【摘 要】
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经济全球化的发展加快了行业之间的波动变化,金融市场之间的影响关系复杂且瞬息万变,呈现出非线性、非对称性和尾部相关性等特征,因此对金融市场中经济变量的影响关系研究变
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经济全球化的发展加快了行业之间的波动变化,金融市场之间的影响关系复杂且瞬息万变,呈现出非线性、非对称性和尾部相关性等特征,因此对金融市场中经济变量的影响关系研究变得极其重要且有现实意义。Copula作为描述相关性的工具,由于其灵活性和稳定性被广泛应用于研究经济变量之间的关系。另外,有向无环图(DAG)可以直观的展示不同变量之间的因果关系以及变量之间的条件独立性。因此,本文基于Copula结构的分布灵活和有向无环图条件独立模型的简约的特性,采用二元Copula与有向无环图结合的能用于非正态分布数据的cDAGs(Copula directed acyclic graphs)模型,对我国沪深300指数中的十个股票行业指数之间的影响关系进行分析:首先对数据进行平稳性检验,并使用AR(1)-GARCH(1,1)模型过滤提取残差值,将提取的残差值处理后变成伪观测值,并利用提取的伪观测值建立cDAGs图模型。通过分析发现了我国不同股票行业之间的信息传导关系,能源行业股票在这十个行业股票中占据主导作用;同时,通过条件概率得到了不同股票行业指数之间的最佳组合关系和正负影响关系,这些信息有利于投资者选择合理的投资组合。
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