【摘 要】
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构建随机Copula模型研究了中国股票市场在极端市场条件下的时变杠杆效应．为了解决金融市场中波动率不可直接观测的问题，采用已实现波动率测度作为隐波动率的代理变量，进而运用基
【机 构】
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安徽财经大学金融学院,湖南大学工商管理学院,中国科学院数学与系统科学研究院
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构建随机Copula模型研究了中国股票市场在极端市场条件下的时变杠杆效应．为了解决金融市场中波动率不可直接观测的问题，采用已实现波动率测度作为隐波动率的代理变量，进而运用基于有效重要性抽样的极大似然（EIS—ML）方法估计了随机Copula模型的参数．基于沪深股市数据的实证研究表明：中国股票市场的杠杆效应具有非对称特征，即股市低收益率伴随高波动率，但股市高收益率不一定伴随低波动率；中国股票市场的杠杆效应存在显著的时变性，沪深股市杠杆效应表现出类似的变化趋势；随机Copula模型相比其它Copula模型（静
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