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1、對(duì)于價(jià)格指數(shù)研究的一個(gè)重要方向,就是利用金融時(shí)間序列分析。其中收益率序列表現(xiàn)出的波動(dòng)率的尖峰厚尾和波動(dòng)率集聚現(xiàn)象對(duì)金融實(shí)踐具有重要意義。因此很多研究波動(dòng)率的條件異方差模型不斷被學(xué)者提出。
這些模型大致分為兩類,一類是用確定的函數(shù)描述條件方差σ2t演變,一類類是用隨機(jī)方程來(lái)描述條件方差σ2t的演變。ARCH類模型模型屬于第一類模型,而SV類模型屬于第二類模型。過(guò)去對(duì)于這些模型的評(píng)價(jià),往往只關(guān)注于模型對(duì)于金融數(shù)據(jù)某一特征的描述
2、和預(yù)測(cè)精度,并沒(méi)有一種方式關(guān)注模型對(duì)整個(gè)數(shù)據(jù)的擬合精度的評(píng)價(jià)。本文將選擇新的方法對(duì)兩類模型的擬合精度進(jìn)行評(píng)價(jià)。Didbold提出的密度預(yù)測(cè)方法提供了一種解答這個(gè)問(wèn)題的工具。
該度預(yù)測(cè)方法基于模型提供的條件概率密度函數(shù),能夠?qū)δP偷臄M合能力和預(yù)測(cè)能力提供評(píng)價(jià)。該方法可以評(píng)估互不包含的不同模型的表現(xiàn),并且可以容易擴(kuò)展到多步密度預(yù)測(cè)和多變量密度預(yù)測(cè),十分靈活。
Didbold利用直方圖和序列相關(guān)圖代替了傳統(tǒng)的獨(dú)立均
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