我国各行业股票收益率的分布特征被引量：2

Distribution Characteristics of Stock Returns in Various Industries in China

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摘要构建非对称广义t分布-GARCH模型(GARCH-AGT)可以同时刻画股票收益率的波动集聚性、尖峰和偏态特征。利用1993年4月30日至2017年6月13日商业指数、工业指数、房地产指数、公共事业指数和上证综合指数的日度数据,检验GARCH-正态分布、GARCH-t分布、GARCH-GT分布和GARCH-AGT分布对行业股票指数收益率的拟合程度,结果表明:所有行业(包括综合指数)均呈现出异方差特征和厚尾特征。商业指数、工业指数以及公共事业指数还表现出了负偏特征,与其他三个分布相比,GARCH-AGT模型可以更好地拟合这三个行业指数,对称分布则更适用于房地产业和综合指数。这同时也说明了分行业刻画股票收益率分布的必要性,综合指数掩盖了部分行业的特有分布特征。

作者王立荣李成宇洪嘉阳

机构地区东北师范大学经济学院福建师范大学经济学院美国西密歇根大学中南财经政法大学经济学院

出处《当代经济研究》 CSSCI 北大核心 2018年第8期53-60,共8页 Contemporary Economic Research

基金国家社会科学基金青年项目(15CGJ020)

关键词股票收益率非对称广义t分布-GARCH模型高阶矩

分类号 F830.91 [经济管理—金融学]

引文网络
相关文献

参考文献4

1茹正亮,杨芝艳,朱文刚,高安力.不同分布下非对称GARCH模型波动率预测评价[J].西南师范大学学报（自然科学版）,2012,37(11):19-23. 被引量：3
2许启发.高阶矩波动性建模及应用[J].数量经济技术经济研究,2006,23(12):135-145. 被引量：35
3金洪飞,金荦.国际石油价格对中国股票市场的影响——基于行业数据的经验分析[J].金融研究,2010(2):173-187. 被引量：73
4温彬,刘淳,金洪飞.宏观经济因素对中国行业股票收益率的影响[J].财贸经济,2011,32(6):51-59. 被引量：29

二级参考文献60

1吕江林.我国的货币政策是否应对股价变动做出反应?[J].经济研究,2005,40(3):80-90. 被引量：111
2郭田勇.资产价格、通货膨胀与中国货币政策体系的完善[J].金融研究,2006(10):23-35. 被引量：139
3褚块海,李辉.石油期货交易,中国金融出版社,2008.
4崔民选.中国能源发展报告(2009),社会科学文献出版社,2009.
5Adelman, Morris A. (1993). The Economics of Petroleum Supply. Cambridge, MA: MIT Press.
6AL - Mudhaf, Anwar, and Thomas H. Goodwin, Oil Shock and Stocks : Evidence from the1970s, Applied Economics, 1993, 25, 181 ~ 190.
7Basher, Syed A. , and Perry Sadorsky, OiIPrice Risk and Emerging Stock Markets, Global Finance Journal 2006, 17,224~251.
8Cheu, Nai - Fu ; Richard Roll, and Stephen A. Ross, Economic Forces and the Stock Market, Journal of Business, 1986, 59, 383 ~403.
9Faff, Robert W. , and Timothy J. Brailsford, Oil Price Risk and the Australian Stock Market , Journal of Energy Finance and Development, 1999, 4, 69-87.
10Fama, E. F. , Stock Returns, Real Activity, Inflation, and Money, American Economic Review, 1981, 71 : 545 - 565.