因子模型門檻效應(yīng)的LM和Wald檢驗及其統(tǒng)計性質(zhì)研究
發(fā)布時間:2020-12-23 02:37
門檻因子模型可以有效地刻畫高維度時間序列的共變特征和區(qū)制轉(zhuǎn)換行為,具有良好的可解釋性和預(yù)測能力。針對因子載荷矩陣存在的門檻效應(yīng),本文提出了拉格朗日乘子和沃爾德檢驗方法,并給出了漸近分布,相關(guān)結(jié)果表明以上檢驗統(tǒng)計量具有良好的大樣本性質(zhì)和有限樣本表現(xiàn)。在實證部分,以我國股市的行業(yè)指數(shù)作為研究對象,通過構(gòu)建門檻因子模型來刻畫我國股票市場波動的共變性特征和非對稱效應(yīng)。實證結(jié)果表明基于門檻因子模型可以很好地刻畫中國股市行業(yè)收益率波動的共變特征和區(qū)制轉(zhuǎn)換行為。
【文章來源】:統(tǒng)計研究. 2020年11期 北大核心CSSCI
【文章頁數(shù)】:10 頁
【部分圖文】:
2014年-2018年波動率水平的市場沖擊exp(f^t)
圖2刻畫了狀態(tài)變量、估計的門檻值及對應(yīng)的區(qū)制指示函數(shù)。圖2顯示,擬合的門檻因子模型可以較好地刻畫我國股市系統(tǒng)性風(fēng)險的區(qū)制轉(zhuǎn)換行為。表8給出了兩種不同狀態(tài)下市場共同波動沖擊對波動率指標(biāo)方差的總體貢獻(xiàn)度。由表5可知,在低波動狀態(tài),市場共同波動沖擊為各行業(yè)收益率波動的主要因素,解釋總方差的比例為54%;而在高波動狀態(tài),這一比例僅為43%,收益率波動主要體現(xiàn)為個體特質(zhì)波動。
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]因子模型的一種結(jié)構(gòu)突變檢驗及其統(tǒng)計性質(zhì)研究[J]. 韓猛,白仲林,繆言. 統(tǒng)計研究. 2018(06)
本文編號:2932910
【文章來源】:統(tǒng)計研究. 2020年11期 北大核心CSSCI
【文章頁數(shù)】:10 頁
【部分圖文】:
2014年-2018年波動率水平的市場沖擊exp(f^t)
圖2刻畫了狀態(tài)變量、估計的門檻值及對應(yīng)的區(qū)制指示函數(shù)。圖2顯示,擬合的門檻因子模型可以較好地刻畫我國股市系統(tǒng)性風(fēng)險的區(qū)制轉(zhuǎn)換行為。表8給出了兩種不同狀態(tài)下市場共同波動沖擊對波動率指標(biāo)方差的總體貢獻(xiàn)度。由表5可知,在低波動狀態(tài),市場共同波動沖擊為各行業(yè)收益率波動的主要因素,解釋總方差的比例為54%;而在高波動狀態(tài),這一比例僅為43%,收益率波動主要體現(xiàn)為個體特質(zhì)波動。
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]因子模型的一種結(jié)構(gòu)突變檢驗及其統(tǒng)計性質(zhì)研究[J]. 韓猛,白仲林,繆言. 統(tǒng)計研究. 2018(06)
本文編號:2932910
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