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多元GARCH 建模及其在中国股市分析中的应用
Multivariate GARCH modeling and its application in volatility analysis ofChinese stock markets
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中文关键词  金融波动; 多元GARCH 模型; 遗传算法; 中国股市
英文关键词  financial volatility ; multivariate GARCH; genetic algorithm; Chinese stock markets
基金项目  
学科分类代码  
作者单位
樊 智 张世英 天津大学管理学院 
中文摘要
      简要回顾了一元ARCH 类模型的发展过程,介绍了多元GARCH 类模型的四种形式. 针对 传统基于梯度信息的多元GARCH 模型估计方法的不足,提出了基于遗传算法的似然估计方 法,并利用中国股市数据进行了实证研究. 结果说明中国股市存在着波动的持续性和显著的二 元GARCH 效应,并且沪、深股市不存在协同持续性.
英文摘要
      This paper first briefly reviews the evolvement of univariate ARCH class models , and introduces several multivariate GARCH class models. Considering the shortage of traditional estimation methods for multivariate GARCH based on gradient information , we give out the likelihood estimating method based on genetic algorithm. Fi2 nally , the paper presents the demonstration of Chinese stock markets : Both Shanghai and Shenzhen stock markets show volatility persistence in variance. When combined together , the two markets show obvious bivariate GARCH effect , and there is no common persistence in Shanghai and Shenzhen stock markets.
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