论文摘要
大维数据背景下,数据维度和噪声的影响使得传统BEKK模型估计起来非常的困难。针对BEKK模型的不足,本文在其估计过程中引入乔列斯基分解和LASSO惩罚函数,提出了改进的BEKK模型（IMP-BEKK）。IMP-BEKK模型首先在BEKK模型的估计过程中引入乔列斯基分解法,从而将复杂的协方差阵估计方法转化为一系列的回归模型;然后,在回归模型中加入惩罚函数来解决维数诅咒问题。通过模拟和实证研究发现:较BEKK模型而言,IMP-BEKK模型明显提高了大维协方差阵的估计和预测效率;并且将其应用在投资组合时,投资者获得了更高的投资收益和经济福利。
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文章来源
类型: 国际会议
作者: 刘丽萍,陈琴
关键词: 改进的模型,大维协方差阵,乔列斯基分解法,惩罚函数
来源: 2019中国保险与风险管理国际年会 2019-07-17
年度: 2019
分类: 基础科学,经济与管理科学
专业: 数学,金融,证券,投资
单位: 贵州财经大学数学与统计学院
分类号: F832.51;O212.1
页码: 973-983
总页数: 11
文件大小: 776k
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