基于向量乘积误差模型的中日韩汇率波动溢出效应研究

本文运用向量乘积误差模型(VMEM)研究了中国、日本与韩国实际有效汇率的波动溢出效应。实证分析结果表明,中国和日本的实际有效汇率波动既受自身过去波动、收益率的影响,也存在显著的杠杆效应;韩国实际有效汇率波动受前期波动与收益率的影响,但是不具有显著的杠杆效应。中国与日本、日本与韩国的汇率市场之间存在着双向的波动溢出效应。这与现实情况是相符的。

向量乘积误差模型似然估计初值选取

文章针对VMEM似然估计初值选取问题展开讨论。依据现有的理论方法,提供了两种估计初值的方法:矩估计和迭代ACD估计,利用两种方法得到的初值在给定的条件下都具有一致性,为VMEM参数似然估计初值选取提供重要依据。

门限向量乘积误差模型对沪深两市波动溢出分析

本文提出创新性模型即门限向量乘积误差模型(TVMEM),这种新模型是将向量乘积模型(VMEM)与机制转换的门限自回归模型相结合。利用TVMEM分析沪深两市的已实现波动率,发现沪市的内在机制促使沪深两市波动溢出具有显著非线性和非对称性特点。基于TVMEM考虑机制转换问题能够有效分析变量间的信息传导方向,这一点优于已有的分析波动溢出模型。

平滑转换向量乘积误差模型及对中国股市高频交易数据的应用

基于平滑转换理论本文提出了平滑转换向量乘积误差模型（STVMEM）。给出了模型极大似然估计迭代算法的初值选取方法和参数似然估计相结合的参数估计具体过程。参数估计具有一致性和渐进正态性。模拟结果表明参数估计具有良好的有限样本性质。利用信息分解形式的STVMEM对中国股市成交量、持续期和波动率之间关系进行分析,发现成交量冲击与波动率、波动冲击与持续期之间具有非线性关系。