探索金融计量经济学成就和挑战
5页1、探索金融计量经济学:成就和挑战摘 要 本 通过对近20年来盎融计量经济学主要发展成就的回顾舟绍了计量经济学研究的热点领域和有待解班的问题。丰克认为,ARCH模型 及在此基础上发展起来的其他异方差模型、GMM 以及与之相关的参数估计方法的出现以及在盎融经济学中成功的运用是叠融计量经济学最重要最基本的成就i数据及处理方法的独特性使叠融计量经济学相对独立于传统计量经济学而发展。关键调盎融计量经济学;AR CH模型;GMM方法;时囊波动1 引言简单地讲,金融计量经济学就是计量经济工具在金融数据中的应用 几年前人们还在对将金融计量经济学从计量经济学中分离出来或单独作为计量经济学的一十独立分支的必要性进行辩论 。如今金融计量经济学以其独有的研究对象和研究方法,已经成为计量经济学中相对独立、颇具特色和最为活跃的研究领域之一。金融衍生工具的大量出现金融数据的相对丰富和完善使曾因数据贫乏而难为无米之靛的计量经济学家有了大显身手的用武之地。耳前的金融计量经济学从研究对象和研究方法上都有许多深入的发展。 统计学和计量经济学的标准看,20年前银多实证的金融论文所采用的都是相对简单的数据分析工具而计算机功能的加
2、速发展、高质量的金融数据的可获得性的提高加上越来越复杂的计量经济技术的发展和应用都剧烈地改变丁和改变着这一研究领域 更为重要的是,这些在学术研究领域取得的进屉,也深探影响了和影响着现代金融和投资管理的日常实践,这种紧密的关系又反过来探刻地促进了这 学术领域中许多新的发展。2 过去的发展在金融计量经跻学过去20年的漫长发展中,时变波动模型的提出 及对其进行的AR CH形式的捌画和随机波动的表述、建立在稳健矩方法基础上的估计方法(如GMM方法)等,都是具有里程碑意义的工作。金融计量经挤学领域此后的工作程明显受到这些开创性工作的影响。2 .1 时变波动不确定性是金融计量经济学中的一个中心问题。在描述金融资产价格的传统时间序列模型中,有两个假定作为前提;第一, 价格随机变量服从正态分布;第二,价格的波动(用方差度量)是不随时间变化的一个常数 但研究发现,金融资产价格不符台这两个假设。大量的实证研究证明,金融资产价格的分布具有厚尾现象其分布密度酋线在距离均值较远的地方位于正态分布曲线的上方 这就意殊着资产价格出现异常值的可能性大于正态分布给出的概率,因此必须寻找其它的更加台适的分布来刻画价格的变
3、化 另一方面,价格的变化存在波动积聚现象。所谓波动积聚是指价格的一个大的波动后面接着一个大的价格波动而一个小的波动随后的波动也较小这种资产价格的变化趋势 这一发现说明用不变方差时序模型来描述盒融数据是不可行的。1982年ET1 提出了自回归条件异方整模型 J简称AR CH模型来描述金融资产的价格行为,收到很好的效果并得到许多金融计量经济研究和实证研究的追随 AR CH模型认为,价格时间序列的随机干扰项的平方服从自回归过程因此,尽管随机干扰项的无条件方差是一个不变的常数从而ARCH模型仍保持为一个二阶平豫过程但其条件方差是过去随机干扰项的函数。这一性质使ARCH模型较好捕捉了盒融时间序列数据中存在的波动积聚现象。另外,在四阶矩存在和其他一些条件下,AR CH模型的分布的峰度(kmo)大于3,能够刻画金融时序数据中的厚尾现象 Bolleralev在1986年将AR CH模型进行推广,提出广义ARCH模型即GAR CH的模型_3。GARCH模型认为随机干扰项的条件方整不仅是干扰项的过去值的函数,同时也与回归变量的过去值有关 自从AR CH模型和GAR CH模型提出后,金融计量经济学家们开始利
4、用这些模型认真地对金融时间序列数据中的特有现象进行建模。从此,有关的实证文献如雨后春笋涌现出来。如今,我们对日收益数据以及更低频率的收益的分布的显著特征已经有更好的了解 其中值得弓起注意的实证结果有:波动相依的强持续性,不同的资产和不同市场之间的联结和溢出 ,波动相关性的非对称性(又称杠杆效应),等等。过去lO年中也有许多重要的理论结果出现其中包括最流行的单变量ARCH模型和随机波动模型的统计性质研究“ 、拟极大似然估计(QMLE)方法、贝叶斯估计、适应估计等_l 。由拟极大似然估计方法知道,即使模型设定错误,AR CH模型仍然可以作为连续时间随机波动扩散过程的滤波和预报器,而这种扩散过程经常在资产定价理论研究的文献中出现_l 。如果没有这些进展。高额数据建模、长期相依性、高维系统研究中面临的几十颇具挑战性的问题是很难得以解决的22 是活多样的话计方法计量经济学常用的传统的估计方法有两种;矩法估计和极大似然估计。由于极大似然估计的各种有量估计,这种估计方法使用最多。但应用极大似然估计要首先知道被估计对象的分布这在许多实际问题中是做不到的。1982年,hl黜1在工具变量估计方法的基础上,
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