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基于马尔科夫状态转移的中国股票市场行业板块波动性与相关性研究
被引量:
2
1
作者
沈江建
龙文
《数学的实践与认识》
北大核心
2016年第21期80-88,共9页
利用马尔科夫状态转移.ARCH模型(SWARCH)来研究中国股票市场行业板块的波动性和相关性.首先对证监会划分的18个一级行业进行初步分析,建立单变量SWARCH模型,发现中国股票市场各行业板块均能够显著地分为高波动和低波动两个区制;接着利...
利用马尔科夫状态转移.ARCH模型(SWARCH)来研究中国股票市场行业板块的波动性和相关性.首先对证监会划分的18个一级行业进行初步分析,建立单变量SWARCH模型,发现中国股票市场各行业板块均能够显著地分为高波动和低波动两个区制;接着利用双变量SWARCH模型对行业板块间的相关性进行研究,发现各行业板块之间的相关性在高波动区制显著高于低波动区制.所得的研究结论可以为投资者提高投资组合收益率提供参考依据.
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关键词
行业板块
高
波动
区
制
低波动区制
相关性
原文传递
题名
基于马尔科夫状态转移的中国股票市场行业板块波动性与相关性研究
被引量:
2
1
作者
沈江建
龙文
机构
中国科学院虚拟经济与数据科学研究中心
中国科学院大学经济与管理学院
中国科学院大数据挖掘与知识管理重点实验室
出处
《数学的实践与认识》
北大核心
2016年第21期80-88,共9页
基金
国家自然科学基金(71101146)
中国科学院大学校长基金和中国科学院大学校部与研究所科研合作专项基金资助
文摘
利用马尔科夫状态转移.ARCH模型(SWARCH)来研究中国股票市场行业板块的波动性和相关性.首先对证监会划分的18个一级行业进行初步分析,建立单变量SWARCH模型,发现中国股票市场各行业板块均能够显著地分为高波动和低波动两个区制;接着利用双变量SWARCH模型对行业板块间的相关性进行研究,发现各行业板块之间的相关性在高波动区制显著高于低波动区制.所得的研究结论可以为投资者提高投资组合收益率提供参考依据.
关键词
行业板块
高
波动
区
制
低波动区制
相关性
Keywords
industry sector
high volatility regime
low volatility regime
correlation
分类号
F832.51 [经济管理—金融学]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于马尔科夫状态转移的中国股票市场行业板块波动性与相关性研究
沈江建
龙文
《数学的实践与认识》
北大核心
2016
2
原文传递
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