GARCH族的模型平均估计方法
模型平均方法为近年理论计量经济学研究的重要问题.本文以模型平均方法的理论扩展为研究目标,给出了GARCH族的模型平均估计量,并构建了相应的权重选择准则.研究结果发现,在一定条件下最小化权重准则选择的权重向量将在渐近意义上最小化真实KL偏离度.本文也采用蒙特卡洛模拟研究方法对模型平均估计效果进行评价,与AIC准则、BIC准则、AIC模型平均、BIC模型平均的估计结果相比较,本文提出的模型平均法具有更小的KL偏离度.本文的结果将为捕捉金融市场资产的时变波动性提供强有力的研究工具.
计量经济学 模型平均方法 估计量 渐近最优性
赵国庆 姚青松 刘庆丰
中国人民大学,北京,100872 日本小樽商科大学
国内会议
长春
中文
107-116
2017-07-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）