Copula-MGARCH模型及其估计方法在汇率市场中的应用  

Copula-MGARCH Models and Efficient Estimation in Exchange Rate Markets

作　　者：刘金全[1] 隋建利[1] 王雄威[1] 

机构地区：[1]吉林大学数量经济研究中心

出　　处：《数量经济技术经济研究》2010年第7期91-104,共14页Journal of Quantitative & Technological Economics

基　　金：吉林大学"211工程"和"985工程"建设项目;国家自然科学基金项目"非线性随机波动模型估计方法及应用研究"(70971055);教育部人文社会科学重点研究基地重大项目"全国经济周期波动态势与宏观经济总量内在关联机制的动态计量研究"(08JJD790133);教育部人文社会科学研究应急项目"金融危机中的经济形态关联性与市场反应机制研究"(2009JYJR014);吉林大学"985工程"研究生创新基金重点项目"经济与金融时间序列非线性和非对称性的计量与应用研究"资助

摘　　要：两步优化估计方法IFM是Copula-GARCH模型的重要参数估计方法,但是当研究的样本容量较小时,IFM估计方法会产生较大的估计误差。为了更为准确地估计汇率市场波动,我们运用多步优化估计方法MBP来估计汇率市场中的Copula-MGARCH模型,检验结果表明MBP方法比精确极大似然估计方法更简单、比IFM方法更有效,所获得的汇率波动估计精度更高。A two- step optimization method called inference functions for margins （IFM） is broadly adopted to estimate Copula - GARCH models. However, IFM is subject to small - sample bias. This paper proposes to estimate Copula - GARCH models in exchange rate markets by applying Maximization by Parts （MBP）, a multi - step optimization algorithm. This method decomposes the complicated log likelihood into two parts. In the decomposition, the first part is an easy likelihood consisting of only marginal likelihood. The second part includes depend- ence parameters from a multivariate likelihood and is used to update the estimates from the first part. The results indicate that MBP can provide more efficient estimation than IFM.

关 键 词：COPULA MGARCH MBP估计方法 

分 类 号：F224.0[经济管理—国民经济]