基于MNM-GARCH模型的沪深股市动态关联性研究
4页1、精品范文模板 可修改删除撰写人:_日 期:_基于MNM-GARCH模型的沪深股市动态关联性研究论文导读::首次引入多元正态混合GARCH模型(MNM-GARCH),并运用于沪深股市波动性特征和动态相关结构的实证研究当中,研究结果发现相比传统的MV GARCH模型,MNM-GARCH模型对沪深股市波动特征及二者之间关联性的解释效果更优,充分体现了该模型的优越性。同时利用广义似然比检验法,构造广义似然比统计量检验上述结论,检验结果支持上述结论。论文关键词:MNM-GARCH模型,波动性,动态相关性,广义似然比检验一、引言Engle(1982)开创性地提出了ARCH模型,Bollerslev(1986)并将其扩展至GARCH模型,自此之后对单一金融资产波动性的建模研究得到了快速发展,形成了一套成熟而又完备的理论框架。然而在金融市场中,不同的市场、资产之间,往往存在着相互影响和波动的相互关系以及风险的相互传递。为分散、化解金融风险,就需要对多个资产进行组合,进行风险的对冲和规避,这些都是建立在对多个变量、多个市场之间波动相关特性的分析基础之上。因此,多元GARCH模型开始迅速发展,成为多年来计
2、量经济学研究的重要内容。文献2对多种MV GARCH模型做了相关综述,总结了这些模型的基本框架、适用条件及模型优劣。近年来,由于在风险管理方面的重要应用,关于金融波动的动态混合模型越来越受到关注,而这种动态混合模型是基于多元正态混合分布假设的。实证研究表明,若干个正态分布的有限混合能够有效捕捉到收益率分布中的有偏和厚尾,而且当其与GARCH类方程结合来刻画各混合成分的方差时,还能产生较复杂的动态行为,而这种行为现象在股市中经常出现。例如,混合结构中的一个成分是平稳的,而另一个成分不平稳,但它们的混合过程仍然表现为平稳的。这就相当于股市大部分时间是稳定的,偶尔出现短期的剧烈波动。目前,国外学者已对单变量的正态混合GARCH(NM-GARCH)模型进行了大量研究金融论文,包括Haas et al.(2004),Alexanderand Lazar(2006),Bauwens and Rombouts(2007),Bertholonet al.(2006),Wu and Lee(2007),Ausin and Galeano(2007),Giannikiset al.(2008)等等。他们对
《基于MNM-GARCH模型的沪深股市动态关联性研究》由会员鲁**分享,可在线阅读,更多相关《基于MNM-GARCH模型的沪深股市动态关联性研究》请在金锄头文库上搜索。
2023-04-16 8页
2023-10-04 20页
2022-09-20 10页
2023-09-17 12页
2022-11-05 3页
2023-07-18 2页
2022-09-19 5页
2023-06-10 3页
2023-09-12 10页
2023-12-16 12页