【摘 要】
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本文通过对标准普尔500指数建立3个模型GARCH(1,1)、GJR-GARCH(1,1)和EGARCH(1,1)来提取标准普尔500指数对数收益的残差,残差分布的估计假设是服从Student分布,得到模型估计
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本文通过对标准普尔500指数建立3个模型GARCH(1,1)、GJR-GARCH(1,1)和EGARCH(1,1)来提取标准普尔500指数对数收益的残差,残差分布的估计假设是服从Student分布,得到模型估计后用于持有期为1天的指数对数收益预测,进一步利用多个统计指标比较3个模型的预测效果。根据SSR、参数显著性、和准则和4个误差统计量(ME、MAE、RMSE和MAPE),EGARCH对于标准普尔500指数对数收益的预测能力优于GARCH和GJR-GARCH。
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