制度学习与 ASEAN 股市波动传递：基于网络集成的分段依赖方法
计量经济学
2025-11-26 v1 应用统计
摘要
本文考察了制度学习与区域溢出如何塑造 ASEAN 股市的波动动力学。我们使用 2010 年至 2024 年的印尼、马来西亚、菲律宾和泰国的日度数据，构建了一个基于 MIDAS-EPU 方法的高频制度学习指数。不同于现有研究将制度质量视为静态背景特征本文，将制度建模为一种动态机制，反应于政策冲击、信息压力和危机事件。基于此视角，我们引入两种新的波动框架：制度响应动态模型 (IRDM)，嵌入危机记忆、政策冲击和信息流；以及网络集成 IRDM (N-IRDM)，纳入动态相关和制度相似性网络以捕捉跨市场溢出。经验结果显示，制度学习放大了冲击的短期敏感性，同时加速了危机后常态化。危机记忆项解释了波动聚类持续的时间，而网络互动改善了尾部行为和短期预测。使用placebo 和滞后网络的稳健性检验表明，溢出反映出强烈的区域共同因素，而非特定相关拓扑的依赖。Diebold-Mariano 和 ENCNEW 检验确认，N-IRDM 在基准 GARCH 模型中显著优于表现。研究结果凸显了制度的双重作用，提供了关于提升透明度、宏观审慎沟通以及协调区域治理的政策建议。
引用
@article{arxiv.2511.19824,
title = {Institutional Learning and Volatility Transmission in ASEAN Equity Markets: A Network-Integrated Regime-Dependent Approach},
author = {Junlin Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.19824},
year = {2025}
}