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摘要:
本文在GARCH(1,1)模型的基础上,运用Pair Copula降维法探究非线性结构的股票市场间相关性。我们基于4种不同的残差分布来构建GARCH(1,1)模型,对比发现只有残差服从广义误差分布时,模型通过显著性检验,从而找到相对好的金融资产序列的边缘分布拟合模型。我们使用Pair Copula降维方法,依据AIC/BIC准则(赤池信息准则/贝叶斯信息准则),发现D-Vine结构比C-Vine结构更适合描述股票市场间相关关系,于是最终选用D-vine结构来构建市场间相关结构的Pair Copula函数。
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文献信息
篇名 基于Pair Copula和GARCH(1,1)模型的股市研究
来源期刊 理论数学 学科 经济
关键词 PAIR COPULA GARCH(1 1) 残差 股票市场
年,卷(期) 2019,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 129-136
页数 8页 分类号 F2
字数 语种
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 何坤 东华大学数学系 6 8 1.0 2.0
2 张雯 东华大学数学系 2 2 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
PAIR
COPULA
GARCH(1
1)
残差
股票市场
研究起点
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理论数学
其它
2160-7583
武汉市江夏区汤逊湖北路38号光谷总部空间
出版文献量(篇)
797
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