【摘 要】
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利用信用资产网络模型,演绎了信用资产网络传染引发的股价联动机理,估计了一阶自回归的不对称广义异方差模型描述的边缘分布参数。选用多元t分布的连接函数,静态拟合计算了全
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利用信用资产网络模型,演绎了信用资产网络传染引发的股价联动机理,估计了一阶自回归的不对称广义异方差模型描述的边缘分布参数。选用多元t分布的连接函数,静态拟合计算了全局相关系数;选用时变过程为动态条件自相关的多元连接函数,动态计算了C藤分解结构下的4种时变条件相关系数,描述分析了其时变特征。研究结果表明:信用资产关联企业的股价之间具有较强的网络传染联动效应;多元t分布的连接函数的静态与动态相关度量方法,可以较好地度量网络传染联动效应;无论无条件相关系数还是条件相关系数,都表现出不同程度的显著时变性。网络核心企业应当审慎管理信用资产关联上的系统性风险。
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