【摘要】：本文利用滬深股票市場數(shù)據(jù),研究了二者之間的相關結(jié)構(gòu),尤其是尾部相關情況。由于股票收益率序列存在著條件自相關和條件異方差,為避免這些對Copula參數(shù)估計的影響,我們先對收益率序列進行AR(4)-GJRGARCH(1,1)-t建模,得到的標準化殘差經(jīng)BDS檢驗為獨立同分布(i.i.d.)序列,再進行Copula建模。實證結(jié)果表明,滬深股市存在很強的正相關性,以及對稱的尾部相關。這與大多數(shù)國外學者認為股票市場之間存在非對稱相關現(xiàn)象的結(jié)論不同。本文通過圖形檢測和解析方法相結(jié)合來選擇對數(shù)據(jù)擬合最好的Copula函數(shù),結(jié)果表明學生t-Copula可以很好地刻畫滬深股市的相關性。
[Abstract]:Based on the data of Shanghai and Shenzhen stock market, this paper studies the correlation structure between them, especially the tail correlation. Due to the existence of conditional autocorrelation and conditional heteroscedasticity in stock return series, in order to avoid the influence of these factors on the estimation of Copula parameters, we first model the return sequence by AR (4) -GJRGARCH (1JRGARCH (1kRGARCH) -t). The standardized residuals obtained are independently distributed (i.d.) by BDS test. Sequence, and then Copula modeling. The empirical results show that there is strong positive correlation and symmetrical tail correlation in Shanghai and Shenzhen stock markets. This is different from the conclusion that most foreign scholars believe that there is asymmetric correlation between stock markets. In this paper, the best Copula function for data fitting is selected through the combination of graph detection and analytical method. The results show that student t-Copula can well describe the correlation of Shanghai and Shenzhen stock markets.
【作者單位】： 中國人民大學財政金融學院;
【分類號】：F224;F832.51

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