GARCH波动率模型的实证评估:来自斯德哥尔摩证券交易所的证据
在本文中,我们使用斯德哥尔摩证券交易所的每日股票收益率来检查其波动性。 因此,我们不仅估计GARCH(1,1)对称模型,而且估计具有不同残差分布的非对称模型EGARCH(1,1)和GJR-GARCH(1,1)。 波动率模型的参数使用Marquardt算法(Marquardt [1])通过最大似然(ML)进行估算。 调查结果表明,在这个市场上,负面冲击比正面冲击影响更大。 同样,用于预测收益的指数表明,带有t型学生的ARIMA(0,0,1)-EGARCH(1,1)模型可以更精确地预测斯德哥尔摩证券交易所的波动率和预期收益。
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