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中国股票市场的非对称效应研究
被引量：
17
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作者
刘庆富
周程远
《系统工程学报》
CSCD
北大核心
2012年第5期648-655,共8页
为检测重大风险事件对我国股票市场影响的非对称效应,运用贝叶斯MCMC推断技术对我国上证综指和深证成指进行了实证研究.研究结果显示:基于t-分布的门限随机波动模型比基于正态分布的随机波动模型能更加合理地刻画经济事件、政治事件和...
为检测重大风险事件对我国股票市场影响的非对称效应,运用贝叶斯MCMC推断技术对我国上证综指和深证成指进行了实证研究.研究结果显示:基于t-分布的门限随机波动模型比基于正态分布的随机波动模型能更加合理地刻画经济事件、政治事件和自然灾难对我国股票市场收益和波动影响的非对称特性.并且发现,经济事件、政治事件和自然灾难对我国股票市场收益和波动的影响均具有显著的非对称性.相对而言,政治事件对股票市场收益的影响存在正向杠杆效应,而经济事件和自然灾难却存在反向杠杆效应;经济事件和政治事件对股票市场波动的冲击存在正向杠杆效应,而自然灾难则存在反向杠杆效应.此外,除在牛市环境下利好经济事件和利空经济事件对股票市场收益和波动的影响具有反向杠杆效应之外,其它风险事件在熊市和牛市环境下对收益和波动的影响均具有正向杠杆效应.
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关键词
股票市场
非对称性
重大风险事件
门限随机波动模型
贝叶斯MCMC
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职称材料
题名
中国股票市场的非对称效应研究
被引量：
17
1
作者
刘庆富
周程远
机构
复旦
大学
金融研究院
卡内基梅隆大学海兹学院
出处
《系统工程学报》
CSCD
北大核心
2012年第5期648-655,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(71073026
70873055)
+1 种基金
教育部人文社会科学规划资助项目(09YJC790044)
上海市哲学社会科学规划资助项目(2010BJB015)
文摘
为检测重大风险事件对我国股票市场影响的非对称效应,运用贝叶斯MCMC推断技术对我国上证综指和深证成指进行了实证研究.研究结果显示:基于t-分布的门限随机波动模型比基于正态分布的随机波动模型能更加合理地刻画经济事件、政治事件和自然灾难对我国股票市场收益和波动影响的非对称特性.并且发现,经济事件、政治事件和自然灾难对我国股票市场收益和波动的影响均具有显著的非对称性.相对而言,政治事件对股票市场收益的影响存在正向杠杆效应,而经济事件和自然灾难却存在反向杠杆效应;经济事件和政治事件对股票市场波动的冲击存在正向杠杆效应,而自然灾难则存在反向杠杆效应.此外,除在牛市环境下利好经济事件和利空经济事件对股票市场收益和波动的影响具有反向杠杆效应之外,其它风险事件在熊市和牛市环境下对收益和波动的影响均具有正向杠杆效应.
关键词
股票市场
非对称性
重大风险事件
门限随机波动模型
贝叶斯MCMC
Keywords
stock market
asymmetric characteristics
major risk events
threshold stochastic volatility model
Bayesian MCMC
分类号
F830.9 [经济管理—金融学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
中国股票市场的非对称效应研究
刘庆富
周程远
《系统工程学报》
CSCD
北大核心
2012
17
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