BEKK模型是一种多元GARCH模型,主要用于分析金融时间序列数据中的波动溢出效应。BEKK模型的具体参数包括均值方程和方差方程中的各项系数,这些系数在模型中扮演着不同的角色。
参数解释[color=var(--cos-color-text)]均值方程参数:
- 常数项:表示时间序列的基准水平。
- 滞后项系数:表示时间序列过去值的权重,反映了时间序列自身的动态依赖性。
- GARCH in mean项:表示条件方差对条件均值的影响,反映了波动对收益率的影响程度1。
[color=var(--cos-color-text)]方差方程参数:
- 下三角矩阵C:表示条件方差-协方差矩阵的初始值。
- 矩阵A和B:n阶方阵,用于捕捉不同时间序列之间的波动溢出效应。矩阵A和B的元素反映了不同时间序列之间的相互影响程度和方向
。
BEKK模型的假设使得其系数难以通过传统的检验,通常通过对关键系数是否为0进行检验来判断市场是否存在溢出效应。具体假设如下:
- Ho:0:表示溢出效应不存在于市场内23。
BEKK模型常用于金融市场间溢出效应的研究,特别是在处理多元时间序列数据时表现出色。虽然普通软件如R、Matlab、Stata等无法直接实现该模型,但可以通过专业软件如RATS进行实现。RATS是一个商业软件,但可以申请21天的试用版进行模型设定与实现1。


雷达卡


京公网安备 11010802022788号







