美國消費者物價指數之回溯測試

應數四乙：鍾松廷 指導教授：林彩玉

本研究以 1913–2024 年美國月度消費者物價指數（CPI）為樣本，建構 SARIMA–GARCH之整合架構，比較不同 GARCH 模型設定在極端通膨風險預測上的穩定性。在實證方法上，首先透過 Box–
Cox 轉換與季節性單根檢定（Augmented Dickey-Fuller , ADF）處理數據非平穩性，建立最適之 SARIMA 均值模型；隨後以模型殘差配適 sGARCH、iGARCH、eGARCH 與 gjrGARCH 等波動
模型，搭配常態（norm）、 stundent t （std）、skew-t（sstd）、Generalized error distribution（GED） 假設，估計 1% 與 2.5% 風險值（Value-at-Risk, VaR），並運用無條件涵蓋
（UC）、條件涵蓋（CC）及動態分位數( DQ）檢定，對 2005–2024 年樣本外期間進行滾動回溯檢定。