菲律宾证券交易所综合指数波动性预测

在所有可能的GARCH模型中，GARCH（1,2）是最好的模型，因为它的AIC值最低，LL值最高。参考文献Adhikari，R.和Agrawal，R.K.2013。“关于时间序列建模和预测的介绍性研究。”arXiv预印本arXiv:1302.6613。Ahmed，A.E.M.和Suliman，S.Z.2011年。“使用来自苏丹的GARCH模型证据建模股市波动性。”国际商业和社会科学杂志2（23）。Banumathy，K.和Azhagaiah，R.2015年。“股市波动建模：来自印度的证据。”管理全局过渡13（1）：27。Bautista，C.C.2003年。“菲律宾股市波动性。”应用经济学信函10（5）：315-318。Boltjansky，V.G.、Gamkrelidze，R.V.和Pontrjagin，L.S.1956年。“最优过程理论。”Doklady Akademii Nauk SSSR 110（1）：7-10。Box，G.、Jenkins，G.M.、Reinsel，G.C.1994年。时间序列分析：预测和控制。第三。Englewood Clifs：普伦蒂斯大厅。Breusch，T.S.和Pagan，A.R.1980年。“拉格朗日乘数检验及其在计量经济学模型规范中的应用。”经济研究回顾47（1）：239-253。Brockwell，P.J.和Davis，R.A.，2016年。时间序列和预测简介。斯普林格。Chand、Sohail、Shahid Kamal和Imran Ali。2012年，“使用ARCH和GARCH模型对股价进行建模和波动性分析。”《世界应用科学杂志》19（1）：77-82。Chen、J.H.和J.F.Diaz。2014年，“菲律宾股票交易所指数的可预测性和效率”商业与经济杂志5（4）：535-539。Engle，R.F.、Focardi，S.M.和Fabozzi，F.J.2008年。“应用金融计量经济学中的ARCH/GARCH模型。”金融手册。Figlewski，S.1997年。“预测波动性。”金融市场、机构和工具6（1）：1-88。

Ghalanos，A.、Ghalanos，M.A.和Rcpp，L.2017年。包装“rugarch”。HORVATH，Z.和JOHNSTON，R.n.d.GARCH时间序列过程计量经济学7590项目2和3。Müller，G.、Durand，R.B.、Maller，R.和Klüppelberg，约2009年。“用连续时间GARCH模型分析股市波动性。”股市波动率32-48。Perrelli，R.2001年。“ARCH&GARCH模型简介。”伊利诺伊大学可选助教讲义1-7。Posedel，第2005页。“GARCH（1，1）模型的性质和估计。”梅托多洛斯基·兹韦茨基2（2）：243。萨法迪，T.2017年。“用于波动性聚类的小波域弹性网。”国际统计与经济学杂志TM 18 (4): 73-80.