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摘要
将增广因子模型和广义动态因子模型相结合,提出了增广广义动态因子模型,在此基础上用长期方差分解网络模型挖掘上证股市波动率关联传导网络.模拟实验结果表明,所提出的方法不仅能够较好处理维度灾难和股票数据的尖峰厚尾性问题,还能利用额外可观测信息提高模型参数估计的表现.利用本文的方法,根据2002年至2021年我国上证180指数所有成分股的日度收益率数据,构建了六个时期的上证股市波动率关联传导网络.实证发现:1)我国上证股市波动率关联传导网络的动态演化趋势明显,各时期处于网络中心位置的行业不尽相同,且各行业风险溢出水平也有动态调整;2)在大多数时期,金融和能源两个行业都处于网络的核心位置,并在风险传导路径中扮演着至关重要的角色,当前阶段信息技术和电信行业的重要性也明显提升.
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