基于VAR-Copula模型的股价、交易量的相依结构.pdf

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1、万方数据第3l卷第8期2011年8月系统工程理论与实践SystemsEngineering—Theory&PracticeV01．31，No．8Aug．，2011文章编号：1000-6788(2011)08-1470-11中图分类号：0212；F830．91文献标志码：A基于VAR-Copula模型的股价、交易量的相依结构易文德(重庆文理学院数学与统计学院，重庆402160)摘要基于向量自回归(vectorautoregression，VAR)误差修正模型，结合Copula理论建立VAR-Copula模型研究股市指数与交易量之间的Granger因果关系和相依结构．通过对三个

2、股票市场的实证分析，发现各市场的指数与交易量之间存在长期的协整关系和由指数到交易量的单向因果关系；指数对数收益率与交易量对数差分的相依关系复杂，既有正的相依成分也包含负的相依结构，且都表现为上尾高的非对称的相依特征．关键词股价指数；交易量；Granger因果关系；相依结构；VAR-copula模型DependencestructurebetweenthestockpriceandthetradingvolumebasedontheVAR-CopulamodelⅥWbn-de(DepartmentofMath&Statistics，ChongqingUniversityofA

3、rtsandSciences，Chongqing402160，China)AbstractItisanimportantsubjecttostudythedependencerelationshipbetweenthestockpriceandthetradingvolumeinfinancialfield．ItnotonlyneedtoinvestigateGranger’Scausalityrelationandrelationalmeasurebutalsotostudythedependencestructurebetweenthem．BasedontheVARer

4、rorcorrectionmodelandassociatedwithcopulatechnique，aVAR-CopulamodelisstructuredtoresearchtheGranger’Scausalityrelationandthedependencestructurebetweenthestockpriceandthetradingvolume．Theempiricalstudytothreestockmarketsfindsthatthereisalong-rangco-integrationbetweenstockpriceindexandthetra

5、dingvolumeandaunilateralGrangercausalityrelationshipfromstockpricetothetradingvolume，andalsofindsthatthecomplexdependencerelationshipbetweenthestockpriceindexlogarithmicreturnsandthetradingvolumelogarithmicdifferenceispositivedependenceaswellasnegativedependenceandtheasymmetricaldependence

6、structurewithhigheruppertailtoallstockmarkets．Keywordsstockpriceindex；tradingvolume；Granger’Scausalityrelation；dependencestructure；溺R—Copulamodel1引言金融资产的价格与交易量的关系是金融市场研究的一个重要方面．许多学者对证券市场的量价关系进行了大量的研究，其中以GARCH(generalizedautoregressiveconditionalheteroscedasticity)效应为代表性研究理论的是Clark等【1】的分布混合

7、假说(mixtureofdistributionhypothesis，MDH)理论，MDH理论已成为大部分相关实证研究的理论基础．在以后的发展中，Tauchen和Pitts[2】建立了量价关系的二元混合模型(bivarite，mixturemodel)．根据MDH理论，Suteliffe[3】认为价格的变化是由于信息流的到达和演化；Andersen[4)对MDH模型进行了改进，形成了修正的混合分布模型(modifiedmixingmodel，MMM)．在实证方面，对量价关系的研究结论是不尽一致的，如Lee等【5】以