长记忆性与波动率聚集：实证证据在不同股票市场间是否一致？
统计金融
2009-11-13 v3 物理与社会
摘要
长记忆性与波动率聚集是金融市场中两个经常相关联的典型事实。传统上，这些现象是基于条件异方差模型进行研究，如 ARCH、GARCH、IGARCH 和 FIGARCH 等。这些模型的一个优势在于其捕捉非线性动力学的能力。研究波动率现象的另一种有趣方式是使用基于熵概念的度量。本文调查了 SP 500、NASDAQ 100 和 Stoxx 50 指数的长记忆性与波动率聚集，以比较美国与欧洲市场。此外，我们将条件异方差模型的结果与熵度量的结果进行了比较。在后者中，我们考察了 Shannon 熵、Renyi 熵和 Tsallis 熵。结果证实了先前关于所考虑时间序列中存在非线性动力学的证据。
引用
@article{arxiv.0709.2178,
title = {Long Memory and Volatility Clustering: is the empirical evidence consistent across stock markets?},
author = {Sonia R. Bentes and Rui Menezes and Diana A. Mendes},
journal= {arXiv preprint arXiv:0709.2178},
year = {2009}
}
备注
8 pages; 2 figures; paper presented in APFA 6 conference