本文選題：收益波動(dòng)性　切入點(diǎn)：持倉量　出處：《商業(yè)研究》2010年10期

【摘要】：采用VAR模型和擴(kuò)展的GARCH族模型,研究臺(tái)灣股指期貨收益波動(dòng)性、交易量和持倉量三者之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系,同時(shí)檢驗(yàn)交易量和持倉量在GARCH模型中的預(yù)測(cè)作用。結(jié)果表明:臺(tái)灣股指期貨交易量對(duì)收益波動(dòng)性的直接影響存在著滯后效應(yīng),波動(dòng)性間接地依賴于持倉量的變化,交易量和持倉量之間存在明顯的雙向因果關(guān)系。交易量和持倉量的引入能否有助于基礎(chǔ)GARCH模型預(yù)測(cè)收益波動(dòng)性取決于樣本觀測(cè)期的選擇,從均方誤差來看三個(gè)最好的非樣本收益波動(dòng)性預(yù)測(cè)模型都是擴(kuò)展后的GARCH變形模型。
[Abstract]:By using the VAR model and the extended GARCH family model, this paper studies the dynamic relationship among the return volatility, trading volume and positions of stock index futures in Taiwan. At the same time, it tests the predictive role of trading volume and position in the GARCH model.The results show that there is a lag effect on the direct effect of the trading volume of Taiwan stock index futures on the return volatility, and the volatility indirectly depends on the change of the position, and there is an obvious two-way causal relationship between the trading volume and the position.Whether the introduction of trading volume and position can help the base GARCH model to predict the return volatility depends on the choice of sample observation period. From the mean square error, the three best non-sample return volatility prediction models are all extended GARCH deformation models.
【作者單位】： 中央財(cái)經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院;
【基金】：中央財(cái)經(jīng)大學(xué)研究生科研創(chuàng)新基金重點(diǎn)項(xiàng)目,項(xiàng)目編號(hào):08-Z-006
【分類號(hào)】：F224;F832.51

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本文編號(hào)：1704860