连续时间GARCH(1,1)过程与BNS模型的对比研究

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本文系统的比较和分析了当前最前沿的两类随机波动率模型,即连续时间的GARCH(1,1)过程和BNS模型,主要分析了金融经济学中颇受关注的一些概率统计特性。两个模型在波动率、自回归结构等方面有相似之处,但在尾部性质等方面又有不同。最后,用矩估计的方法给出了由复合泊松过程驱动的连续时间GARCH(1,1)过程的参数估计,并利用深圳能源A(代码为:000027)每天的开盘价对该模型做了实证分析,给出了参数的估计值并进行了预测,实证表明矩估计方法是有效的。
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