【摘 要】
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该文研究了中国股票市场中的价格分布和条件异方差.为了解释股票收益率的无条件分布所表现出的尖峰肥尾、有偏性和波动聚集特征,除了平稳正态分布模型外,文中还讨论了国际上
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该文研究了中国股票市场中的价格分布和条件异方差.为了解释股票收益率的无条件分布所表现出的尖峰肥尾、有偏性和波动聚集特征,除了平稳正态分布模型外,文中还讨论了国际上广为接受的跨期依赖模型(intertemporaldependence models)t-分布模型,广义混合正态分布模型和泊松跳跃模型,后三者在本质上都是正态分布的混合.我们选取ARMA (1,1)模型来调整序列相关,并采用DGE—广义自回归条件异方差(GARCH (1,1))模型来解释收益率过程中的条件异方差.该文的目的在于找出中国股票市场价格分布的合理解释,针对上述模型我们利用中国股票市场的真实数据分别对日、周和月数据进行了实证分析,并对这些计量经济模型进行了比较,发现对日、周数据选择t-GARCH模型较好,而对月数据选择t分布模型较好.文章的侧重点在于不同分布模型的变化比较及估计方法.该文探讨了现代金融理论最基础,也是最核心的金融资产价格分布行为问题.它不仅是资产定价理论和风险管理及风险经营的基础,同时对这些理论的现实应用有重要影响.
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