利用广义自回归条件异方差模型预测菲律宾证券交易所综合指数的波动率
统计金融
2019-04-02 v1 统计计算
摘要
本研究旨在寻找合适的统计模型，利用广义自回归条件异方差（GARCH）模型预测菲律宾证券交易所综合指数（PSEi）的波动率。使用R软件，PSEi的对数收益率通过多种ARIMA模型建模，在存在异方差的情况下，对数收益率使用GARCH建模。基于分析，GARCH模型最适合用于PSEi的对数收益率。在所选GARCH模型中，GARCH(1,2)具有最低的AIC值和最高的LL值，意味着GARCH(1,2)是PSEi对数收益率的最佳模型。
引用
@article{arxiv.1904.00749,
title = {Forecasting the Volatilities of Philippine Stock Exchange Composite Index Using the Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity Modeling},
author = {Novy Ann M. Etac and Roel F. Ceballos},
journal= {arXiv preprint arXiv:1904.00749},
year = {2019}
}