《表3 贝叶斯DCC-GARCH模型蒙特卡洛估计结果》

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《银行信贷、房产价格与经常账户余额动态关联性研究——基于TVP-SV-VAR和贝叶斯DCC-GARCH模型的分析》

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采用贝叶斯DCC-GARCH模型分析银行信贷、房产价格和经常账户余额三者之间的动态关联性，表3给出了模型的实证结果。其中，参数γ测度是银行信贷、房产价格和经常账户余额的偏度，γ>1表示为右偏态，否则为左偏态；ω为模型方差方程的常数项，α、β分别为方差方程的ARCH项和GARCH项系数，需满足α+β<1，且两者之和越接近于1波动的衰减速度越慢。此外，υ衡量拖尾分布是否适用于误差项；a、b及两者之和用以检测是否应选用DCC模型，若a+b=0，则表明宜采用CCC模型，若a+b≠0则说明采用DCC模型更为合理。观察表3可以发现所有回归方程均满足α+β<1的约束条件，参数υ在均值回归和分位数回归模型中均大于2，表明误差项存在拖尾效应。此外，a+b=0.9822-0.9870且均值和高位分数回归所得结果大于0.1，采用DCC模型进行分析是合理的。