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2008-07-22

最近在用garch(1,1)对金融序列作分析,用matlab估计了参数,但是发现,如果调整Garch(1)项的系数更大些的话,曲线似乎拟合的更好,难道matlab估计的参数还不是最优的值吗?

[此贴子已经被作者于2008-7-22 13:33:31编辑过]

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2008-7-22 13:32:00
各位高手,给点想法呗
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2008-7-22 15:24:00

更好?什么更好?看起来更好还是残差更小?还是别的什么标准?

MATLAB用的是何种估计方法?

在均方意义下,无偏估计类里,ML估计自然没有OLS好,也就是说倘若MATLAB用ML或是近似ML就扔有改进的余地。

但倘若出了无偏估计类,在均方意义下,OLS也不一定是最优的了。

楼主,您调大Garch(1)项的系数是手工的吧,有可能由此得到的估计已经不是无偏的了。

再说了,MATLAB采用的一般是迭代算法,和“最优”总有些差距,只是看差不多了就停止迭代了。楼主您得到的更好的估计究竟比MATLAB好多少,和原先的到底有多大差距?

总而言之,情况纷繁复杂,您最好看看它的帮助,或是具体地给出细节。

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2008-7-22 15:42:00

多谢sheepmiemie的指点,下面是我的情况:

首先matlab使用的是最大似然估计,过程是迭代,而我调整系数也的确是手工的,我想给邻近一天的方差更高的权重。

我没有用残差来判别,我以其估算的结果来计算VaR值,再和历史结果进行比较,发现效果并不是很理想。

我觉得是不是我对Garch的期望太高了,也许garch本身估算方差的能力也是有限的?

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2008-7-23 22:12:00
Kalman Filter and Baysian Theory are better than Garch in forecasting.
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2008-7-24 09:16:00
这个观点有多新阿,能不能简单介绍一下呢。
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