【摘 要】
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针对金融市场数据“厚尾”“波动性聚集”和“杠杆效应”等特征,提出TGARCH和Copula模型组合,并使用VaR,CoVaR和ΔCoVaR方法定量测度了新冠疫情前后,股市和债市间的极端风险溢出效应和由此产生的不对称性,最后运用改进的向量自回归VAR研究新冠疫情对债股市场的动态冲击影响.实证结果表明:TGARCH与Copula的融合能较好地度量债股市场风险溢出的非对称性,改进的VAR模型能更好的探究新冠疫情对债股市场的动态冲击效应.所构建的模型丰富了债股市场极端风险溢出度量和突发事件影响的探究方法,为金融投
【机 构】
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武汉理工大学理学院,湖北武汉430070
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针对金融市场数据“厚尾”“波动性聚集”和“杠杆效应”等特征,提出TGARCH和Copula模型组合,并使用VaR,CoVaR和ΔCoVaR方法定量测度了新冠疫情前后,股市和债市间的极端风险溢出效应和由此产生的不对称性,最后运用改进的向量自回归VAR研究新冠疫情对债股市场的动态冲击影响.实证结果表明:TGARCH与Copula的融合能较好地度量债股市场风险溢出的非对称性,改进的VAR模型能更好的探究新冠疫情对债股市场的动态冲击效应.所构建的模型丰富了债股市场极端风险溢出度量和突发事件影响的探究方法,为金融投资者提供了防范化解金融风险的工具.
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