《表2 不同分布下ARMA(1,1)-EGARCH(1,1）模型的参数估计结果》

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《基于vine copula的股市风格资产组合风险预警研究》

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注：方括号中为统计量所对应的p值。

通过上述分析可知，所有风格资产收益率序列均表现出尖峰、有偏的非正态分布特征，同时存在显著的自相关性以及波动集聚效应。因此，本文将分别使用ARMA（1，1）-EGARCH（1，1）-normal与AR-MA（1，1）-EGARCH（1，1）-t模型对风格资产的典型事实特征进行刻画。考虑到篇幅，在此仅给出第一估计样本的参数估计结果，结果见表2。