TY - JOUR A2 - Alhamzawi，拉希姆AU - Yeshiwas，达维特AU - Berelie，Yebelay PY - 2020 DA - 2020年4月4日TI - 预测阿拉比卡咖啡和原油价格的Covolatility：用高频数据的多元GARCH方法SP - 1424020 VL - 2020 AB - 资产收益率序列预测的covolatility正成为学者，从业者和投资组合经理之间进行了广泛研究的课题。本文估算各种使用阿拉伯咖啡的布伦特原油和周收盘价（单位：美元/磅）的周收盘价（美元/桶）多元GARCH模型，并比较了基于高频盘中这些模型的预测效果数据，其允许更精确的实现波动测量。这项研究使用的每周价格数据来明确模型covolatility和就业高频日内数据来评估模型预测效果。分析点的结论是，与学生的变化的条件相关性（VCC）模型 Ť分布式创新方面是我们的经验设置的背景下，最准确的波动率预测模型。我们建议并鼓励日后研究多元GARCH模型的预测效果要特别注意已实现波动聘请高频数据可行的时候，只要测量。SN - 1687-952X UR - https://doi.org/10.1155/2020/1424020 DO - 10.1155 /一百四十二万四千零二十○分之二千零二十○JF - Hindawi出版KW - - ER概率统计PB的杂志 -