【摘 要】
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ARCH类模型是刻画序列波动集束(volatility clustering)和异方差的有力工具,将深圳成分指数作为研究对象,运用GQARCH-M模型,并引入了对波动时段进行划分的概念,针对不同的波
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ARCH类模型是刻画序列波动集束(volatility clustering)和异方差的有力工具,将深圳成分指数作为研究对象,运用GQARCH-M模型,并引入了对波动时段进行划分的概念,针对不同的波动时段,分析其波动率的非对称特点,得出在股市发展的前两个时段,利好消息比利空消息对股市造成的影响要大,并给出了合理的解释.此外,收益率和波动性在第二时段后具有显著的正相关关系,这也为我国股市逐步完善提供了实证依据.
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