基于MCMC 算法AR-GARCH 模型中国出口 集装箱运价指数波动性研究

来源：交通运输系统工程与信息杂志2016年第3期北京时间：

作者：王思远，余思勤，潘静静

单位：1. 上海海事大学a. 经济管理学院；b. 信息工程学院，上海201306； 2．福建农林大学交通与土木工程学院，福州350002

摘要：我国是集装箱货物进出口大国，集装箱班轮运价的剧烈波动使货主和班轮公 司面临巨大的风险.为研究我国出口集装箱运价波动风险，对中国出口集装箱运价指数 （China Containerized Freight Index, CCFI）建立基于Griddy-Gibbs 抽样MCMC算法的贝叶 斯AR-GARCH模型.针对1998 年4 月至2013 年12 月的CCFI总指数的去均值周收益率数 据，建立残差基于正态分布和T分布的AR-GARCH模型，运用WinBugs 软件和MH算法 进行贝叶斯参数估计，发现AR(3)-GARCH(1,1)模型拟合效果最好；参数估计结果表明， 波动具有较强的持续性，不存在“风险溢价”和“杠杆效应”.经对比，发现AR-GARCH-T模 型拟合效果更好；对比ML方法，发现MCMC算法估计结果的样本内拟合优度较差，而样 本外预测能力较强.

关键词：水路运输,波动持续性,AR-GARCH模型,CCFI,MCMC算法

基金资助：国家自然科学基金青年项目/National Natural Science Foundation of China（71101088）；福建省社科规划项目/ Fujian Social Science Planning Project（FJ2015C107）.