中国股票市场的波动率聚集性研究——基于Markov机制转换Copula模型的实证分析

• 作者: 吴鑫育 李心丹 马超群
• 来源期刊: 系统管理学报
• 学科: 经济
• 关键词: 波动率聚集性 尾部相关性 Markov机制转换 高频数据 极大似然
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 页码范围: 644-650
• 页数: 7页
• 分类号: F830.9
• 语种: 中文

摘要

波动率聚集性是金融资产收益率序列中的一个重要特征.构建了Markov机制转换Copula模型研究中国股票市场的波动率聚集性(波动率相关性结构).采用上证综合指数和深证成份指数日内高频数据,构造已实现波动率作为隐波动率的代理变量,对中国股票市场进行了实证分析.结果表明,SJC Copula相比其他Copula能更好地刻画中国股票市场的波动率聚集性,波动率聚集具有明显的尾部非对称特征,高波动率的聚集相比低波动率的聚集发生概率要更高.另外,基于Markov机制转换SJC Copula模型的研究表明,中国股票市场的波动率聚集还具有明显的尾部动态特征.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马超群	湖南大学工商管理学院	225	4108	34.0	56.0
2	李心丹	南京大学工程管理学院	122	2452	28.0	47.0
3	吴鑫育	南京大学工程管理学院	34	223	10.0	14.0