基于GARCH-VaR模型的互聯(lián)網(wǎng)金融市場風(fēng)險度量及科技驅(qū)動型風(fēng)險監(jiān)管研究
【圖文】:
圖 4-1 互聯(lián)網(wǎng)指數(shù)對數(shù)收益率rt序列波動圖從圖 4-1 來看, 的日收益率波動是隨機過程,其趨勢說明呈現(xiàn)波動的“叢集”現(xiàn)象:波動第 700 個觀測值到第 900 個觀測值這個時間段內(nèi)非常小,在第 250 個數(shù)據(jù)到第 550 個數(shù)據(jù)的時間段波動程度非常大,并且短期內(nèi)顯著的正收益和負(fù)收益并存。依據(jù)這種現(xiàn)象 Brooks 將它定義為“波動的自相關(guān)性”,即較大的收益往往有大的波動產(chǎn)生,而小的收益常跟隨小的波動。-. 12-. 08-. 04. 00. 04. 08250 500 750 1000RT
圖 4-1 互聯(lián)網(wǎng)指數(shù)對數(shù)收益率rt序列波動圖從圖 4-1 來看, 的日收益率波動是隨機過程,其趨勢說明呈現(xiàn)波動的“叢集”現(xiàn)象:波動第 700 個觀測值到第 900 個觀測值這個時間段內(nèi)非常小,在第 250 個數(shù)據(jù)到第 550 個數(shù)據(jù)的時間段波動程度非常大,并且短期內(nèi)顯著的正收益和負(fù)收益并存。依據(jù)這種現(xiàn)象 Brooks 將它定義為“波動的自相關(guān)性”,即較大的收益往往有大的波動產(chǎn)生,,而小的收益常跟隨小的波動。-. 12-. 08-. 04. 00. 04. 08250 500 750 1000RT
【學(xué)位授予單位】:內(nèi)蒙古財經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2019
【分類號】:F224;F724.6;F832.5
【相似文獻】
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本文編號:2677797
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