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基于样本外预测的GARCH族模型评价研究

2021.01.25点击:

【摘要】:对金融资产的波动率预测,GARCH族模型是主流的参数法模型。现有研究主要采用样本内回测进行模型评价,较少运用滚动时间窗或迭代时间窗的样本外预测来进行评价比较。以沪深300指数为研究对象,经过试拟合后建立七种GARCH族模型,采用四种预测精度评价指标,将预测方式由传统的样本内回测扩展为样本外静态、滚动、迭代预测,进行预测能力评价。研究表明,传统方法选择的样本内最优模型未必取得最优的预测效果。因此,在对GARCH族模型选择过程中,应进行样本外预测评价,适时调整模型形式;对于较大的训练样本而言,采用静态预测方式即可取得较好的样本外预测效果,而滚动与迭代预测并未明显提高预测精度。

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