PDF《Information Conditions》

71 distribution , 以下简称 GED) 的单变? EGARCH (exponential generalized autoregressive conditional heteroscedasticity)模型,将代表变?结构改变点的虚拟变?纳入变??方程式内 ?估计条件变??.估计 GED-EGARCH 模型的优点,相较 传统的GARCH ( generalized autoregressive conditional heteroscedasticity)模型,在於?需要事先假设资产报酬的 分配形态,而且可进一步检验市场上坏的讯息(bad news) 所引发的市场上报酬的变?大於好的讯息(good news)的 杠杆效果. 本文?用资产间的相关系??检定市场之间是否存在 危机传导的蔓延效果 . 传统上估计相关系?大多以非条件相 关系?为主,亦即使用一段时间(一周、一个月或一?)? 计算 , 而此举无法完全反应资产价格或报酬变化情形及时间 的动态调整过程 . 在考?代表各国变?结构改变的虚拟变? 下,本文使用Engle (2002) 所建议之动态条件相关(dynamic conditional cor........