基于面板数据均值变点的股市收益率分析

发布时间：2018-05-10 11:51

  本文选题：面板数据 + 共同变点　； 参考：《合肥工业大学学报(自然科学版)》2017年11期

【摘要】：随着经济全球化的迅速发展,各国股市间日指数的结构变化存在明显的联动性。文章针对面板数据,采取基于最小二乘法的均值共同变点检验统计量,利用Monte Carlo模拟出检验统计量的临界值,探讨面板数据均值共同变点的存在性及估计,并对Nasdaq、Xetra DAX、Hang Seng等六大股市的日收益率进行实证分析,分析结果说明了基于均值共同变点理论寻找变点的方法是有效的。
[Abstract]:With the rapid development of economic globalization, the structural change of daily index of stock market in various countries has obvious linkage. In this paper, the mean common change point test statistic based on least square method is adopted to test the panel data. The critical value of the test statistic is simulated by using Monte Carlo, and the existence and estimation of the common change point of the panel data mean are discussed. An empirical analysis of the daily yield of six major stock markets, such as Nasdaq Xetra Dax Hang Seng, is carried out. The results show that the method based on the mean common change point theory is effective.
【作者单位】： 合肥工业大学数学学院;
【基金】：中央高校基本科研业务费专项资助项目(JS2016HGJ0019) 全国统计科研计划重点资助项目(2012LZ009) 安徽省自然科学重点资助项目(KJ2017A912)
【分类号】：F831.51

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本文编号：1869194