内容简介

波动模型是分析金融数据、估算金融风险的主要工具之一，受到了学界和业界的广泛关注。虽然金融波动模型的参数估计和实证方法备受重视，但对模型的检验方法的研究却被人们严重地忽视了。众所周知，模型的前提条件关系到模型的应用以及结论的正确与否。遗憾的是，由于仅有的几篇关于模型检验的文献都是基于沃尔德检验或尤度比检验的思想，面临着不可定义参数检验的难题，无法保证其检验结果的正确性。
本书借鉴量子力学中的德鲁塔函数的思想，率先建立拉格朗日乘数检验统计量，以规避不可定义参数的检验问题。各章的主要内容分别如下：
第一章，介绍金融波动模型及其相互关系；
第二章，在随机波动模型的基础上，提议检验EGARCH模型的拉格朗日乘数检验统计量，并通过计算机仿真和实证分析，验证该检验统计量的检验能力；
第三章，在Jump—GARCH模型的基础上，提议检验跳跃现象存在与否的拉格朗日乘数检验统计量，并应用计算机仿真，验证该检验统计量的正确性；
第四章，在Jump—GARCH（t）模型的基础上，提议检验跳跃现象的拉格朗日检验统计量，并用计算机仿真和实证分析加以验证；
第五章，分别在Jump—EGARCH模型和Jump—EGARCH（t）模型的基础上，提议检验跳跃现象的拉格朗日乘数检验统计量，并通过计算机仿真和实证分析加以验证；
　　第六章，在Jump-SV模型的基础上，提议检验跳跃现象的拉格朗日乘数检验统计量，并通过计算机仿真和实证分析验证该检验统计量的检验效率。