《表2 残差检验：中国房地产业与银行业动态相关性及风险溢出性——基于GPD-Copula-CoVaR模型的实证研究》

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《中国房地产业与银行业动态相关性及风险溢出性——基于GPD-Copula-CoVaR模型的实证研究》

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本文选取Wind行业板块指数中银行指数与房地产指数的每日收益率数据，分别代表房地产与银行两个行业，样本考察期为2000年1月至2017年6月，共4 223组数据。为了检验模型的有效性，将样本数据分为估计与预测两部分，用样本序列的最后300天数据进行预测，测度其对实际损失的覆盖率。收益率序列的统计特征如表1所示。由表1可知，样本期内银行与房地产收益率序列的均值分别为0.049 8、0.055 6，其中房地产收益率大于银行，说明房地产收益率更大；而两个行业标准差都较大，分别为1.926 1、2.149 2，房地产收益率标准差大于银行，说明房地产收益率波动也更大；两个行业的峰度都大于3，分别为7.145 4、5.747 8，说明两个行业的分布都呈现高峰厚尾的特征。JB检验拒绝了收益率序列服从正态分布的原假设，说明两个收益率序列均不服从正态分布；ADF检验拒绝了序列存在单位根的原假设，表明两个收益率序列是平稳的；Ljung-Box检验拒绝了序列不存在自相关的原假设，说明房地产与银行收益率序列均存在自相关性现象；ARCH检验显示，两市收益率序列存在显著的ARCH效应，即两个市场的收益率序列均存在波动集聚的现象。为避免估计偏误，本文先用能较好刻画金融数据波动集聚现象的GARCH模型对收益率序列进行过滤（3），提取标准化残差序列再次进行自相关与ARCH检验，结果如表2所示。由表2可知，Liung-Box与ARCH检验都通过了原假设，说明经过GARCH模型过滤后的数据已不存在自相关和ARCH效应，适用于模型研究。