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HAC模型在东盟股市中的相依性分析研究
白双燕, 吴 永, 何 霞, 贺洪莲
2020 (4):
243-250.
doi: 10.3969/j.issn.1674-8425(z).2020.04.033
摘要
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以近 10年东盟 6个代表国的核心日股票收益指数为研究对象,选取 2009 01 21—2019 02 11的交易数据,分别建立 ARMAGARCH模型和分层阿基米德 Copula(HAC)模 型来刻画东盟各国股市的动态特征和相依性风险。研究表明:ARMA(1,1)GARCH(1,1)模型 对东盟代表国的股指收益率有着较好的拟合效果,偏 t分布下的模型能更好地捕捉收益率的尖 峰厚尾性,在 HAC的 3个生成元 Clayton、Gumbel、Frank函数中,Gumbel函数的拟合度最好。结 果证明:马来西亚、印尼和新加坡的股指相依性最大,越南跟其他东盟国的股指相依性最小。该 结果对国内外企业在东盟如何投资发展具有一定的指导意义。
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