《表6 MVGARCH-BEKK模型检验结果》

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《中证500、上证50指数与创业板波动溢出效应》

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注:括号内为p值。

MVGARCH-BEKK（1，1）模型所估计的参数，可以有效地反映RLCS、RLZG500和RLSG50之间ARCH效应（即波动的集聚性）、GARCH效应（即波动的持久性）以及两两市场之间的波动溢出效应。由于二元BEKK模型不需要估计太多参数并且具有良好的解释效果，因此建立了二元MVGARCH-BEKK模型能够很好的对市场之间的波动溢出效应进行拟合。参考马宇和张莉娜（2018）对每个BEKK模型残差和残差平方自相关检验的方法，本文选择滞后阶数为12阶进行自相关性检验[12]。Q（12）和Q2（12）的检验结果如表6所示，各个统计量的p值都大于5%，说明无法显著的拒绝各残差是服从白噪音的随机过程的原假设，即均值模型和条件方差模型的残差序列不存在自相关性现象，这表明建立的MVGARCH-BEKK模型是非常合理的。