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1、傳統(tǒng)應(yīng)用于多元時(shí)間序列分析的方法有多元時(shí)間序列模型和多元波動(dòng)率模型,多元波動(dòng)率模型是從一元的波動(dòng)率模型發(fā)展起來(lái)的,比起多元時(shí)間序列模型,它增加了殘差項(xiàng)之間的相互影響關(guān)系的度量,能夠提高多元時(shí)間序列的擬合效果,能夠更多的揭示時(shí)間序列之間的相關(guān)關(guān)系。同時(shí),多元時(shí)間序列和多元波動(dòng)率模型也有很多發(fā)展,比如,度量殘差不對(duì)稱的多元EGARCH模型,度量長(zhǎng)記憶的多元LM-GARCH模型以及分整模型等,這些模型的提出豐富了多元時(shí)間序列模型刻畫數(shù)據(jù)的能力
2、。
但是,不管是多元時(shí)間序列模型還是多元波動(dòng)率模型,他們都有一定的缺陷,就是參數(shù)多時(shí)很難進(jìn)行有效的估計(jì),其次在刻畫多元波動(dòng)時(shí),對(duì)于厚尾和偏斜的數(shù)據(jù)特征不能很好的描述。最近剛剛發(fā)展起來(lái)的時(shí)間序列的Copula模型能夠刻畫時(shí)間序列之間的非線性相關(guān)結(jié)構(gòu)。Copula函數(shù)是將時(shí)間序列的邊緣分布和聯(lián)合分部聯(lián)系在一起的函數(shù),利用Copula函數(shù)進(jìn)行建模首先可以對(duì)邊緣分布選取各種模型進(jìn)行擬合,極大地提高了對(duì)邊緣分布的擬合效果,其次能夠刻
3、畫時(shí)間序列之間的非線性相關(guān)結(jié)構(gòu),對(duì)于變量相關(guān)性的刻畫也更加深入。
在房地產(chǎn)市場(chǎng)和股票指數(shù)相關(guān)性的研究上,本文運(yùn)用國(guó)房景氣指數(shù)對(duì)數(shù)波動(dòng)率和上證綜合指數(shù)對(duì)數(shù)波動(dòng)率進(jìn)行分析,運(yùn)用多元時(shí)間序列模型、多元波動(dòng)率模型和Copula模型從多方面進(jìn)行度量,揭示房地產(chǎn)市場(chǎng)和股票市場(chǎng)波動(dòng)率之間的相關(guān)關(guān)系和相關(guān)結(jié)構(gòu),以及它們?cè)诙唐诤烷L(zhǎng)期的不同相關(guān)關(guān)系。此外,在研究國(guó)房景氣指數(shù)的時(shí)候有三個(gè)主要的指標(biāo),它們分別是商品房銷售價(jià)格指數(shù)、土地開發(fā)面積指數(shù)
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