基于ICA模型的国际股指期货及股票市场对我国股市波动溢出研究

发布时间：2019-10-03 19:28

【摘要】：将独立成分分析(ICA)方法引入金融衍生品市场与基础市场之间的波动溢出研究,克服了传统方法解决高维金融时间序列波动问题时的障碍。通过与VECH、BEKK和DCC等传统多元GARCH模型的对比分析,本文所建立的ICA-EGARCH-M模型在解决高维问题时体现出一定的优势。在实证研究中,应用该模型考察了美国、英国、日本和中国香港的股指期货市场及其股票市场对我国股票市场的共同波动溢出。结果表明ICA-EGARCH-M模型不仅验证了波动溢出效应的存在,而且反映出了波动溢出的主要来源,能够较好地解决高维金融时间序列数据的波动溢出问题。
【图文】：

指期货市场残差u6t;美国股票市场残差u1t;香港股票市场残差u4t;英国股票市场残差u2t。八个独立成分的数据描述如图2所示,横轴表示交易日,纵轴表示独立成分值。将独立成分s1、s2、s3、s4、s5、s6、s7、s8代入ICA-EGARCH-M模型的方程(17),即将这八个独立成分作为解释变量考虑进CSI 300的单变量EGARCH-M模型,得到均值方程和方差方程中的参数如表3所示。根据独立成分的参数估计值是否显著不为零,·15·第3期　　　　　　　　　柴尚蕾等:基于ICA模型的国际股指期货及股票市场对我国股市波动溢出研究
【作者单位】： 大连理工大学系统工程研究所;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(70871015) 中央高校基本科研业务费专项资金资助(DUT11SX04)
【分类号】：F224;F832.51

【参考文献】

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1 张瑞锋;张世英;唐勇;;金融市场波动溢出分析及实证研究[J];中国管理科学;2006年05期

【共引文献】

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【二级参考文献】

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8 陈，

本文编号：2545567