【摘 要】
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文章选取上证股市A、B股日收盘指数为分析对象,结合应变量、自变量对应的向量构建基于极大似然估计的马尔可夫结构转换模型,并在此基础上,针对结构转换非参数状态GARCH的波动
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文章选取上证股市A、B股日收盘指数为分析对象,结合应变量、自变量对应的向量构建基于极大似然估计的马尔可夫结构转换模型,并在此基础上,针对结构转换非参数状态GARCH的波动率实施参数估计,最后结合日收益率序列以极大似然法进行了三状态下的参数估计比对分析,结果证实沪市A、B股存在一定程度的互动性和“尖峰厚尾”分布特征,且马尔可夫结构转换模型下的RS-APGARCH模型具备相对更高的拟合能力。
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