【摘 要】
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在金融经济学里我们经常会涉及到波动率,它被广泛的应用于风险管理、衍生品定价、资产定价、投资组合等领域.对波动率的预测及其精确度量的研究已成为当今金融市场的一个主要
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在金融经济学里我们经常会涉及到波动率,它被广泛的应用于风险管理、衍生品定价、资产定价、投资组合等领域.对波动率的预测及其精确度量的研究已成为当今金融市场的一个主要的任务.然而,我们在研究金融时间序列数据时经常会遇到异方差的问题,这些数据经常表现出尖峰厚尾性、波动集群性等特点.故异方差模型应运而生.其中GARCH模型是研究金融时间序列的一个典型的异方差模型.GARCH模型比传统的模型能更有效地解释波动率的集群性及收益率的厚尾现象,因而GARCH模型逐渐成为研究和预测波动率的重要工具.本文我们将采用Bayes的方法对GARCH模型进行统计推断,主要研究内容包括：(1)采用Byaes的方法通过计算未知参数的后验分布的积分来估计GARCH模型的参数.(2)利用Bayes方法对GARCH模型进行影响诊断.先对GARCH模型进行Bayes数据删除影响分析,然后再对GARCH模型的个体观测值及先验分布的联合微小扰动进行Bayes局部影响分析.(3)模拟研究GARCH模型,通过模拟研究发现GARCH模型能更好的刻画金融时间序列数据的波动集群性、尖峰厚尾性、多峰、突变及异常点.
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