發(fā)布時(shí)間：2022-10-21 18:51

　　本文在金融市場(chǎng)典型事實(shí)約束下,運(yùn)用ARFIMA和FIAPARCH模型分別對(duì)金融收益率與波動(dòng)率進(jìn)行建模,以排除金融市場(chǎng)典型事實(shí)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)傳染效應(yīng)的影響,進(jìn)而運(yùn)用極值理論（EVT）對(duì)標(biāo)準(zhǔn)收益的極端尾部建模,并運(yùn)用由Clayton、Frank和Gumbel組成的混合Copula模型對(duì)金融風(fēng)險(xiǎn)傳染進(jìn)行實(shí)證研究。研究結(jié)果表明:次貸危機(jī)的爆發(fā)對(duì)于股市的長(zhǎng)記憶性具有一定的影響;在次貸危機(jī)后,中國(guó)大陸股市與香港股市、日本股市以及新加坡股市發(fā)生了顯著的極端風(fēng)險(xiǎn)傳染,而香港股市與日本股市、新加坡股市以及日本股市與新加坡股市之間未發(fā)生顯著的極端風(fēng)險(xiǎn)傳染。 

【文章頁(yè)數(shù)】：6 頁(yè)

【文章目錄】：
1引言
2研究方法
    2.1基于典型事實(shí)的邊緣分布模型設(shè)定
    2.2基于混合Copula的金融極端風(fēng)險(xiǎn)傳染測(cè)度模型
    2.3金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)傳染測(cè)度模型的可靠性檢驗(yàn)方法
3實(shí)證結(jié)果與分析
    3.1樣本選取與說(shuō)明
    3.2描述性統(tǒng)計(jì)與邊緣分布模型估計(jì)
    3.3基于混合Copula模型的極端風(fēng)險(xiǎn)傳染檢驗(yàn)與分析
4結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于VAR模型的區(qū)域金融風(fēng)險(xiǎn)傳染效應(yīng)與實(shí)證分析——以金融危機(jī)前后數(shù)據(jù)為例[J]. 曹源芳,蔡則祥.  經(jīng)濟(jì)問(wèn)題. 2013(10)
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