《表3 边际分布参数估计Tab.3 Parameter estimation of marginal distribution》

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《基于MA-EGARCH-t-Copula模型的金融市场相关关系的研究》

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在5%显著性水平下，对序列进行平稳性测试和白噪声测试，显示了其P值比0.05小，因此这两个序列是非白噪声的平稳序列.这两股票收益时间序列采用ARMA模型拟合，在确定ARMA模型中的阶数和参数时利用AIC准则判断，发现当构建MA（1）模型时，它的AIC值最小，所以选用MA（1）模型.另外，根据时间变化，两序列波动起伏具有集中现象.所以采用能够合理描述这种现象的EGARCH（1，1）-t模型来对其残差的条件异方差性进行检测，结果也表明很理想.表3是对边际分布进行参数估计得到的结果.