函数型随机条件方差自回归模型的稳定性的任务书

函数型随机条件方差自回归模型的稳定性的任务书任务：分析函数型随机条件方差自回归模型（Functional Autoregressive Conditional Heteroscedasticity，F

函数型随机条件方差自回归模型的稳定性的任务书 任务：分析函数型随机条件方差自回归模型（Functional AutoregressiveConditionalHeteroscedasticity，FARCH）的稳定 性，并探讨其在金融领域中的应用。 要求： 1.对FARCH模型进行深入研究，包括模型的定义、特点、参数估计方 法等方面； 2.分析FARCH模型的稳定性，包括平稳性、弱平稳性、矩稳定性等， 提出相应证明方法； 3.探讨FARCH模型在金融领域中的应用，包括股票指数的收益率预 测、风险管理的评估等方面； 4.要求撰写一篇完整的学术论文，包括摘要、引言、理论部分、实证分 析部分、结论与展望等内容。 参考文献： 1.Engle,R.F.(2002).DynamicConditionalCorrelation:ASimple ClassofMultivariateGeneralizedAutoregressiveConditional HeteroskedasticityModels.JournalofBusiness&Economic Statistics,20(3),339-350. 2.Francq,C.&Zakoian,J.-M.(2010).GARCHModels:Structure, StatisticalInferenceandFinancialApplications.Wiley. 3.Bollerslev,T.(1986).GeneralizedAutoregressiveConditional Heteroskedasticity.JournalofEconometrics,31(3),307-327. 4.Glosten,L.R.,Jagannathan,R.&Runkle,D.E.(1993).Onthe RelationbetweentheExpectedValueandtheVolatilityofthe NominalExcessReturnonStocks.JournalofFinance,48(5), 1779-1801.