基于小波多尺度分析的garch建模方法的拓展

？考虑到交易周期对资产价格波动特征的重要影响,将小波多尺度分析引入广义自回归条件异方差(garch)建模理论,提出了多尺度广义自回归条件异方差模型和多尺度增广分整广义自回归条件异方差均值模型,同时通过改进迭代的步长参数,得到了收敛速度快于bhhh算法的数值优化方法.对上证综合指数进行实证分析,结果表明:该模型克服了garch理论无法同时揭示蕴含在资产价格内部的多时间尺度信息的缺陷,还能够捕获到资产收益率在不同时间尺度上的局部波动特征;改进后的算法对模型参数估值效果十分明显.这类模型有助于探究资产价格伴随交易周期演化的微观动力学机制.