經濟理論明白揭示，在不確定下，金融性資產的選擇不僅要考慮其未來報
酬率的平均值，更需將風險程度納入決策過程中。而最佳風險測度為預測
誤差的變異數(Variance of Forec ast Error)。傳統實証方法均視變異
數為固定常數，實無法掌握變異數具有條件異質性的特點。為了到達此目
的，Engle(1982) 提出向量自迴歸條件異質變異數(ARCH)模型，此模型假
定條件變異數不再是固定常數而是過去干擾項平方的線型函數，為實証方
法上一項偉大的突破。在考慮多個變數的聯立動態體系中，由於跨方程式
間可以互相提供額外的訊息，往往可以增加估計的效率性，直覺上比單變
數的設定更能掌握資料的實際情形。故往後的學者便提出了多元自迴歸條
件異質變異數(Multivariate ARCH) 模型，此一模型亦有其缺點存在，因
其待估計參數過多，形成自由度嚴重減少，將導致估計值缺乏效率性。所
以如何利用可獲得的有限資料對模型進行更有效率的估計方式，此為研究
Multivaria te ARCH的重要課題。本文將對Multivariate ARCH做一系列
的介紹，並利用VAR 的貝氏方法對參數進行估計。而多元因素AR CH模型
也是探討的重點。
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CHENGCHI/B2002004172 |
| Creators | 欉清全, Genius Tung |
| Publisher | 國立政治大學 |
| Source Sets | National Chengchi University Libraries |
| Language | 中文 |
| Detected Language | Unknown |
| Type | text |
| Rights | Copyright © nccu library on behalf of the copyright holders |
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