基于改进MCD方法的多元GARCH模型的估计

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多元GARCH模型常用于资产间协方差阵的估计和预测,但在高维数据背景下,维数诅咒、噪声影响使得传统的多元GARCH模型不再适用。文章考虑将改进的MCD方法应用到常见的多元GARCH模型——DCC和BEKK的估计过程中,提出基于改进MCD方法的多元GARCH模型,该模型在解决维数诅咒的同时,还考虑了资产的排列顺序对协方差阵估计的影响。通过模拟和实证研究发现:新提出的模型估计和预测的协方差阵更加接近于真实的协方差阵,其在投资组合中的应用效果更好,提高了投资者的平均收益,并降低了组合风险。
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