【摘 要】
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金融时间序列普遍具有非对称性、非线性、尖峰厚尾等典型特征,本文在传统CCK模型基础上,以2013年1月14日到2016年12月20日的创业板指数成分股日收益率数据为样本,运用R软件建
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金融时间序列普遍具有非对称性、非线性、尖峰厚尾等典型特征,本文在传统CCK模型基础上,以2013年1月14日到2016年12月20日的创业板指数成分股日收益率数据为样本,运用R软件建立神经网络分位数回归（QRNN）模型对我国创业板市场的羊群效应进行检验,实证分析结果表明：我国创业板市场存在着显著的羊群效应,神经网络分位数回归模型能够更加全面准确地揭示不同分位点处市场收益率对于横截面绝对偏离度的影响。
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