股票報酬率模型之機率預測評估; Evaluating Density Forecasts for Flexible Models of Stock Returns

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題名:	股票報酬率模型之機率預測評估;Evaluating Density Forecasts for Flexible Models of Stock Returns
作者:	姚睿
貢獻者:	經濟學系
關鍵詞:	GARCH 模型;非常態分配;統計機率預測;經濟學
日期:	2007-07-01
上傳時間:	2010-12-21 18:01:51 (UTC+8)
出版者:	行政院國家科學委員會
摘要:	由於資產報酬普遍存在波動性叢聚、厚尾、偏態等非常態分配能解釋的統計特徵, 故近來學術界有許多新方法為股票報酬提供更為彈性的統計分配模型, 並設計成為改良後的GARCH (一般化條件異質變異)模型; 然而文獻中尚無研究將這些股票報酬的非常態分配GARCH 模型的樣本外預測表現進行總評估。本研究評估的非常態分配包括generalized-t (一般化t 分配; GT)、EGB2、modified Weibull、asymmetric generalized-t (非對稱一般化t 分配; AGT), 透過兩種檢定樣本外預測之統計機率密度函數的方法, 本研究不但能評估這些模型的相對預測能力, 我們也能從其中推知 VaR(風險值)估計的偏誤與這些模型預測能力之間的關聯。研究期間：9508 ~ 9607
關聯:	財團法人國家實驗研究院科技政策研究與資訊中心
顯示於類別:	[經濟學系] 研究計畫

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