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基于高维数据的改进CCC-GARCH模型的估计及应用
被引量：
4
1
作者
刘丽萍
马丹
唐晓彬
《统计与信息论坛》
CSSCI
北大核心
2016年第9期22-28,共7页
高维数据给传统的协方差阵估计方法带来了巨大的挑战,数据维度和噪声的影响使传统的CCCGARCH模型估计起来较为困难。将主成分和门限方法有效结合,应用到CCC-GARCH模型的估计中,提出基于主成分正交补门限方法的CCC-GARCH模型(PTCCC-GARCH...
高维数据给传统的协方差阵估计方法带来了巨大的挑战,数据维度和噪声的影响使传统的CCCGARCH模型估计起来较为困难。将主成分和门限方法有效结合,应用到CCC-GARCH模型的估计中,提出基于主成分正交补门限方法的CCC-GARCH模型(PTCCC-GARCH)。PTCCC模型主要通过前K个最优主成分来刻画大维协方差阵的信息,并通过门限函数以剔除噪声的影响。通过模拟和实证研究发现:较CCCGARCH模型而言,PTCCC-GARCH模型明显提高了高维协方差阵的估计和预测效率;并且将其应用在投资组合时,投资者获得了更高的投资收益和经济福利。
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关键词
主成分正交补门限方法
主成分正交补门限CCC-GARCH模型
高维协方差阵
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题名
基于高维数据的改进CCC-GARCH模型的估计及应用
被引量：
4
1
作者
刘丽萍
马丹
唐晓彬
机构
贵州财经大学数学与统计学院
西南财经大学统计学院
对外经济贸易大学统计学院
出处
《统计与信息论坛》
CSSCI
北大核心
2016年第9期22-28,共7页
基金
贵州省教育厅2015年度普通本科高校自然科学研究项目<大维数据背景下金融协方差阵的估计及应用>(黔教合KY字[2015]423)
2015年全国统计科学研究项目<金融动态条件协方差阵的估计及其应用>(2015LY19)
+1 种基金
2015年度北京市社会科学基金青年项目<大数据背景下北京市网络风险动态监测与控制机制研究>(15SHC030)
2015年度全国统计科学研究重大项目<大数据视角下我国主要宏观经济指标预判预测方法体系研究>(2015LD050)
文摘
高维数据给传统的协方差阵估计方法带来了巨大的挑战,数据维度和噪声的影响使传统的CCCGARCH模型估计起来较为困难。将主成分和门限方法有效结合,应用到CCC-GARCH模型的估计中,提出基于主成分正交补门限方法的CCC-GARCH模型(PTCCC-GARCH)。PTCCC模型主要通过前K个最优主成分来刻画大维协方差阵的信息,并通过门限函数以剔除噪声的影响。通过模拟和实证研究发现:较CCCGARCH模型而言,PTCCC-GARCH模型明显提高了高维协方差阵的估计和预测效率;并且将其应用在投资组合时,投资者获得了更高的投资收益和经济福利。
关键词
主成分正交补门限方法
主成分正交补门限CCC-GARCH模型
高维协方差阵
Keywords
the principal components and thresholding method
ptccc-garch
High dimensional covariance
分类号
F222.3 [经济管理—国民经济]
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作者
出处
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被引量
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1
基于高维数据的改进CCC-GARCH模型的估计及应用
刘丽萍
马丹
唐晓彬
《统计与信息论坛》
CSSCI
北大核心
2016
4
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