《表4 AR-GARCH-t模型参数估计结果》

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《“深港通”背景下深港投资者情绪的传染性研究——基于SHIBBS-EEMD模型》

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由于SENTiM序列皆存在异方差效应，采用AIC信息判定准则比较发现，用GARCH（1，1）模型并且残差服从t分布可以更好地描述各个序列的波动。通过自相关检验发现，SENTiM序列均存在一阶自相关。两序列用AR(1）-GARCH-t(1，1）进行刻画的模型参数估计结果如表4所示。将模型刻画后得到的随机变量（u′，v′）边界分布概率积分变换，变换后的变量记为（u′t，v′t）；运用K-S检验方法，结果表明，（u′t，v′t）服从（0，1）均匀分布，说明GARCH-t(1，1）模型可以很好地刻画中期序列的波动。