基于LAD-LASSO的多门限波动率模型估计与应用

作     者：李木易 童晨 张晓林 LI Mu-yi;TONG Chen;ZHANG Xiao-lin

作者机构：厦门大学王亚南经济研究院福建厦门361005 厦门大学经济学院福建厦门361005 厦门大学大数据金融交叉实验室福建厦门361005 

出 版 物：《数理统计与管理》 (Journal of Applied Statistics and Management)

年 卷 期：2024年第43卷第3期

页      面：559-570页

核心收录：

学科分类：02[经济学] 0202[经济学-应用经济学] 020208[经济学-统计学] 07[理学] 0714[理学-统计学（可授理学、经济学学位）] 070103[理学-概率论与数理统计] 0701[理学-数学] 

基　　金：国家自科基金重点项目(72033008) 面上项目(72073112) 国家社科基金重大项目(20&ZD106) 教育部人文社会科学研究青年基金项目(22YJC790117) 

主　　题：多门限 波动率 LASSO LAD 已实现波动率 

摘      要：本文研究一类具有多门限结构的条件异方差自回归模型(T-CHARM)的估计和应用。针对门限个数未知以及金融数据的厚尾性质,我们采用最小绝对偏差套索算法(LAD-LASSO)同时估计门限个数和模型的未知参数。该方法在模型误差项四阶矩不存在时仍然有效,放宽了经典LASSO方法在门限模型上的适用场合。蒙特卡洛模拟表明,在门限个数的正确识别率、门限值和波动率参数值的估计方面,LAD-LASSO方法均具有优良的有限样本表现。本文将提出的LAD-LASSO方法结合T-CHAR模型,应用于沪深300指数日度收益率数据的建模和预测。实证结果表明,与采用LAD方法估计的经典GARCH模型相比,本文提出的方法在样本内拟合和样本外预测方面均有优越表现。