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

被引：8

作者：

吴鑫育 ^{[1
,2
]}

李心丹 ^{[1
]}

马超群 ^{[3
]}

机构：

[1] 南京大学工程管理学院

[2] 安徽财经大学金融学院

[3] 湖南大学工商管理学院

来源：

系统管理学报 | 2018年 / 27卷 / 04期

基金：

安徽省自然科学基金; 中国博士后科学基金;

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;

D O I：

暂无

中图分类号：

F832.51 [];

学科分类号：

1201 ; 020204 ;

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。

引用

页码：644 / 650

页数：7

共 20 条

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