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由于我国股票市场每日报酬时间序列的非正态性和厚尾性,且呈现波动集群性,基于正态假设的静态模型存在很大的缺陷,而Arch类模型具有很好的处理厚尾的能力,能较好的描述股价等金融变量的波动特征,因此将Garch-M模型引入,通过实证分析,结果表明,Garch-M模型能显著提高预测的准确性.
沪市股票风险与收益关系实证研究
【摘 要】
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由于我国股票市场每日报酬时间序列的非正态性和厚尾性,且呈现波动集群性,基于正态假设的静态模型存在很大的缺陷,而Arch类模型具有很好的处理厚尾的能力,能较好的描述股价等
【机 构】
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中南大学数学科学与计算技术学院
【出 处】
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数学理论与应用
【发表日期】
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2007年02期
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