【摘 要】
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基于随机矩阵理论(RMT)的降维技术能够通过去除噪声和只保留有用"信息",而对相关矩阵估计中用来描述相关的主成分或因子的最佳使用数量做出确定。本文认为利用RMT对相关矩阵
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(70773028);高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(200802130048)
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基于随机矩阵理论(RMT)的降维技术能够通过去除噪声和只保留有用"信息",而对相关矩阵估计中用来描述相关的主成分或因子的最佳使用数量做出确定。本文认为利用RMT对相关矩阵估计的降维操作来实现RMT对多元GARCH模型的有效降维是可能的。为说明基于RMT的降维技术用于多元GARCH模型的有效性,本文建立了两类将基于RMT的相关矩阵估计和波动率结合在一起的多元GARCH模型:滑动相关多元GARCH模型(SC-GARCH模型)和改进的O-GARCH模型(IO-GARCH模型)。理论分析表明,这两类模型具有降维的相关结构,易于估计,并且利用RMT能确定出它们的理论最佳维度。实证研究中,本文建立了上海证券市场100只股票收益率的两类多元GARCH模型,并在马克维茨证券组合理论的框架下,考察了它们的协方差矩阵预测效果。结果表明这两类模型的预测效果很好。通过两类模型各个维度预测效果的比较可以看出,RMT能够为多元GARCH的降维提供有效的依据并且较准确地确定多元GARCH模型的最佳维度。理论和实证分析结果表明,基于RMT的降维技术是解决多元GARCH模型"维数灾祸"问题的有效手段。
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