基于RGARCH-Copula模型的中美股市尾部相关性研究

• 作者: 侯信盟 吴鑫育 郭云康
• 来源期刊: 武汉商学院学报
• 学科: 经济
• 关键词: RGARCH-Copula模型 中美股市 尾部相关性 IFM
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 经济分析
• 页码范围: 34-39
• 页数: 6页
• 分类号: FF224|F831.51
• 字数: 5740字
• 语种: 中文

摘要

本文采用上证综合指数和标普500指数的收益率和已实现测度数据,利用已实现GARCH-Copula(RGARCH-Copula)模型对中美股市尾部相关性进行了研究.具体地,首先利用RGARCH模型对数据进行过滤,然后利用两步估计法(IFM)对各种Copula模型进行估计,通过对数似然值和两种信息准则的比较,选出最佳Copula模型,进而对两市场尾部相关性进行分析.实证结果表明,Survival Gumbel Copula表现较好,即两市场的相关性存在非对称特征,下尾相关性较强,不存在上尾相关性,说明美国股市大跌中国股市也有较大的概率会大跌,但美国股市大涨中国股市却不一定会大涨.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴鑫育		34	223	10.0	14.0
2	郭云康		3	4	1.0	2.0
3	侯信盟		3	0	0.0	0.0