【摘 要】
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为了进一步研究金融市场的相关性和相关模式,文中将GARCH模型和Copula模型相结合,建立了二元金融时间序列的CopulaGARCH模型,并对上证综合指数和深证成分指数进行了实证分析
【基金项目】
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国家自然科学基金(11601410);中国博士后科学基金(2017M613169)
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为了进一步研究金融市场的相关性和相关模式,文中将GARCH模型和Copula模型相结合,建立了二元金融时间序列的CopulaGARCH模型,并对上证综合指数和深证成分指数进行了实证分析。结果表明:上海证券交易所和深圳证券交易所的收益率具有很强的相关性。随着股票价格的上涨或下跌,上海股市与深圳股市之间的协同效应将大幅增加,相关程度明显增大。实证结果对比发现,相对于二元正态Copula,二元tCopula对实际问题的描述能力更为准确。
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