【摘 要】
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为了探测随机波动模型的非对称特征，修改传统的随机波动模型建立非对称的随机波动模型，采用基于马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）模拟的贝叶斯分析对模型进行参数估计。对中国深圳、上海
【机 构】
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西安交通大学经济与金融学院,西安华瑞科技公司
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为了探测随机波动模型的非对称特征，修改传统的随机波动模型建立非对称的随机波动模型，采用基于马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）模拟的贝叶斯分析对模型进行参数估计。对中国深圳、上海股市波动进行实证研究发现，非对称随机波动模型能较好地探测波动存在的非对称波动。与GJR-GARCH模型相比，非对称随机波动模型预测效果更好。
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