【摘 要】
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股市收益率的自相关性是金融计量研究的热点问题,对股市风险进行有效度量具有重要意义.考虑到金融收益率序列存在尖峰厚尾与非线性特征,传统的线性模型(例如均值回归模型、分位数自回归模型、期望分位数自回归模型等)往往难以在该信息特点上分析.因此,以正负向收益方式作为分段机制,建立门限自回归期望分位数(TCARE)模型,刻画收益序列的非线性特征.选取沪深300股指的日收益率、周收益率及月收益率数据进行实证研究.结果表明,不同时间频率的收益序列自相关性特征具有一定的稳健性,且存在典型的非线性和异质性特征.当前期收益为
【机 构】
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北京交通运输职业学院基础部,北京100036;海南师范大学数学与统计学院,海南 海口571158;海南师范大学数据科学与智慧教育教育部重点实验室,海南 海口571158
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股市收益率的自相关性是金融计量研究的热点问题,对股市风险进行有效度量具有重要意义.考虑到金融收益率序列存在尖峰厚尾与非线性特征,传统的线性模型(例如均值回归模型、分位数自回归模型、期望分位数自回归模型等)往往难以在该信息特点上分析.因此,以正负向收益方式作为分段机制,建立门限自回归期望分位数(TCARE)模型,刻画收益序列的非线性特征.选取沪深300股指的日收益率、周收益率及月收益率数据进行实证研究.结果表明,不同时间频率的收益序列自相关性特征具有一定的稳健性,且存在典型的非线性和异质性特征.当前期收益为正向时,收益序列呈现出低分位点处(低迷市场)强负自相关、中位点处(温和市场)弱自相关、高分位点处(繁荣市场)强正自相关的特点;而当前期收益为负向时,结论与之相反.
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