《表2 RV及RQ等序列的描述性统计》

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《基于HAR-Copula模型的沪港股市动态相关性研究——“沪港通”实施背景及高频数据视角》

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注:ADF为Dickey-Fuller单位根检验（下同）。

首先，根据HAR等模型的建模需要，计算RV、RQ、RJ、BPV、R_S_n_d和R_S_p_d序列，具体的计算过程请参阅前文理论部分。沪港股市RV及RQ等序列的描述性统计如表2所示。由表2可知，沪市相较港市，以上各序列均较大，而这些序列具有对每日波动的刻画能力，因此，沪市较港市具有较大的波动。另外，根据Dickey-Fuller单位根检验结果可知，各序列均显示为平稳序列，因而可以对其进一步建模分析，为HAR等长记忆波动率建模奠定了良好的基础。而在滞后24阶的情况下，除了恒生指数RQ之外，沪港其余的RV等序列均显著存在自相关性，因此，运用HAR、HAR-J等具有刻画长记忆能力的相关模型对波动率进行建模具有合理之处。