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针对金融资产收益率普遍存在的尖峰厚尾现象,本文首先将经典的已实现GARCH模型的误差分布拓展到具有厚尾特性的偏广义误差分布的形式,同时将杠杆函数的幂次放松为待估参数,建立了新的已实现GARCH-SGED模型。然后采用MLE方法对已实现GARCH-SGED模型的参数进行估计,验证了将杠杆函数的幂次进行放松是有必要的。并通过蒙特卡洛方法对已实现GARCH-SGED模型进行随机模拟,结果显示所有参数估计的均方误差结果都较小,参数估计结果较为理想。其次,以上证50指数5分钟频率的高频数据为研究对象,对误差分