中国股票市场的波动率聚集性研究——基于Markov机制转换Copula模型的实证分析

作     者：吴鑫育 李心丹 马超群 WU Xinyu;LI Xindan;MA Chaoqun

作者机构：南京大学工程管理学院南京210093 安徽财经大学金融学院安徽蚌埠233030 湖南大学工商管理学院长沙410082 

出 版 物：《系统管理学报》 (Journal of Systems & Management)

年 卷 期：2018年第27卷第4期

页      面：644-650页

核心收录：

学科分类：12[管理学] 02[经济学] 0202[经济学-应用经济学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 020204[经济学-金融学（含∶保险学）] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(71431008 71501001) 教育部人文社会科学研究青年基金资助项目(14YJC790133) 中国博士后科学基金资助项目(2015M580416) 安徽省自然科学基金资助项目(1408085QG139) 安徽省高等学校省级优秀青年人才基金资助项目(2013SQRW025ZD) 

主　　题：波动率聚集性 尾部相关性 Markov机制转换 高频数据 极大似然 

摘      要：波动率聚集性是金融资产收益率序列中的一个重要特征。构建了Markov机制转换Copula模型研究中国股票市场的波动率聚集性(波动率相关性结构)。采用上证综合指数和深证成份指数日内高频数据,构造已实现波动率作为隐波动率的代理变量,对中国股票市场进行了实证分析。结果表明,SJC Copula相比其他Copula能更好地刻画中国股票市场的波动率聚集性,波动率聚集具有明显的尾部非对称特征,高波动率的聚集相比低波动率的聚集发生概率要更高。另外,基于Markov机制转换SJC Copula模型的研究表明,中国股票市场的波动率聚集还具有明显的尾部动态特征。