本文關(guān)鍵詞：中國股市長記憶性與趨勢變化研究——基于SEMIFAR-FIGARCH模型

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【摘要】：文章對中國股市的長記憶性進(jìn)行研究,在研究中將SEMIFAR模型與FIGARCH模型相結(jié)合,建立了既能反映收益率趨勢變化情況又能描述收益率和波動(dòng)長記憶特征的SEMIFAR-FIGARCH模型,利用該模型對我國滬、深兩市的收益率和波動(dòng)率的長記憶性及趨勢變化進(jìn)行實(shí)證分析,并與ARFIMA-FIGARCH、ARFIMA-HYGARCH模型結(jié)果比較擬合及預(yù)測效果。研究結(jié)果表明:我國滬、深兩市的收益率和波動(dòng)率均存在長記憶性;其收益率序列存在顯著的趨勢變化特征;SEMIFAR-FIGARCH模型的擬合和預(yù)測效果優(yōu)于ARFIMA-FIGARCH、ARFIMA-HYGARCH模型,表明SEMIFAR-FIGARCH模型對我國股市有較好的模型解釋能力和預(yù)測能力。
【作者單位】： 天津財(cái)經(jīng)大學(xué)理工學(xué)院;天津工業(yè)大學(xué)理學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： SEMIFAR-FIGARCH模型 趨勢 長記憶 核估計(jì)方法
【基金】：全國統(tǒng)計(jì)科學(xué)研究項(xiàng)目“大數(shù)據(jù)條件下金融風(fēng)險(xiǎn)測度的方法研究”,項(xiàng)目編號:2014LY003
【分類號】：F832.51
【正文快照】： ——基于SEMIFAR-FIGARCH模型金融時(shí)間序列的長記憶性也稱為長期相關(guān)性,描述了金融時(shí)間序列中相距較遠(yuǎn)的觀測值之間穩(wěn)定的依存關(guān)系。Mandelbrot最早提出了長記憶性的概念,并將其應(yīng)用在資產(chǎn)收益的研究中,此后,在金融領(lǐng)域長記憶性得到廣泛的應(yīng)用。對金融時(shí)間序列而言,具有長記憶

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本文編號：1035055