《表5 BIC值计算结果：中国股市的时变波动性——基于长记忆性、杠杆效应视角》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《中国股市的时变波动性——基于长记忆性、杠杆效应视角》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

注:Log-lik代表模型的似然函数值。

表2和表3还列出了采用Gray方法估计MRS-GARCH模型的结果，以及采用极大似然法估计AP-GARCH模型和MS模型的结果。与MS模型相比，MRS-APGARCH模型所估计出的转移概率都有所降低。相应地，由此计算出的关于状态的持续时间也会缩短。MS模型的波动率方程中只有常数项，MRS-APGARCH模型中不仅添加了ARCH项，还添加了GARCH项，这使得收益序列在不同状态间“跳跃”时，冲击可以通过GARCH项传递下去，而MS模型仅把持续性归因于收益序列处于该机制内。与MRS-GARCH模型设定幂参数为2不同，MRS-AP-GARCH模型将幂参数设定为一个待估参数，大大提高了收益序列的拟合程度。采用BIC准则来评价各模型对收益序列的拟合程度，计算结果如表5所示。