【摘 要】
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本文分析发现大豆期货收益率序列分布具有尖峰厚尾特征,有记忆效应。大豆期货收益率存在较强的条件异方差,而GARCH模型能较好的消除条件异方差。相对于利好消息而言,利空消息
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本文分析发现大豆期货收益率序列分布具有尖峰厚尾特征,有记忆效应。大豆期货收益率存在较强的条件异方差,而GARCH模型能较好的消除条件异方差。相对于利好消息而言,利空消息对大豆期货收益率的冲击要大,总体上存在较为明显的杠杆效应。
In this paper, we find that the sequence distribution of soybean futures returns has the characteristic of peak and thick tail with memory effect. Soybean futures yields have strong conditional heteroskedasticity, while GARCH models can better eliminate heteroscedasticity. Relative to good news, negative news on soybean futures yields greater impact, there is a more obvious overall leverage effect.
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