金融资产的波动性和相关性(ppt 24页)

与正态分布相比，金融资产回报的时间序列数据往往有更高的峰度和更厚的尾部（尖峰厚尾性）
回报的波动有的时期很大，有的时期很小（爆发的波动性）
价格运动和波动性往往是负相关的。负的回报下波动性往往更大
波动性存在“记忆效应”，其影响要持续一段时间才消失（违反iid.假设）
回报的波动性在长期会向某以平均水平收敛（均值回复性）

GARCH模型的拟合：最大似然估计方法（Maximum Likelihood Estimation）有所有待定参数的解析解法，但通常通过软件完成参数的确定
阶数的确定和诊断
通常，GARCH (1,1)模型就可以满足大部分情况下的需要，如可转债基础资产的波动率等
原则上，如果回报平方时间序列（条件均值项）无自相关性，则模型基本上是合适的
方法：考察条件均值项平方的Box-Pierce统计量Q是否近似服从 χ2 分布

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