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改进的GARCH-M模型在股市风险分析中的应用
被引量:
1
1
作者
姚燕云
《绍兴文理学院学报(自然科学版)》
2006年第1期69-73,共5页
首先对上海和深圳的收益序列进行自相关检验,发现两市均不具有明显的自相关特征.其次对两市收益进行异方差检验,发现它们的异方差特征显著.在前两步基础上提出改进的GARCH—M(1,1)模型进行风险分析,结果表明:沪深两市的风险都...
首先对上海和深圳的收益序列进行自相关检验,发现两市均不具有明显的自相关特征.其次对两市收益进行异方差检验,发现它们的异方差特征显著.在前两步基础上提出改进的GARCH—M(1,1)模型进行风险分析,结果表明:沪深两市的风险都具有时变、正偏、高峰、波动聚集性和长记忆性等特点;中国股市的收益与风险没有必然联系,投资者还处于不完全理性阶段;风险对市场的正负面消息的反应存在显著差别,负面消息在一定程度上加剧了市场波动.
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关键词
风险
自相关
异方差
改进的
garch
—
m
模型
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职称材料
题名
改进的GARCH-M模型在股市风险分析中的应用
被引量:
1
1
作者
姚燕云
机构
绍兴文理学院数学系
出处
《绍兴文理学院学报(自然科学版)》
2006年第1期69-73,共5页
文摘
首先对上海和深圳的收益序列进行自相关检验,发现两市均不具有明显的自相关特征.其次对两市收益进行异方差检验,发现它们的异方差特征显著.在前两步基础上提出改进的GARCH—M(1,1)模型进行风险分析,结果表明:沪深两市的风险都具有时变、正偏、高峰、波动聚集性和长记忆性等特点;中国股市的收益与风险没有必然联系,投资者还处于不完全理性阶段;风险对市场的正负面消息的反应存在显著差别,负面消息在一定程度上加剧了市场波动.
关键词
风险
自相关
异方差
改进的
garch
—
m
模型
Keywords
risk
autocorrelation
heteroscedasticity
improved garch - m model
分类号
F830.91 [经济管理—金融学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进的GARCH-M模型在股市风险分析中的应用
姚燕云
《绍兴文理学院学报(自然科学版)》
2006
1
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