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《宜宾学院学报》 2019年06期
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互联网金融波动性的MCMC算法分析

赖欣  
【摘要】:基于金融市场的波动聚集、杠杆效应等种种特性,建立ARMA-GJR-GARCH模型并选取互联网金融板块日对数收益率的数据对互联网金融股市的波动性进行分析,采用MCMC方法对模型的参数进行贝叶斯估计以充分利用先验信息和样本信息使参数估计更精确并解决高维数值积分的不便.结果表明:互联网金融板块收益率存在比较明显的杠杆效应,利空消息比利好消息对互联网金融市场产生的冲击更大,且在互联网金融市场中,突发事所引起的风险可以被有效控制.
【作者单位】安徽大学经济学院
【分类号】:F224;F724.5;F832

【参考文献】
中国期刊全文数据库 前3条
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2 谢平;邹传伟;刘海二;;互联网金融监管的必要性与核心原则[J];国际金融研究;2014年08期
3 赵伟;梁循;;互联网金融信息量与收益率波动关联研究[J];计算机技术与发展;2009年12期
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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2 郭晓辉;;我国P2P网贷平台风险管理对策研究[J];现代经济信息;2015年24期
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5 龚洪林;;互联网金融监管的必要性与核心原则[J];智富时代;2015年12期
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10 关大宇;;互联网视角下商业银行面临的挑战及应对措施[J];时代经贸;2015年21期
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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2 李二亮;;互联网金融经济学解析——基于阿里巴巴的案例研究[J];中央财经大学学报;2015年02期
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4 宋光辉;吴超;吴栩;;互联网金融风险度量模型选择研究[J];金融理论与实践;2014年12期
5 饶越;;互联网金融的实际运行与监管体系催生[J];改革;2014年03期
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【相似文献】
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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4 莫玉婷;基于贝叶斯分析的隐马尔可夫模型及其应用[D];华南农业大学;2016年
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9 吴丹丹;基于GARCH模型高频数据极值的波动性研究[D];长春工业大学;2012年
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