【摘 要】
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本文尝试使用来自卡拉奇证券交易所(最近更名为巴基斯坦证券交易所)(KSE)的数据来模拟新兴市场的条件波动。我们采用了非对称模型,例如E-GARCH(1,1),T-GARCH(1,1)和P-GARCH(1,1)和对称模型,例如ARCH(1),GARCH(1,1)和GARCH-M(1,1),对22年的每日、每周及每月KSE 100指数回报系列进行了研究,以探讨波动的性质和不同的相关方面。新的经验证据表
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本文尝试使用来自卡拉奇证券交易所(最近更名为巴基斯坦证券交易所)(KSE)的数据来模拟新兴市场的条件波动。我们采用了非对称模型,例如E-GARCH(1,1),T-GARCH(1,1)和P-GARCH(1,1)和对称模型,例如ARCH(1),GARCH(1,1)和GARCH-M(1,1),对22年的每日、每周及每月KSE 100指数回报系列进行了研究,以探讨波动的性质和不同的相关方面。新的经验证据表明,这三个收益序列均显示出具有高峰度和平稳性的非正态分布特性。此外,我们发现波动性很高,并且持续存在,这导致了目前所观察到的冲击的影响,对未来收益的影响持续了更长的时间。最后,事实证明,用于日收益率系列的P-GARCH(1,1)和用于每周数据的GARCH(1,1)模型与波动率建模最符合。
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