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题名	混合正态FIEGARCH模型的估计; Estimation of the Normal Mixture-FIEGARCH Models
作者	申茂霖
答辩日期	2014 ; 2014
导师	刘继春
关键词	贝叶斯估计 NM-FIEGARCH模型 Griddy Gibbs抽样 Bayesian estimation NM-FIEGARCH model Griddy Gibbs sampler
英文摘要	金融时间序列的分布常常表现出“尖峰厚尾”特征和波动的聚类性。Engle(1982)提出的自回归条件异方差(ARCH)模型和Bollerslev(1996)提出的广义自回归条件异方差(GARCH)模型对“高峰厚尾”和”聚类性”这两个性质的刻画最具有代表性。尽管ARCH类和GARCH类模型在实践中得到了广泛的使用，但是它们都没考虑到波动率的非对称性，资本市场经常出现对坏消息做出反应而引起的股票收益波动变化较大，而对好消息反应引起的波动变化较小。为了刻画波动率的非对称特征，Nelson(1991)提出了指数广义自回归条件异方差(EGARCH)模型，这个模型可以描述波动率的非对称性。进一步Boller...; The distribution of financial time series often have the characteristics of high-peak and fat-tails and volatility clustering. Engle’s (1982)Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (ARCH) model and Bollerslev’s (1996)Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (GARCH) model are the most representative models which describe the properties of ”high-peak and fat-tails” and ”cluste...; 学位：理学硕士; 院系专业：数学科学学院_概率论与数理统计; 学号：19020111152529
语种	zh_CN
出处	http://210.34.4.13:8080/lunwen/detail.asp?serial=46310
内容类型	学位论文
源URL	[http://dspace.xmu.edu.cn/handle/2288/83782]
专题	数学科学－学位论文
推荐引用方式 GB/T 7714	申茂霖. 混合正态FIEGARCH模型的估计, Estimation of the Normal Mixture-FIEGARCH Models[D]. 2014, 2014.

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