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亚洲新兴股市最佳拟合GARCH模型波动预测性能评估
Chaiwat Kosapattarapim、Yan Xia Lin、Michael McCrae
摘要
问题陈述：虽然对收益的波动性建模对金融的许多领域都很重要，但众所周知，金融收益序列表现出许多非正态特征，这些特征是标准GARCH模型无法用正态误差分布捕捉到的。但使用哪种GARCH模型和哪种误差分布仍然存在疑问，尤其是在最适合样本内数据的模型可能无法提供最有效的样本外波动预测能力的情况下。方法：在本研究中，在GARCH（p，q）中对六种不同的误差分布进行了六次模拟研究。在每种情况下，我们根据AIC准则确定最佳拟合的GARCH模型，然后与其他模型比较评估其样本外波动率预测性能。然后利用泰国（SET）、马来西亚（KLCI）和新加坡（STI）证券交易所的每日收盘价数据进行分析。结果：我们的模拟表明，尽管最佳拟合模型并不总是提供最佳的未来波动率估计值，但差异非常小，因此可以放心地使用最佳拟合模型的估计值。
股票市场的实证应用也表明，非正态误差分布有助于提高收益的波动性预测。结论：最佳拟合模型的波动率预测估计值可以可靠地用于波动率预测。此外，实证研究表明，在样本外波动率预测方面，偏态误差分布优于其他误差分布。
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