10.19654/j.cnki.cjwtyj.2018.08.009
基于HAR-Copula模型的沪港股市动态相关性研究 ——"沪港通"实施背景及高频数据视角
本文基于高频波动率模型及Copula理论详细探讨了"沪港通"实施背景下两市之间的相互关系.首先利用能够刻画长记忆的HAR、HAR-J、CHAR及SHAR四种模型对沪港股市的高频波动进行建模,然后在此基础上利用N-Copula和t-Copula模型对沪港股市2013年1月至2016年12月间的动态相关关系进行分析,同时以2014年11月17日实施的"沪港通"为标志,将样本分为前后各两年两个分样本进行经验分析.结果表明:(1)动态的t-Copula模型较N-Copula模型更能准确刻画沪港股市之间的相关关系.(2)HAR及HAR-J模型较CHAR及SHAR模型对沪港股市间的相关关系具有更佳的拟合效果.(3)"沪港通"实施之后两市之间的相关关系提升幅度达到12％以上,且港市对沪市的影响逐渐增强.
沪港股市、沪港通、动态相关性、HAR-Copula模型
F830.91(金融、银行)
国家自然科学基金项目 "金融危机下原油价格冲击与金融市场波动及其联动复杂性——基于多分形机制转换波动率模型和藤Copula 方法的研究"71371157;国家自然科学基金项目 "基于混频技术和组合预测的资产复杂相关性密度预测研究"71671145;教育部人文社会科学规划项目 "基于高频数据的已实现波动率与极差波动率拓展建模、预测及其经济评价"16YJA790062;教育部人文社会科学规划项目 "经济政策不确定性背景下的金融与能源资产相关性点预测与密度预测研究"17YJA790015;教育部人文社科规划项目 "新能源、 传统能源与相关金融市场价格波动及其交互行为的复杂非线性特征研究"17XJA790002
2018-10-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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