沪深股市收益率

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沪深股市收益率的Copula模型及参数估计
《统计学与应用》2021年第5期916-928,共13页李晓康 
沪深股市对数收益率具有较强的相关性。使用GPD分布描述其边际分布,对其阀值采用Hill矩法进行估计,对其参数使用极大似然估计给出,并求其数值解。对其相关结构的描述采用二元正态Copula和二元t-Copula,并将其相关参数与样本进行比较。...
关键词：收益率 相关性 GPD分布 COPULA函数 
“沪港通”对沪深股市收益率的影响研究——基于VAR-EGARCH模型实证分析
《黑龙江工业学院学报（综合版）》2017年第4期109-114,共6页许勇 
以2010年1月至2016年4月沪深港股市日收益率及日成交额为样本,基于VAR-EGARCH模型分析"沪港通"改革前后沪深股市收益率受到的影响。根据VAR及方差分解结果表明,"沪港通"后对香港市场、上海市场收益率影响相比"沪港通"前有较大提高,但这...
关键词：“沪港通” “深港通” 收益率 VAR—EGARCH 
基于极值视角的沪深股市收益率的风险度量被引量：4
《统计与决策》2016年第15期163-165,共3页张虎 汪娟 
文章以沪深股市收益率为研究对象,分别运用收益率的极值分布、收益率的POT模型以及基于收益率序列GARCH模型残差的POT方法计算沪深股市的在险价值(Va R)。实证过程发现沪深股市收益率序列均存在明显的尖峰厚尾现象,实证结果表明深市潜...
关键词：VAR 极值分布 POT模型 GARCH模型 
金融危机对沪深股市收益率的影响分析——基于周内效应的比较
《企业导报》2011年第12期144-145,共2页徐一芳 
本文以沪深市场为研究对象,在使用虚拟变量的基础上,运用广义自回归条件异方差模型(GARCH)对其进行了实证分析,考察它们是否存在周内效应。并且在此基础上,比较金融危机影响中国股市前后沪深股市周内效应表现的变化。
关键词：周内效应 波动性 虚拟变量 金融危机 
沪深股市收益率及波动性特征分析研究被引量：1
《特区经济》2010年第11期122-123,共2页许悦 
中国金融市场的波动性从来都是备受关注的,本文对2000年1月4日～2010年5月26日沪深两市的收益率数据进行实证研究,得出中国金融市场收益率具有尖峰厚尾的特征和ARCH效应。并检验股市的溢出效应与杠杆效应等一系列特征,得出深市具有单向...
关键词：波动性 溢出效应 杠杆效应 
Copula模型在沪深股市相关性研究中的应用被引量：24
《数理统计与管理》2010年第5期890-898,共9页魏平 刘海生 
本文利用沪深股票市场数据,研究了二者之间的相关结构,尤其是尾部相关情况。由于股票收益率序列存在着条件自相关和条件异方差,为避免这些对Copula参数估计的影响,我们先对收益率序列进行AR(4)-GJRGARCH(1,1)-t建模,得到的标准化残差经...
关键词：COPULA函数 GARCH模型 沪深股市收益率 相关性 
沪深股市收益率的厚尾性分析被引量：1
《湖北经济学院学报（人文社会科学版）》2009年第9期34-36,共3页吴新林 
本文从收益率的波动性、正态性检验、厚尾性检验等角度对沪深股市收益率的基本统计量进行了初步分析,结果发现沪深股市收益率存在明显的尖峰厚尾现象。
关键词：波动性 正态性检验 厚尾性检验 
沪深股市收益率的尾部相关函数被引量：6
《数学的实践与认识》2008年第10期5-12,共8页钟君 史道济 
国家自然科学基金(70573077)
尾部相关性是相关性分析中重要的一类,利用度量尾部相关性的指标χ,χ-以及尾部相关函数ρ(θ)来分析尾部相关性,并给出ρ(θ)的一种非参数估计方法.通过这两种方法研究上证综合指数和深证成分指数日收盘指数对数收益率在损失情况下的...
关键词：VAR Copula渐近相关 渐近独立 尾部相关函数 
当前沪深股市收益率和波动性特点的研究
《华南金融电脑》2007年第7期31-33,共3页夏强 梁茹冰 姚旋 
一、引言 近来，国外许多的利用股票指数集中研究在金融市场的联系上，Jeong和Chiang利用向量自回归模型研究全球主要的交易市场，Arshanspalli et al．发现在大多数的市场上存在一种普遍的ARCH特征。在金融时间序列中，这些工作近来...
关键词：波动性 沪深股市 收益率 GARCH模型 金融市场 金融时间序列 自回归模型 交易市场 
沪深股市收益率的协整与因果关系实证研究被引量：3
《玉林师范学院学报》2007年第3期7-10,共4页覃思乾 何杭佳 
利用协整理论与误差修正模型对上证指数与深证指数对数收益率序列进行了协整分析,并利用Granger因果关系检验理论,考察了两者之间的联动关系.
关键词：股市 收益率 单整检验 协整 误差修正模型 GRANGER因果检验 
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