波动率预测是当前金融工具中一个有趣的具有挑战性的话题,因为它与利润直接相关。 有许多与波动性直接相关的风险和回报。 因此,预测波动性成为金融领域最可有可无的话题。 GARCH 分布在风险度量和期权定价中起着重要作用。 在本文中,动机是通过使用不同的分布模型来衡量 GARCH 技术在预测波动率方面的性能。 我们在用于预测股票实体波动性的分布模型中使用了 9 种变体。 本文观察到的不同 GARCH 分布模型有 Std、Norm、SNorm、GED、SSTD、SGED、NIG、GHYP 和 JSU。 提前 10 天预测波动率,并将值与实际值进行比较,以找出波动率预测的最佳分布模型。 从获得的结果可以看出,具有 GED 分布模型的 GARCH 优于所有模型。
1