本文關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘在中國公司債券市場非對稱性中的應(yīng)用　出處：《濟南大學學報(自然科學版)》2017年03期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 數(shù)據(jù)挖掘 公司債券 廣義自回歸條件異方差模型 非對稱性

【摘要】：借助數(shù)據(jù)挖掘中的廣義自回歸條件異方差(GARCH)模型分析中國公司債券市場的非對稱效應(yīng),在計算公司債券收益率的基礎(chǔ)上,對數(shù)據(jù)進行基本統(tǒng)計分析,并且構(gòu)建E-GARCH模型和GJR-GARCH模型,以研究不同信用級別的公司債券收益率的非對稱特征。結(jié)果表明:在AA-級和AAA級公司債券中,利空消息對市場的沖擊大于利好消息的;而在AA級和AA+級公司債券中,利好消息對市場的沖擊大于利空消息的。
[Abstract]:Based on the generalized autoregressive conditional heteroscedasticity (GARCH) model in data mining, this paper analyzes the asymmetric effect of Chinese corporate bond market and calculates the corporate bond yield. The basic statistical analysis of the data is carried out, and the E-GARCH model and the GJR-GARCH model are constructed. In order to study the asymmetric characteristics of corporate bond yield of different credit levels, the results show that in AA- grade and AAA grade corporate bonds, the impact of bad news on the market is greater than that of good news; In AA and AA grade corporate bonds, the impact of good news on the market is greater than bad news.
【作者單位】： 廣西大學數(shù)學與信息科學學院;桂林電子科技大學數(shù)學與計算科學學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(71461005,71462004) 廣西自然科學基金項目(2014GXNSFFA118001,2014GXNSFFAA118010) 中國博士后科學基金項目(13R21414700,2013M540372) 廣西區(qū)級大學生創(chuàng)新訓練項目(201510595264)
【分類號】：F832.51
【正文快照】： 隨著公司債券發(fā)行規(guī)模和投資者的不斷增加,公司債券市場已經(jīng)成為中國債券市場的重要組成部分。信息非對稱性是影響公司債券收益的重要因素,主要體現(xiàn)在信息沖擊對公司債券收益波動的影響。在文獻[1]中,Engle提出了自回歸條件異方差(ARCH)模型,為異方差模型的發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。AR

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本文編號：1397599