1、信息技術的飛速發(fā)展和金融市場日趨全球化的傾向，導致新的金融產(chǎn)品不斷涌現(xiàn)，極大地增加了金融投資和銀行業(yè)務的復雜性，而區(qū)域性的金融風暴和銀行危機都表明，需要加強對金融產(chǎn)品穩(wěn)定性的研究。對金融業(yè)進行謹慎的管制，除了急需構建新的不同種類的理論模型、使其更貼近現(xiàn)實世界外，更迫切的任務是，需要以微觀數(shù)據(jù)為基礎的實證研究。金融資產(chǎn)價格的波動是金融體系風險積累的重要來源之一，幾乎所有的金融危機都與金融資產(chǎn)價格的波動相關。因而，對于波動性的定量建模是對金

2、融資產(chǎn)波動性研究的核心內容之一，目前，參數(shù)、非參數(shù)、半?yún)?shù)建模的思想越來越多地應用于金融領域。大量的實證研究表明，金融數(shù)據(jù)中存在著波動集群性和高峰厚尾的特性，因此，用一般的時間序列模型來擬合金融數(shù)據(jù)的波動性就顯得不太合適。GARCH模型是目前度量金融市場波動性的有力工具之一。參數(shù)GARCH模型是常用的模型，但是參數(shù)GARCH模型存在模型誤設的缺陷。為了解決模型誤設的問題，人們就提出了非參數(shù)GARCH模型，而非參數(shù)GARCH模型存在著“維

3、數(shù)災難”和難以對估計出的模型進行解釋的問題，因此，為了彌補參數(shù)GARCH模型和非參數(shù)GARCH模型的缺陷，本文引入了半?yún)?shù)GARCH模型。半?yún)?shù)GARCH模型將參數(shù)部分和非參數(shù)部分有機地結合起來，它的參數(shù)部分能對模型進行一定的解釋，非參數(shù)部分又能削減估計值與真實值之間的誤差。半?yún)?shù)GARCH模型是半?yún)?shù)模型的一種，但是現(xiàn)有的半?yún)?shù)估計方法對于半?yún)?shù)GARCH模型并不適用，本文給出了估計半?yún)?shù)GARCH模型的兩階段迭代算法。 通過