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基于長記憶視角的Granger因果檢驗

發(fā)布時間:2020-07-28 16:26
【摘要】:基于ARFIMA和FIGARCH模型,以地產(chǎn)股指數(shù)和銀行股指數(shù)為例,提供了一種分解長記憶時間序列短記憶特征的思路,研究了時間序列長記憶性對Granger因果檢驗的影響。案例研究表明,銀行指數(shù)收益率波動對地產(chǎn)指數(shù)收益率波動有更強的因果引致關(guān)系,且銀行指數(shù)收益率波動的長記憶特征在一定程度上影響到其短時相依關(guān)系對地產(chǎn)指數(shù)收益率波動的解釋力。

【參考文獻】

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8 王p

本文編號:2773139


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