【摘 要】
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通过构建AR-MS-GARCH模型,分析了市场流动性的状态转换机制,并设计了一种新的突变点检测指标。实证结果表明,市场流动性存在明显的＂低—高＂波动状态交替转换特征,两种状态都有
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通过构建AR-MS-GARCH模型,分析了市场流动性的状态转换机制,并设计了一种新的突变点检测指标。实证结果表明,市场流动性存在明显的＂低—高＂波动状态交替转换特征,两种状态都有较强的波动持续性,但不同状态转换和持续期存在一定的非对称性;计算突变点检测指标发现,市场流动性在样本期内存在五个突变点,而它们所对应的时刻往往是市场流动性＂强—弱＂转换的临界点。这些结论有助于监管部门及时采取政策措施,减少市场流动性突然逆转的可能性,以维护金融系统稳定。
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