数据挖掘在中国公司债券市场非对称性中的应用

发布时间：2018-01-08 15:09

  本文关键词：数据挖掘在中国公司债券市场非对称性中的应用　出处：《济南大学学报(自然科学版)》2017年03期 　论文类型：期刊论文

  更多相关文章： 数据挖掘 公司债券 广义自回归条件异方差模型 非对称性

【摘要】：借助数据挖掘中的广义自回归条件异方差(GARCH)模型分析中国公司债券市场的非对称效应,在计算公司债券收益率的基础上,对数据进行基本统计分析,并且构建E-GARCH模型和GJR-GARCH模型,以研究不同信用级别的公司债券收益率的非对称特征。结果表明:在AA-级和AAA级公司债券中,利空消息对市场的冲击大于利好消息的;而在AA级和AA+级公司债券中,利好消息对市场的冲击大于利空消息的。
[Abstract]:Based on the generalized autoregressive conditional heteroscedasticity (GARCH) model in data mining, this paper analyzes the asymmetric effect of Chinese corporate bond market and calculates the corporate bond yield. The basic statistical analysis of the data is carried out, and the E-GARCH model and the GJR-GARCH model are constructed. In order to study the asymmetric characteristics of corporate bond yield of different credit levels, the results show that in AA- grade and AAA grade corporate bonds, the impact of bad news on the market is greater than that of good news; In AA and AA grade corporate bonds, the impact of good news on the market is greater than bad news.
【作者单位】： 广西大学数学与信息科学学院;桂林电子科技大学数学与计算科学学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(71461005,71462004) 广西自然科学基金项目(2014GXNSFFA118001,2014GXNSFFAA118010) 中国博士后科学基金项目(13R21414700,2013M540372) 广西区级大学生创新训练项目(201510595264)
【分类号】：F832.51
【正文快照】： 随着公司债券发行规模和投资者的不断增加,公司债券市场已经成为中国债券市场的重要组成部分。信息非对称性是影响公司债券收益的重要因素,主要体现在信息冲击对公司债券收益波动的影响。在文献[1]中,Engle提出了自回归条件异方差(ARCH)模型,为异方差模型的发展奠定了基础。AR

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本文编号：1397599