用于金融崩盘的对数周期 -AR(1)-GARCH(1,1) 模型
统计金融
2009-11-13 v1 数据分析、统计与概率
物理与社会
摘要
本文旨在回应近期关于在经济物理学文献中实现更严谨统计方法论的主张。为此，我们考虑一种计量经济学方法来研究价格波动的对数周期模型的结果，该模型已广泛用于预测金融崩盘。为了对未知参数进行可靠的统计推断，我们在原始模型的误差项中引入了自回归动态和条件异方差结构，从而得到了对数周期 -AR(1)-GARCH(1,1) 模型。原始模型和扩展模型均拟合了美国市场的金融指数，即 S&P500 和 NASDAQ。我们的分析揭示了两个主要观点：(i) 对数周期 -AR(1)-GARCH(1,1) 模型的残差具有更好的统计特性；(ii) 改进了关于金融崩盘时间的参数估计。
引用
@article{arxiv.0801.4341,
title = {The log-periodic-AR(1)-GARCH(1,1) model for financial crashes},
author = {L. Gazola and C. Fernandes and A. Pizzinga and R. Riera},
journal= {arXiv preprint arXiv:0801.4341},
year = {2009}
}
备注
17 pages, 4 figures, 12 tables, to appear in Europen Physical Journal B