证券价格行为研究：GARCH、长记忆和混沌的比较
许多研究表明证券价格具有尖峰肥尾的非线性特征，广义自回归条件异方差（GARCH)模型、ARFIMA模型和混沌等三种非线性模型展示较好的功效来描述这些特征。本文基于BDS检验，应用GARCH、ARFIMA以及混沌研究了中国证券市场上不同频率、不同交易所、不同类型证券的价格行为特征，比较了三种非线性模型在中国证券市场的适用性和局限性，研究发现：GARCH模型只能够证券价格波动的部分特征，证券价格并不含有长期记忆性，证券价格表现为混沌特征，证券投资者的异质性是证券价格表现为混沌特征的主要原因。
资产定价 BDS检验 证券价格 非线性特征 GARCH模型
赵华
厦门大学金融系
国内会议
杭州
中文
2006-05-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）