【摘 要】
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金融市场中,风险的度量及预测一直都是被关注和研究的重点.文章通过构建价格极差-交易量-广义自回归条件异方差模型,对股票市场的流动性风险进行度量,并利用上证指数2011年1
【机 构】
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杭州电子科技大学 经济学院,浙江 杭州310018
【出 处】
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杭州电子科技大学学报（社会科学版）
论文部分内容阅读
金融市场中,风险的度量及预测一直都是被关注和研究的重点.文章通过构建价格极差-交易量-广义自回归条件异方差模型,对股票市场的流动性风险进行度量,并利用上证指数2011年1月4日至2019年4月30日2000多个数据作为样本进行实证检验.结果表明,改进后的模型不仅能改善模型的拟合预测效果,广义自回归条件异方差效应的解释能力明显减小,而且所有价格极差和交易量的系数估计量均为正,说明把交易量和价格极差作为代理变量来研究收益率的持续波动性具有一定的解释作用.同时改进模型比传统模型预测的风险值更加准确,错误率更低.
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