金融市場中,風險的度量及預測一直都是被關注和研究的重點。文章通過構建價格極差-交易量-廣義自回歸條件異方差模型,對股票市場的流動性風險進行度量,并利用上證指數2011年1月4日至2019年4月30日2 000多個數據作為樣本進行實證檢驗。結果表明,改進后的模型不僅能改善模型的擬合預測效果,廣義自回歸條件異方差效應的解釋能力明顯減小,而且所有價格極差和交易量的系數估計量均為正,說明把交易量和價格極差作為代理變量來研究收益率的持續(xù)波動性具有一定的解釋作用。同時改進模型比傳統(tǒng)模型預測的風險值更加準確,錯誤率更低。 

【文章來源】：杭州電子科技大學學報(社會科學版). 2020,16(05)

【文章頁數】：6 頁

【部分圖文】：

改進模型下的風險度量(正態(tài)分布)

改進模型下的風險度量(t分布)

圖2 改進模型下的風險度量(t分布)由圖1-圖3可知,價格極差-交易量-廣義自回歸條件異方差模型計算出的風險值與收益率的走勢趨勢一致,并且基本能夠覆蓋收益率的點分布,同時流動風險的值大多都在收益率的下方,只有少數溢出點(三角標志),這說明改進后的模型能夠充分估計出股票的流動風險,正確率較高。

【參考文獻】：
期刊論文
[1]中國牛市真的是“水�！眴�?——不確定性視角下股市價量關系的實證研究[J]. 石建勛,王盼盼,何宗武.  中國管理科學. 2017(09)
[2]中國股市收益率與成交量動態(tài)關系的研究——基于工具變量的分位數回歸（IVQR）模型[J]. 任燕燕,李劭珉.  中國管理科學. 2017(08)
[3]中國股市量價關系研究[J]. 陳虹,徐融.  經濟問題. 2017(03)
[4]基于日度低頻價格的波動率預測[J]. 劉威儀,孫便霞,王明進.  管理科學學報. 2016(01)
[5]基于La-VaR模型的中國國債市場流動性風險研究[J]. 胡方琦,宋琴.  海南金融. 2016(01)
[6]La-VaR模型在股票市場流動性風險度量中的應用[J]. 胡暉,王琰.  商業(yè)時代. 2009(31)

碩士論文
[1]基于極差GARCH-MIDAS模型的中國股市風險度量研究[D]. 岳婷婷.安徽財經大學 2019
[2]基于GARCH-VaR模型的新三板市場流動性風險量化研究[D]. 張亞西.西南交通大學 2016



本文編號：2964999