《表2 GARCH及其扩展模型的参数估计结果》

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《金融市场风险传染分析——基于中美贸易摩擦前后》

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注:*、**、***分别表示在10%、5%、1%的显著性水平下显著。

本研究运用GARCH模型及其扩展模型对5个序列进行建模拟合。首先选择能够同时刻画异方差性、波动聚集性、长记忆性以及杠杆效应的ARFIMA-FIAPARCH-SKST模型进行拟合，并运用软件Ox Metrics6实现，但拟合效果和参数显著性并不理想。因此再尝试运用GARCH、TARCH、EGARCH、PARCH拟合方差方程、ARMA模型估计均值方程、误差的条件分布尝试用Gaussian、t、Ged分布拟合，最终得到5个序列的最优拟合模型和参数估计（见表2）。