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本文建立DCC-MVGARCH模型估计上海股市80家上市公司的时变β系数,分析β系数的统计特征,并采用R/S分析法研究时变β系数序列的长记忆特征,进而建立ARFIMA模型对β系数进行短期预测。研究结果表明,上海股市系统性风险水平偏高;时变β系数序列具有长记忆特征;描述长记忆的ARFIMA模型能够更好地描述β系数序列的长期变动特征并更为精确的预测未来期β系数。