本文關(guān)鍵詞：美國(guó)股市影響下的中國(guó)股市收益的非對(duì)稱性研究　出處：《云南財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)》2010年03期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 不對(duì)稱 雙門限GARCH模型 貝葉斯推斷 M-H算法

【摘要】：在美國(guó)股市和中國(guó)股市本身滯后信息的雙重影響下,股改后中國(guó)股市收益均值及波動(dòng)不對(duì)稱。為了評(píng)估這種不對(duì)稱效果,選定門限非線性的GARCH模型,結(jié)合GJR效應(yīng),利用基于M-H算法的貝葉斯推斷的參數(shù)估計(jì)方法,分析中國(guó)股市收益均值和波動(dòng)不對(duì)稱的特點(diǎn)。選取SP500指數(shù)、恒生指數(shù)、上證綜指進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)了這種不對(duì)稱性。同時(shí)還發(fā)現(xiàn),美國(guó)股市對(duì)香港股市具有顯著的溢出效應(yīng),但這種溢出效應(yīng)更多地體現(xiàn)為美國(guó)股市利好消息對(duì)上海股市的影響,而利空或利好消息對(duì)上海股市的影響卻比香港股市具有明顯的滯后性。
[Abstract]:Under the influence of the lagging information of the American stock market and the Chinese stock market itself, the average return and the volatility of the stock market after the stock reform are asymmetric. In order to evaluate the asymmetric effect, the threshold nonlinear GARCH model is selected. Combined with GJR effect, using Bayesian inference parameter estimation method based on M-H algorithm, this paper analyzes the characteristics of average return and asymmetric volatility of Chinese stock market. SP500 index and Hang Seng Index are selected. The Shanghai Composite Index analyzed the asymmetry and found that the US stock market had a significant spillover effect on the Hong Kong stock market. However, the spillover effect is more reflected in the impact of good news on Shanghai stock market, while the negative or good news has a more obvious impact on Shanghai stock market than Hong Kong stock market.
【作者單位】： 華南農(nóng)業(yè)大學(xué)統(tǒng)計(jì)系;華南農(nóng)業(yè)大學(xué)廣東農(nóng)村政策研究中心;
【基金】：華南農(nóng)業(yè)大學(xué)校長(zhǎng)基金項(xiàng)目“基于MCMC算法的貝葉斯計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的應(yīng)用研究”(2008K015)
【分類號(hào)】：F832.51;F831.51;F224
【正文快照】： ……一、引言與文獻(xiàn)綜述國(guó)際金融市場(chǎng)一體化速度明顯加快,1987年10月以來(lái),國(guó)際上的主要股票指數(shù)就呈現(xiàn)出了越來(lái)越明顯的共同運(yùn)動(dòng)趨勢(shì)(Jeon等[1],1990),不同市場(chǎng)在資金流動(dòng)、市場(chǎng)運(yùn)作等方面聯(lián)系的加強(qiáng)使得各國(guó)資本市場(chǎng)間的關(guān)聯(lián)度得到增強(qiáng)。Jeong等[2](1990)用向量自回歸模型,

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1401250