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有信息冲击、无信息冲击与波动率非对称性
引用本文:谭地军,田益祥,黄文光.有信息冲击、无信息冲击与波动率非对称性[J].管理工程学报,2009,23(2):92-98.
作者姓名:谭地军  田益祥  黄文光
作者单位:1. 电子科技大学管理学院,四川,成都,6100541
2. 电子科技大学管理学院,四川,成都,610054
基金项目:教育部新世纪优秀人才支持计划,电子科技大学中青年学术带头人+创新团队支持计划项目,教育部优秀青年教师计划项目 
摘    要:本文将金融市场的冲击(innovations)分成有信息冲击和无信息冲击,构建了一种新的非对称GARCH类模型,区间均值GARCH模型(sectional mean GARCH,SM-GARCH).在中国股票市场的实证分析中发现:SM-GARCH模型能够更好地捕捉波动率特征和预测波动率;条件均值预测误差用于描述新到来的冲击对条件方差的影响,所提供的信息是有限的,在无信息冲击的情况下可以忽略它在波动率预测中的作用.

关 键 词:信息  区间均值  GARCH模型  知情交易  流动性交易

News-Driven,No-News-Driven Innovations and Volatility Asymmetry
TAN Di-jun,TIAN Yi-xiang,Woon K.Wong.News-Driven,No-News-Driven Innovations and Volatility Asymmetry[J].Journal of Industrial Engineering and Engineering Management,2009,23(2):92-98.
Authors:TAN Di-jun  TIAN Yi-xiang  Woon KWong
Institution:1;2;1.School of Management;University of Electronic Science and Technology of China;Chengdu 610054;China;2.Investment Management Research Unit;Cardiff Business School;Cardiff CF10 3EU;UK
Abstract:This paper classifies the innovations of financial markets into news-driven and no-news-driven innovations,and proposes a new type of asymmetric GARCH model,sectional mean GARCH(SM-GARCH).In the empirical study of the Chinese stock market,it has been found that the SM-GARCH behaves better than the classical GARCH model in capturing the volatility characteristics as well as forecasting volatility.Moreover,the forecast errors of the conditional mean,which is usually seen as the new innovations to the market,p...
Keywords:information  sectional mean  GARCH model  informed trading  liquidity trading  
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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