayesian实现-GARCH模型

作者

上市的：
  • 王超（Chao Wang）

    （悉尼大学商业分析学科）

  • 钱晨

    （北京大学汇丰商学院）

  • 理查德·格拉赫

    （悉尼大学商业分析学科）

摘要

为了在金融时间序列中进行波动性和尾部风险预测，对实现的GARCH框架进行了扩展，以纳入双边威布尔分布。此外，已实现范围作为已实现方差或每日回报的竞争对手，被用于已实现GARCH框架中。此外，对已实现范围和已实现方差应用子采样和缩放方法，以帮助处理固有的微观结构噪声和低效率。提出了一种自适应贝叶斯马尔可夫链蒙特卡罗方法，并将其用于估计和预测，通过仿真研究对其性能进行了评估，并与最大似然法进行了比较。与一系列著名的参数GARCH、具有双边威布尔分布的GARCH和已实现的GARCH-模型相比，7个市场指数收益序列和2个单项资产的尾部风险预测结果明显支持包含双边威布尔分配的已实现GARCH模型，特别是在包括全球金融危机在内的六年时间内，采用次抽样实现方差和次抽样实现范围的模型。

建议引用

  • Chao Wang、Qian Chen和Richard Gerlach，2017年。"结合双侧威布尔分布的金融尾部风险预测的Bayesian实现-GARCH模型,"论文1707.03715，arXiv.org。
    • 手柄：RePEc:arx:论文：1707.03715
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    IDEAS上列出的参考文献

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    1. Vica Tendenan和Richard Gerlach和Chao Wang，2020年。"利用贝叶斯实现的EGARCH模型进行尾部风险预测,"论文2008.05147，arXiv.org，2020年8月修订。
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