基于MGARCH模型的多地區(qū)綜合股指相關(guān)性分析.pdf

1、本文采用的相關(guān)性研究是金融風(fēng)險(xiǎn)常用度量方法VaR的重要前提步驟。
　　 強(qiáng)調(diào)本文的范圍是重要的，本文不是對(duì)現(xiàn)有各類多元GARCH模型理論的簡(jiǎn)單綜述和匯總；也不提供有關(guān)各類多元GARCH模型設(shè)計(jì)原理的探討和比較；而且我們也不包羅其它僅僅有關(guān)運(yùn)用多元GARCH模型進(jìn)行實(shí)證的大量的、日益增多的文獻(xiàn)，或由相關(guān)性結(jié)論進(jìn)行的后續(xù)金融風(fēng)險(xiǎn)度量分析方面的文獻(xiàn)。
　　 相反，在數(shù)學(xué)抽象和經(jīng)濟(jì)意義的權(quán)衡后，我們選取了更為合適的包括(C/D)

2、CC-MGARCH、(G)OMGARCH等模型。采用2000.1.5—2008.12.25的日收盤(pán)價(jià)格對(duì)14個(gè)主要工業(yè)國(guó)和地區(qū)的股市綜合指數(shù)相關(guān)性進(jìn)行了分析，并根據(jù)MGARCH模型對(duì)金融時(shí)間序列條件方差和無(wú)條件方差間存在的動(dòng)態(tài)時(shí)變性具有良好捕捉的特性，結(jié)合Granger因果性檢驗(yàn)層層遞進(jìn)地揭示了主要股票指數(shù)之間的傳導(dǎo)性。
　　 結(jié)果顯示：除中國(guó)股指外，其它主要指數(shù)大致服從“道瓊斯→德國(guó)DAX→其它歐洲股指→新加坡和香港→其它亞洲