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引文資料
題名:
美國聯邦基金利率預測模型之實證探討
書刊名:
華人經濟研究
作者:
商振綱
/
溫秀英
出版日期:
2007
卷期:
5:1
頁次:
頁141-160
主題關鍵詞:
預測
;
時間數列模型
;
利率預測
;
ARIMA
;
ARCH
;
GARCH
;
Forecasting
;
Time-series models
;
Interest rate
原始連結:
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被引用次數:期刊(0) 博士論文(0) 專書(0) 專書論文(0)
排除自我引用:0
共同引用:
3
點閱:19
本研究分別以ARIMA及GARCH模型針對1991年1月至2005年12月間美國聯邦基金利率(The U.S. Federal Funds Rate)之月資料進行分析,並以MAE,MSE,RMSE以及MAPE等方法比較兩模型之預測績效。而在研究之過程中得出下列幾點實證結果:(1)利用ARIMA模型與GARCH模型在預測美國聯邦基金利率時,在預測期為24期的預測績效,以GARCH模型較優。(2)ARIMA模型與GARCH模型在預測美國聯邦基金利率時,不同的預測期間會有不同的預測績效,在預測期為6個月時兩模型之績效均優於12個月、18個月及24個月。(3)ARIMA模型與GARCH模型受限於其自身的參數假設,其預測值往往較受到其預測期前幾期之走勢而變動。(4)在利率有明顯變動時,ARIMA模型與GARCH模型並無法準確預測其變動方向,僅能依照、預測期之前幾期利率的走勢勾勒出預測值。
以文找文
This study employs uni-variable time-series models to forecast the trends of the U.S. Federal Funds Rate (FFR). The empirical data covers FFR monthly data from January l99l to December 2005. Two models, ARIMA and GARCH, are used to analyze the data respectively In order to compare the accuracies of these two models, the methods of MAE, MSE, RMSE and MAPE are the main tools used to measure their prediction performances. Major conclusions of this study are stated as follows. First of all, the forecasting performance of GARCH model is better than that of ARIMA. Secondly, the setting of time points and length of forecasting periods lead to different performances of these two models. For instance, performances of both models for six months are better than those of twelve months, eighteen months and twenty-four months. The prediction performances of both models are depends heavily on the length of the in-sample data. Finally, these two models cannot predict precisely the change of the Federal Funds Rate especially when the interesting rate comes across with a sudden change. They can only outline roughly the trend of the interest rates based upon the previous in-sample period.
以文找文
期刊論文
1.
郭祥兆、李憲杰(1995)。一般化自廻歸條件異質性變異數模型參數之選定、估計與檢定--以臺灣加權股價指數為例。成功大學學報,3,53-71。
延伸查詢
2.
曾淑惠、王志成(20030600)。時間數列ARIMA模式與多變量模糊時間數列模式在預測應用之比較--以總體經濟資料之預測為例。中國統計學報,41(2),175-210。
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3.
Bidarkota, P. V.(1998)。The comparative forecast performance of univariate and multivariate models: an application to real interest rate forecasting。International Journal of Forecasting,14,457-468。
4.
Breusch, T. S.,、Pagan, A. R.(1980)。The lagrange multiplier test and its applications to model specification。Review of Economic Studies,47,239-254。
5.
Craine, R.、Havenner, A.M .(1988)。Forecast comparisons of four models of U.S. interest rates。Journal of Forecasting,7,21-29。
6.
Hall, A. D.、H. M. Anderson.、Granger, C. W. J.(1992)。A cointegration analysis of treasury b ill yields。The Review of Economics and Statistics,74(1),116-126。
7.
Iyer, Sridhar.、Andrews, Rick L.(1999)。Forecasting with latent structure time series models: An application to nominal interest rates。Journal of forecasting,18(6),395-409。
8.
Nelson, D. B.(1990)。Stationary and persistence in the GARCH (1,1) Model。Econometric Theory,6,318-344。
9.
Engle, R. F.(1990)。Discussion: Stock Market Volatility and The Crash of 87。Review of Financial Studies,3,109-106。
10.
Granger, C. W. J.、Ramanathan, R.(1984)。Improved Methods of Combining Forecasts。Journal of Forecasting,3(2),197-204。
11.
Engle, R. F.(1982)。Autoregressive Conditional Heteroske- dasticity with Estimates of the Variance of U.K. Inflation。Econometrica,50(4),987-1008。
12.
Godfrey, Leslie G.(1978)。Testing Against General Autoregressive and Moving Average Error Models When the Regressors Include Lagged Dependent Variables。Econometrica,46(6),1293-1302。
13.
Schwarz, Gideon(1978)。Estimating the Dimension of a model。The Annals of Statistics,6(2),461-464。
14.
Engle, Robert F.、Ng, Victor K.(1993)。Measuring and testing the impact of news on volatility。The Journal of Finance,48(5),1749-1778。
15.
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16.
Breusch, T. S.、Pagan, A. R.(1979)。A Simple Test for Heteroscedasticity and Random Coefficient Variation。Econometrica,47(5),1287-1294。
17.
葉仕國、張美菁(20031200)。臺灣貨幣市場短期利率模型的實證探討。交大管理學報,23(2),37-57。
延伸查詢
18.
Bollerslev, Tim(1986)。Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity。Journal of Econometrics,31(3),307-327。
19.
Akaike, Hirotsugu(1974)。A new look at the statistical model identification。IEEE Transactions on Automatic Control,19(6),716-723。
20.
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研究報告
1.
Engle, R. F.(1979)。A general approach to the construction of model diagnostics based upon the lagrange multiplier principle。
圖書
1.
Brooks, Chris.(2004)。Introductory Econometrics for Finance。Cambridge University Press。
2.
Gaynor, Patricia E.、Kirkpatrick, Rickey C.(1994)。Introduction to Time-Series Modeling and Forecasting in Business and Economics。New York:McGraw-Hill, Inc.。
3.
Lewis, C. D.(1982)。Industrial and Business Forecasting Methods: a practical guide to exponential smoothing and curve fitting。Southampton:London:The Camelot Press Ltd:Butterworth Scientific。
4.
Box, G. E. P.、Jenkins, G. M.、Reinsel, G. C.(1976)。Time Series Analysis: Forecasting and Control。San Francisco:Holden-Day。
5.
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延伸查詢
6.
Gujarati, Domodar N.、Porter, D. C.(2003)。Basic Econometrics。New York:McGraw Hill。
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