【摘 要】
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通过用久期来调整收益率,把非等距数据等距化,构建ACD-GARCH模型来反映高频波动特征.并添加微观结构变量,构建了ACD-GARCH-M模型,用以分析久期、交易量与收益率和波动率的关
【机 构】
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中央财经大学金融学院,中国科学院研究生院管理学院,中国科学院数学与系统科学研究院,美国康乃尔大学经济学系与统计科学系,
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通过用久期来调整收益率,把非等距数据等距化,构建ACD-GARCH模型来反映高频波动特征.并添加微观结构变量,构建了ACD-GARCH-M模型,用以分析久期、交易量与收益率和波动率的关系.结果表明:较长的久期是由于信息缺乏所致,久期对收益率的影响不显著,但久期和价格的波动性负相关.交易量和价格的波动性正相关.在加入了微观解释变量的ACD-GARCH-M模型中,GARCH效应大大减弱了,说明ACD-GARCH-M模型能较好地反映高频波动聚集性的本质,久期、交易量是产生波动聚集的原因.
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