本文提出了一个多元VAR-BEKK-GJR-GARCH波动率模型来评估股票,债券和货币市场收益与收益波动之间的动态相互依赖性。 提议的模型允许市场互动,从而为证券定价,衡量风险价值(VaR),资产分配和多元化提供有用的信息,从而协助金融监管机构实施政策。 该模型是通过带有Student-t创新密度的最大似然法估计的。 构建了波动率溢出和杠杆效应的渐近卡方检验,并提供了波动率和收益率时变相关性的预测。 将该模型应用于澳大利亚的国内股票,债券和货币市场表明,国内金融市场是相互依存的,波动性是可预测的。 通常,由于普遍的新闻,波动率从股票市场溢出到债券和货币市场。 本文的实证研究结果量化了证券市场之间的关联,可以用来改善代理商的风险管理,投资组合选择和分散决策策略。
2022-03-25 21:25:59 1.27MB 不对称新闻 多样化 溢出 多元t
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2022-03-16 08:11:41 5.85MB 波动学
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2022-03-09 10:59:56 2KB 有限差分算法 一维波动方程
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它与牛津大学提供的课程一致www.eng.ox.ac.uk/samp/dfa_soft.html 感兴趣的读者可以访问该页面并下载运行速度更快的编译 DFA 程序。 在随机过程、混沌理论和时间序列分析中,去趋势波动分析 (DFA) 是一种确定信号的统计自亲和性的方法。 它对于分析似乎是长记忆过程的时间序列很有用。 参考资料:Peng CK、Havlin S、Stanley HE、Goldberger AL。 非平稳心跳时间序列中标度指数和交叉现象的量化。 混沌 1995;5:82-87。
2022-02-28 20:51:51 506KB matlab
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