论文研究 使用GARCH模型拟合尼日利亚股票市场收益系列
这项研究调查了11种竞争时间序列GARCH模型的拟合收益率数据的性能,并使用了1996年1月至2015年12月期间每月的市场指数收益序列观察。 从对数似然(Log L),Schwarzs Bayesian Criterion(SBC)和Akaike Information Criterion(AIC)值获得的结果中,发现所确定的模型在两个时期(训练和测试时期)不同。训练期间为CGARCH(1,1)和EGARCH(1,1),而测试期间为ARCH(1)和GARCH(2,1)。 确定了两个极端类别的模型,分别代表最佳和最差的组。 这样的整体效果将趋于增加市场收益的波动性。 因此,该文件建议尼日利亚政
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