Alternative models for conditional stock volatility
股票条件波动率的替代模型AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要直接比较股票收益的条件波动模型，并讨论 ARCH、GARCH 和波动非平稳性。
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股票条件波动率的替代模型
- 研究问题
- 月度股票收益波动是否可由平稳的条件异方差模型刻画？传统 ARCH 和 GARCH 未捕捉的非线性及非平稳性有多重要？
- 方法与思路
- 作者比较月度股票收益波动的若干统计模型，重点考察早期美国数据，并结合大萧条时期的高波动讨论平稳模型的适用性。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，股票收益中存在传统 ARCH 或 GARCH 未捕捉的重要非线性，且即使在其所述早期样本期间，波动也呈现非平稳性。
- 阅读关注点
- 应核对替代模型的具体形式、非线性和非平稳性的检验依据、历史数据的处理，以及大萧条观测对比较结论的影响。
- 阅读边界
- 仅据所给作者／机构库版本摘要，首处样本终年存在乱码，不能擅自修正；具体模型、检验条件、数值结果及刊本差异均未说明。
原文摘要
This paper compares several statistical models for monthly stock return volatility. The focus is on U.S. data from 1834-19:5 because the post-1926 data have been analyzed in more detail by others. Also, the Great Depression had levels of stock volatility that are inconsistent with stationary models for conditional heteroskedasticity, We show the importance of nonlinearities in stock return behavior that are not captured by conventional ARCH or GARCH models. We also show the nonstationariry of stock volatility, even over the 1834-1925 period.