因子模型门槛效应的LM和Wald检验及其统计性质研究

发布时间：2020-12-23 02:37

　　门槛因子模型可以有效地刻画高维度时间序列的共变特征和区制转换行为,具有良好的可解释性和预测能力。针对因子载荷矩阵存在的门槛效应,本文提出了拉格朗日乘子和沃尔德检验方法,并给出了渐近分布,相关结果表明以上检验统计量具有良好的大样本性质和有限样本表现。在实证部分,以我国股市的行业指数作为研究对象,通过构建门槛因子模型来刻画我国股票市场波动的共变性特征和非对称效应。实证结果表明基于门槛因子模型可以很好地刻画中国股市行业收益率波动的共变特征和区制转换行为。 

【文章来源】：统计研究. 2020年11期 北大核心CSSCI

【文章页数】：10 页

【部分图文】：

2014年-2018年波动率水平的市场冲击exp(f^t)

图2刻画了状态变量、估计的门槛值及对应的区制指示函数。图2显示，拟合的门槛因子模型可以较好地刻画我国股市系统性风险的区制转换行为。表8给出了两种不同状态下市场共同波动冲击对波动率指标方差的总体贡献度。由表5可知，在低波动状态，市场共同波动冲击为各行业收益率波动的主要因素，解释总方差的比例为54%;而在高波动状态，这一比例仅为43%，收益率波动主要体现为个体特质波动。

【参考文献】：
期刊论文
[1]因子模型的一种结构突变检验及其统计性质研究[J]. 韩猛,白仲林,缪言.  统计研究. 2018(06)



本文编号：2932910