曾惠芳，熊培銀

(1.湖南科技大學(xué) 商學(xué)院，湖南 湘潭 411201；2. 湖南科技大學(xué) 信息與電氣工程學(xué)院，湖南 湘潭 411201)

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基于MCMC的分位回歸GARCH模型的貝葉斯分析

曾惠芳1，熊培銀2

(1.湖南科技大學(xué) 商學(xué)院，湖南 湘潭 411201；2. 湖南科技大學(xué) 信息與電氣工程學(xué)院，湖南 湘潭 411201)

摘要：基于最小一乘方法提出了一類分位回歸GARCH模型的2步估計方法，并且基于雙指數(shù)分布和非對稱Laplace分布構(gòu)建了GARCH模型的似然函數(shù)，選擇擴散先驗分布，實現(xiàn)了對模型的貝葉斯估計.仿真分析發(fā)現(xiàn)基于最小一乘方法的貝葉斯分位回歸方法可以全面有效地實現(xiàn)對GARCH模型的估計.

關(guān)鍵詞：貝葉斯； 分位數(shù)； GARCH模型； 經(jīng)濟波動

在金融數(shù)據(jù)分析中，常?？梢园l(fā)現(xiàn)金融時間序列數(shù)據(jù)具有波動聚集性，即在較大的波動之后伴隨著較大幅度的波動，較小幅度的波動之后伴隨著較小幅度的波動.Engle[1]開創(chuàng)性地提出了自回歸條件異方差(ARCH)模型，該模型假設(shè)擾動項是異方差的，并將誤差滯后項的平方作為其條件方差的解釋變量，從而很好地描述了時間序列的這種波動集群性.

以往研究ARCH模型的目的是測度變量的方差，而分位ARCH模型是對變量條件尺度的測度.Taylor[2]，Schwert[3]，Nelson[4]等分別都提到過利用ARCH模型研究變量分布尺度的問題.除正態(tài)分布之外，尺度比方差能夠更好地描述變量的離散程度.Koenker[5]等討論了異方差模型的分位估計，在此基礎(chǔ)上，Koenker[6]等提出了分位自回歸條件異方差模型，并推導(dǎo)了其估計量的漸進(jìn)分布. Park[7]利用分位門限GARCH模型分析了德國馬克匯率的波動性，發(fā)現(xiàn)分位門限GARCH模型很好地描述不同收益沖擊對波動的非對稱性影響.為了估計分位門限GARCH模型，把分位門限GARCH模型表示為狀態(tài)空間模型，用遞歸分位回歸方法估計了門限GARCH模型. Xiao[8]等提出了一類線性分位回歸GARCH模型，并給出了模型的2步估計方法以及估計量的漸近性質(zhì).Chen[9]等提出了ARCH模型的一步估計，并提出了分位回歸模型的格蘭杰因果檢驗.本文在文獻(xiàn)[8]研究工作基礎(chǔ)上提出一類非線性分位回歸GARCH模型，并給出了模型的貝葉斯推斷.

1模型結(jié)構(gòu)分析

在ARCH模型基礎(chǔ)上，Bollerslev[10]提出了廣義自回歸條件異方差(GARCH)模型.GARCH模型是對ARCH模型的重要推廣，比ARCH模型需要更小的滯后階數(shù)，因此GARCH模型的結(jié)構(gòu)相對簡單，便于實際應(yīng)用.考慮GARCH模型

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傳統(tǒng)上假設(shè)殘差項服從正態(tài)分布，用極大似然方法(MLE)來估計參數(shù)，但是該方法對異常點非常敏感.隨后，許多學(xué)者提出了擬極大似然方法(QMLE)，因為QMLE具有更廣泛的適應(yīng)范圍.但是，若yt的四階矩不存在，由QMLE得到的估計量的漸近分布將不會是正態(tài)的.針對QMLE的缺陷，Peng[11]等從估計方法的角度來處理厚尾問題，指出可以對GARCH模型做出稍許修改，即將殘差平方的均值為1改為令殘差平方的中位數(shù)為1.此改動相當(dāng)于把原始的GARCH模型殘差項乘以一個非負(fù)的常量k，可以把模型(1)表示為

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對模型進(jìn)行分位回歸估計；重復(fù)以上步驟，直到參數(shù)估計結(jié)果比較穩(wěn)定.

2模型的貝葉斯估計

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其中ξt是服從非對稱Laplace分布的隨機變量，ξt的τ分位數(shù)等于0.這樣，分位回歸GARCH模型的似然函數(shù)可以表示為

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3仿真分析

首先，通過LADE估計得到的條件方差方程中參數(shù)的全局估計.選擇先驗分布為均勻分布，利用MCMC算法可以模擬得到各個參數(shù)的邊緣后驗分布.在模型運行的過程中，一共迭代了10 500次，為確保參數(shù)估計的一致性，把開始迭代的500次丟棄，然后用501次到10 500次迭代得到的樣本來估計參數(shù).圖1給出了條件方差方程中參數(shù)的迭代軌跡.從參數(shù)的迭代軌跡圖可以發(fā)現(xiàn)各條馬爾可夫鏈?zhǔn)鞘諗康?，說明MCMC仿真過程是平穩(wěn)的.圖2給出了參數(shù)后驗分布的核密度估計，密度曲線表現(xiàn)比較平滑且呈鐘型，說明MCMC算法有效地模擬了模型中各參數(shù)的邊緣后驗分布.

圖1　模型參數(shù)的迭代軌跡

圖2　模型參數(shù)的后驗密度

表1給出了各參數(shù)后驗均值、標(biāo)準(zhǔn)差，MC誤差和95%的貝葉斯置信區(qū)間.從表1中估計結(jié)果可以看出，α0=2.325，α1=0.434 2，條件方差中的系數(shù)與數(shù)據(jù)產(chǎn)生過程非常接近，由此可以說明，LADE可以穩(wěn)健地估計條件方差中的參數(shù).

表1　模型的最小一乘估計

把估計得到的參數(shù)代入條件方差中，利用分位回歸方法估計殘差項分布的分位數(shù).圖3給出了不同分位數(shù)τ=0.1,0.25,0.5,0.75,0.9下殘差項估計的后驗分布.表2給出了殘差項的貝葉斯分位估計.

圖3　殘差項分位估計的后驗密度

參數(shù)均值 標(biāo)準(zhǔn)差MC誤差0.025分位數(shù)0.975分位數(shù) ?-1(0.1)-0.60980.04678.582E-4-0.7056 -0.5234 ?-1(0.25)-0.25870.03034.375E-4-0.3199 -0.2002 ?-1(0.5)0.03380.02113.426E-4-0.0065 0.0755 ?-1(0.75)0.29800.03165.678E-40.2362 0.3592 ?-1(0.9)0.63470.03986.626E-40.5524 0.7095

從表2中可以看出，在分位數(shù)時τ=0.1,0.25,0.5,0.75,0.9時，相應(yīng)的殘差項的分位估計為-0.609 8，-0.258 7，0.033 8，0.298 0，0.634 7.殘差項中位數(shù)估計為0.033 8，接近于零，并且殘差項的估計表現(xiàn)出對稱性.因此，從結(jié)果看說明提出的新方法是有效的，而且比文獻(xiàn)[8]提出的方法更簡單，更容易使用和理解.

4結(jié)論

GARCH模型被廣泛地應(yīng)用于經(jīng)濟金融時間序列的波動分析.由于經(jīng)濟金融時間序列波動的復(fù)雜性，為了更靈活全面地刻畫經(jīng)濟時間序列的波動性，在不考慮殘差項的分布形式的情況下，本文提出了一類非線性分位回歸GARCH模型，并考慮到了條件方差方程中的參數(shù)的全局依賴性，基于最小一乘法提出了一種新的2步估計方法實現(xiàn)了對非線性GARCH模型的貝葉斯分位回歸估計，得到了GARCH模型擾動項的分位估計.仿真分析發(fā)現(xiàn)，本文所提方法不僅可以有效地實現(xiàn)對分位回歸GARCH 模型的估計，還可應(yīng)用于其他擴展GARCH模型的估計，能夠有效地識別分位回歸GARCH模型中的變點問題.

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Bayesian Analysis of Quantile GARCH Models Based on MCMC Algorithm

Zeng Huifang1, Xiong Peiyin2

(1. College of Business, Hunan University of Science and Technology, Xiangtan 411201，China;

2. School of Information and Electrical Engineering, Hunan University of Science and Technology, Xiangtan 411201，China)

Abstract：In the report, based on least absolute deviation, the two step estimation method for GARCH models using quantile regression was proposed, and based on double exponential distribution and asymmetric Laplace distribution, the likelihood function of GARCH model was constructed, dispersion and prior distribution was selected, and Bayes estimation for model was achieved. The simulation results showed that Bayes quantile regression estimation is effective to achieve the estimation for GARCH model.

Keywords：Bayesian; Quantile; GARCH models; economic volatility

中圖分類號：F 224.9； O 212

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：ADOl：10.15886/j.cnki.hdxbzkb.2015.0022

文章編號：1004-1729(2015)02-0120-05

收稿日期：------------------------ 2014-10-25基金項目： 國家自然科學(xué)基金青年項目(41301421)

作者簡介：曾惠芳(1981-)，女，湖南邵陽人，講師，博士.