經(jīng)濟(jì)學(xué)論文金融方向范文參考
金融的穩(wěn)定性以及建設(shè)穩(wěn)定的金融體系問題，已經(jīng)引起政府、金融機(jī)構(gòu)、國(guó)際組織和研究者的關(guān)注。對(duì)于金融穩(wěn)定性內(nèi)涵的理解，國(guó)內(nèi)外并沒有形成一致的認(rèn)識(shí)，早期的研究視角主要集中在金融體系基本要素的正常運(yùn)行和關(guān)鍵功能的正常發(fā)揮，最新研究的理解則從更廣義的角度入手賦予了金融穩(wěn)定性非常豐富的內(nèi)涵。金融穩(wěn)定性是一個(gè)國(guó)家的整個(gè)金融體系沒有出現(xiàn)較大的波動(dòng)，而金融作為資金媒介功能得到有效發(fā)揮，金融業(yè)本身也能保持穩(wěn)定、有序、協(xié)調(diào)發(fā)展，但這并不代表任何金融機(jī)構(gòu)都不會(huì)倒閉。
摘要：本文在借鑒國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)構(gòu)建金融穩(wěn)定性指數(shù)的基礎(chǔ)上，將宏觀經(jīng)濟(jì)加入到構(gòu)建穩(wěn)定性指數(shù)系統(tǒng)中，并將其劃分為金融市場(chǎng)、資本流動(dòng)性、宏觀經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)等3個(gè)子系統(tǒng)。因各系統(tǒng)之間又存在時(shí)間上的序列相關(guān)性，本文運(yùn)用最優(yōu)動(dòng)態(tài)組合證券理論（DPT）將3個(gè)子系統(tǒng)合成一個(gè)綜合的宏觀金融穩(wěn)定性指數(shù)（MFSI），并利用2000—2010年的15個(gè)指標(biāo)的月度數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究，以此反映中國(guó)的金融穩(wěn)定狀況。
關(guān)鍵詞：宏觀金融穩(wěn)定性指數(shù),動(dòng)態(tài)組合證券理論,對(duì)角BEKK模型,熵權(quán)法
一、文獻(xiàn)綜述
從國(guó)外文獻(xiàn)來(lái)看，西方學(xué)者主要從金融穩(wěn)定的反面，即“金融不穩(wěn)定”、“金融脆弱”等方面來(lái)展開對(duì)金融穩(wěn)定及其重要性的分析。IllingandLiu（2006）利用單個(gè)壓力指標(biāo)與代表經(jīng)濟(jì)總效用的指標(biāo)的絕對(duì)值進(jìn)行賦權(quán)構(gòu)造了加拿大每天的金融壓力指數(shù)（FSI）[1]。NelsonandPerli（20
07）利用主成分分析法構(gòu)建了3個(gè)因子，并且利用3個(gè)因子作為解釋變量，和一個(gè)已知的二項(xiàng)危機(jī)指數(shù)作為被解釋變量進(jìn)行l(wèi)ogit模型，得出適合的概率作為金融脆弱性指標(biāo)（FFI）[2]。歐洲中央銀行（2009a）通過對(duì)數(shù)標(biāo)準(zhǔn)轉(zhuǎn)化和等方差加權(quán)法形成了全球金融脆弱性指數(shù)（GIFT）[3]。BlixGrimaldi（2010）基于16個(gè)金融市場(chǎng)變量進(jìn)行主成分分析，然后得到兩個(gè)因子，利用logit模型構(gòu)建金融壓力指數(shù)（FSI）[4]。Caldarelli，ElekdagandLall（2011）運(yùn)用等方差加權(quán)法對(duì)17個(gè)指標(biāo)合成了一個(gè)金融壓力指數(shù)[5]。LoDucaandPeltonen（2011）通過算數(shù)平均法和經(jīng)驗(yàn)累積分布函數(shù)的四分位數(shù)轉(zhuǎn)換為10個(gè)先進(jìn)的和18個(gè)新興的經(jīng)濟(jì)體構(gòu)建了金融穩(wěn)健性指數(shù)（FSI）[6]。
從國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)來(lái)看，隨著國(guó)際金融危機(jī)的影響，金融脆弱性越來(lái)越受到國(guó)內(nèi)學(xué)者的關(guān)注，而且從各方面對(duì)金融穩(wěn)定性進(jìn)行研究也逐漸展開。王明華等（2005）以宏觀成本控制作為理論依據(jù)構(gòu)建了關(guān)于銀行的金融穩(wěn)定性的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系[7]。萬(wàn)曉莉（2008）利用銀行穩(wěn)健性指數(shù)作為代理變量測(cè)度了中國(guó)金融的穩(wěn)定性情況[8]。中國(guó)人民銀行金融穩(wěn)定分析小組（2008）從宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行環(huán)境、金融機(jī)構(gòu)發(fā)展?fàn)顩r、金融基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)情況以及金融風(fēng)險(xiǎn)管理四個(gè)方面對(duì)2008年我國(guó)的金融穩(wěn)定性進(jìn)行了評(píng)估[9]�；舻旅骱蛣⑺嫉椋�2009）在參考?xì)W洲中央銀行宏觀審慎指數(shù)基礎(chǔ)上，構(gòu)造了宏觀金融穩(wěn)定性評(píng)估指標(biāo)體系[10]。王雪峰（2010）采用狀態(tài)空間模型確定指標(biāo)權(quán)重，構(gòu)造了中國(guó)金融穩(wěn)定狀態(tài)指數(shù)，來(lái)反映我國(guó)金融穩(wěn)定狀況[11]。惠康等（2010）將金融穩(wěn)定性歸納為金融體系基本要素平穩(wěn)運(yùn)行和具有抵抗巨大沖擊的能力兩個(gè)維度，在此基礎(chǔ)上構(gòu)建了一個(gè)金融穩(wěn)定指數(shù)[12]。何德旭等（2011）將金融穩(wěn)定性歸納為金融機(jī)構(gòu)、金融市場(chǎng)、外匯風(fēng)險(xiǎn)三部分，在此基礎(chǔ)上構(gòu)建了一個(gè)金融穩(wěn)定指數(shù)[13]。
金融穩(wěn)定的復(fù)雜性使得金融穩(wěn)定不能由單一的指標(biāo)表示，因此針對(duì)合成指數(shù)的構(gòu)建，指標(biāo)的合成方法也不同。從國(guó)外文獻(xiàn)來(lái)看，不同的作者，合成方法也會(huì)有一定的變化。常用的方法一般分為等方差加權(quán)法，即采用標(biāo)準(zhǔn)化變量的均值、因子分析（主成分分析法）[14-17]。從國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)來(lái)看，等方差加權(quán)法、因子分析法等已經(jīng)廣泛運(yùn)用于金融穩(wěn)定性的合成當(dāng)中�；舻旅鳌⑺嫉椋�2009）運(yùn)用因子分析法合成宏觀金融穩(wěn)定性指數(shù)；何德旭（2011）利用主成分分析法合成金融穩(wěn)定指數(shù)；惠康等（2010）也運(yùn)用主成分分析法合成了指標(biāo)；王雪峰（2010）運(yùn)用狀態(tài)空間模型進(jìn)行指標(biāo)的合成。
目前國(guó)內(nèi)關(guān)于金融穩(wěn)定的研究，只有少數(shù)學(xué)者對(duì)于金融穩(wěn)定狀況進(jìn)行了數(shù)量分析。如劉錫良（2004）和王雪峰（2006）等運(yùn)用因子分析方法對(duì)中國(guó)的金融安全狀況進(jìn)行了定量評(píng)估。蔣海等（2009）運(yùn)用主觀賦值和主成分分析相結(jié)合的定量方法對(duì)中國(guó)金融安全指數(shù)進(jìn)行了估算。即便是中國(guó)人民銀行發(fā)布的《金融穩(wěn)定報(bào)告》也只有簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)分析，缺乏較為嚴(yán)密的數(shù)量分析。有鑒于此，本文運(yùn)用動(dòng)態(tài)組合證券理論來(lái)構(gòu)建反映中國(guó)金融狀況的MFSI指數(shù)，旨在對(duì)金融穩(wěn)定狀況方面能夠起到一定的評(píng)價(jià)作用。
二、研究方法與模型
（一）動(dòng)態(tài)組合證券理論（DPT）
美國(guó)諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)家馬考維茨（Markowitz）1952年首次提出投資組合理論（PortfolioTheory），并進(jìn)行了系統(tǒng)、深入和卓有成效的研究。Markowitz的組合投資理論開創(chuàng)了對(duì)金融風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行定量測(cè)度與防范的先河，是后續(xù)許多其它理論研究的基礎(chǔ)。楊德全（1997）指出動(dòng)態(tài)組合證券投資問題在美國(guó)等發(fā)達(dá)國(guó)家受到了理論研究和實(shí)際應(yīng)用兩方面的重大關(guān)注[18]。
其中，國(guó)外學(xué)者DimitriosP.Louzis.AngelosT.Vouldis
（2012）等將其運(yùn)用到金融壓力指數(shù)的構(gòu)建當(dāng)中，并且構(gòu)建了希臘的金融壓力指數(shù)，對(duì)于希臘債券危機(jī)的原因分析起到一定作用，但是在國(guó)內(nèi)對(duì)于利用組合證券投資理論的較少[19]。
組合證券理論顯示相關(guān)程度越高的證券組合，組合證券隨著各證券穩(wěn)定性的增強(qiáng)而逐漸增強(qiáng)；反之若相關(guān)程度較低，則各證券穩(wěn)定性會(huì)降低總證券組合穩(wěn)定性。本文是利用組合投資的思想，引入時(shí)間序列相關(guān)性，以此構(gòu)建一個(gè)綜合指數(shù)，試圖反映我國(guó)的金融穩(wěn)定性。模型如下：MFSI=■（1）
其中，A=（CMS，F(xiàn)MOS，MES），A矩陣為三市場(chǎng)組成的時(shí)間序列矩陣。Ct矩陣為3×3的時(shí)間序列相關(guān)性矩陣，形式如下：
C=1？籽12，t？籽13，t01？籽23，t001（2）
其中，？籽12，t表示t時(shí)刻CMS和FMOS兩系統(tǒng)之間的相關(guān)系數(shù)，？籽13，t表示t時(shí)刻CMS和MES兩系統(tǒng)之間的相關(guān)系數(shù)，？籽23，t表示FMOS和MES兩系統(tǒng)之間的相關(guān)系數(shù)。
�。ǘ⿲�(duì)角BEKK模型
對(duì)于動(dòng)態(tài)的時(shí)間序列相關(guān)性，國(guó)內(nèi)外經(jīng)常使用的是由EngleandKroner（1995）提出的MGARCH模型[20]。由Bollerslevetal（1988）可知，BEKK模型相比于其他的多元GARCH模型來(lái)說是相對(duì)簡(jiǎn)單的。對(duì)角BEKK模型即把參數(shù)矩陣定義為對(duì)角矩陣，然后進(jìn)行計(jì)算[21]。即：
A=a11a22a33B=b11b22b33（3）
它能夠保證矩陣的正定性，并且使得估計(jì)系數(shù)較少。
而一般的BEKK（p，q，K）-GARCH模型為：
Ht=C*C'+■■A'kiSt-iS't-iAki+■■B'kjHt-1Bkj（4）
其中，C是n×n的下三角矩陣，Aki、Bkj是n×n參數(shù)矩陣，p、q是滯后階數(shù)。
對(duì)于三元對(duì)角BEKK-GARCH模型可表示為：
h11，th12，th13，th21，th22，th23，th31，th32，th33，t=c11c22c33c11c22c33+
a11a22a33？著211，t-1？著1，t-1？著2，t-1？著1，t-1？著3，t-1？著2，t-1？著1，t-1？著22，t-1？著2，t-1？著3，t-1？著3，t-1？著1，t-1？著3，t-1？著2，t-1？著23，t-1a11a22a33
��？茁11？茁22？茁33h11，t-1h12，t-1h13，t-1h21，t-1h22，t-1h23，t-1h31，t-1h32，t-1h33，t-1？茁11？茁22？茁33（5）
條件方差和條件協(xié)方差矩陣的分開形式為：
h11，t=c211+a211？著21，t-1+？茁211h11，t-1（6）
h22，t=c221+c222+a222？著22，t-1+？茁222h22，t-1（7）
h33，t=c231+c232+c232+a233？著23，t-1+？茁233h33，t-1（8）
h12，t=c11c22+a11a22？著1，t-1？著2，t-1+？茁11？茁22h12，t-1（9）
h23，t=c22c33+c21c31+a33a22？著1，t-1？著2，t-1？著3，t-1+？茁33？茁22h23，t-1（10）
h13，t=c11c33+a11a33？著1，t-1？著3，t-1+？茁11？茁33h13，t-1（11）
其中，h12，t、h22，t、h33，t表示系統(tǒng)1、2、3的條件方差，h12，t、h13，t、h23，t表示兩兩系統(tǒng)之間的條件協(xié)方差。
由上面的公式可以得出兩兩系統(tǒng)之間的相關(guān)系數(shù)
�。孔�12，t=■（12）
？籽13，t=■（13）
�。孔�23，t=■（14）
由以上的三元BEKK-GARCH模型可以得到三個(gè)系統(tǒng)的時(shí)間序列相關(guān)性，并可用曲線直觀表示出來(lái)。
�。ㄈ╈貦�(quán)法
對(duì)于宏觀金融穩(wěn)定指數(shù)指標(biāo)權(quán)重的計(jì)算方法，本文將利用信息熵理論進(jìn)行深入研究，信息熵理論已經(jīng)廣泛應(yīng)用于工程、經(jīng)濟(jì)金融等，且形成了比較完整的一套思路。國(guó)內(nèi)外的文獻(xiàn)表明熵權(quán)法和主成分分析法的主要區(qū)別在于熵權(quán)法保證了變量的完整性，使得變量不會(huì)缺失。
熵權(quán)法，是指通過熵理論對(duì)項(xiàng)目的決策或者多個(gè)目標(biāo)的決策進(jìn)行賦權(quán)，是運(yùn)用熵理論衍生出來(lái)的一種衡量研究對(duì)象重要性程度的方法。依據(jù)信息論的觀點(diǎn)，衡量某一指標(biāo)在指標(biāo)體系中的作用是以指標(biāo)相對(duì)于標(biāo)準(zhǔn)指標(biāo)的變異程度作為基準(zhǔn)，該指標(biāo)的信息量就越大，其影響作用也就越大。從中得到的熵值可以測(cè)度信息量的大小，熵的減少代表信息量的增加，由此反應(yīng)的金融穩(wěn)定性指數(shù)包含了所有的指標(biāo)，使得各系統(tǒng)確定了完整性，這也是本文采用熵權(quán)法對(duì)指標(biāo)進(jìn)行賦權(quán)的主要原因。
三、實(shí)證結(jié)果與分析
（一）樣本數(shù)據(jù)的選取
本文選取表1中各指標(biāo)2000年1月至2010年12月的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)經(jīng)濟(jì)金融數(shù)據(jù)庫(kù)（CCER數(shù)據(jù)庫(kù)）、中國(guó)經(jīng)濟(jì)信息網(wǎng)宏觀月度庫(kù)、中國(guó)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)應(yīng)用支持系統(tǒng)、中國(guó)人民銀行網(wǎng)站。由于幾個(gè)指標(biāo)的數(shù)據(jù)來(lái)源難以獲得，本文用EVIEWS軟件插值法進(jìn)行補(bǔ)充得到完整的序列數(shù)據(jù)。各指標(biāo)均采取增長(zhǎng)率的形式，以保持?jǐn)?shù)據(jù)的平穩(wěn)性。
HymanPminsky從金融不穩(wěn)定的角度闡釋了收入-債務(wù)關(guān)系，而在這中間起關(guān)鍵作用的是銀行，也同時(shí)反映了信貸增長(zhǎng)率、不良貸款和短期資產(chǎn)負(fù)債比率對(duì)金融穩(wěn)定的重要性[22]。CharlesGoodhart和BorisHofmann（2001）等研究表明，股票等金融資產(chǎn)的價(jià)格和房地產(chǎn)資產(chǎn)的價(jià)格變化能夠通過資產(chǎn)負(fù)債效應(yīng)和財(cái)富效應(yīng)，在金融系統(tǒng)的運(yùn)行、消費(fèi)、投資乃至總需求中起著重要的作用[23-24]。因此，應(yīng)把股價(jià)指數(shù)和房地產(chǎn)資產(chǎn)價(jià)格包涵在MFSI指數(shù)。同時(shí)，本文借鑒國(guó)際貨幣基金組織的金融穩(wěn)健指標(biāo)體系，選取M2/GDP比率作為反映流動(dòng)性情況的主要指標(biāo)之一，這一指標(biāo)值的上升可以為金融機(jī)構(gòu)和金融市場(chǎng)保持充裕流動(dòng)性創(chuàng)造條件，但是該比重過大可能會(huì)引起通貨膨脹，從而對(duì)金融穩(wěn)定性造成不利影響。另外，本文借鑒國(guó)IMF（2004）[24]、Adam（2008）[25]、Miguel（2010）[26]等指標(biāo)體系，選擇金融企業(yè)流動(dòng)負(fù)債/流動(dòng)資產(chǎn)來(lái)表示金融機(jī)構(gòu)的償債能力（見表1）。其中，正指標(biāo)表示該基礎(chǔ)指標(biāo)越大，對(duì)于金融穩(wěn)定性起到促進(jìn)作用，使得金融穩(wěn)定性指數(shù)越高；反之，逆指標(biāo)表示該基礎(chǔ)指標(biāo)越大，對(duì)于金融穩(wěn)定性起到抑制作用，使得金融穩(wěn)定性指數(shù)越低。
�。ǘ㎝FSI的三個(gè)子系統(tǒng)的確定
運(yùn)用matlab軟件，利用熵權(quán)法可得到三個(gè)子系統(tǒng)的權(quán)重（見表2）。
�。ㄈ┮罁�(jù)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的對(duì)角BEKK-GARCH模型可以得到時(shí)間序列相關(guān)性估計(jì)的結(jié)果（見圖1）
從圖1可以看出，CMS和FMOS兩者之間一直在0與-0.01之間變動(dòng)，說明兩者之間的相關(guān)性隨著時(shí)間的變化，沒有出現(xiàn)大的變動(dòng)。FMOS和MES之間在97點(diǎn)之前在0周圍上下小幅波動(dòng)，在97點(diǎn)之后就出現(xiàn)了較大幅度的變動(dòng)。CMS和MES之間則從一開始就表現(xiàn)了比較大的波動(dòng)，而且是在0.02的周圍較大幅度的波動(dòng)。
（四）中國(guó)宏觀金融穩(wěn)定性指數(shù)的度量結(jié)果
由動(dòng)態(tài)組合證券理論可得到中國(guó)宏觀金融穩(wěn)定性指數(shù)（見圖2）。
從整體來(lái)看，2000—2010年MFSI指數(shù)呈現(xiàn)穩(wěn)步增長(zhǎng)，中國(guó)的宏觀金融穩(wěn)定性呈現(xiàn)良好態(tài)勢(shì)。
分時(shí)期來(lái)看，2000—2006年中期，宏觀金融穩(wěn)定指數(shù)MFSI呈波動(dòng)上升趨勢(shì)，我國(guó)的金融穩(wěn)定性逐漸提高。究其原因，發(fā)現(xiàn)該時(shí)期金融市場(chǎng)、宏觀經(jīng)濟(jì)子系統(tǒng)都是呈上升趨勢(shì)，唯有資本流動(dòng)性市場(chǎng)出現(xiàn)了波動(dòng)性，并在2002年中期到2003年末出現(xiàn)了一定幅度的下降，這也就導(dǎo)致了MFSI在這段時(shí)間的波動(dòng)性。但從整體來(lái)說，在這段時(shí)間，無(wú)論宏觀經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)還是金融市場(chǎng)系統(tǒng)整體都是上升的，這也使得拉動(dòng)上升力超過了資本流動(dòng)性的下降力，從而使得宏觀金融穩(wěn)定性指數(shù)提高。
2006年末到2007年中期，宏觀金融穩(wěn)定性指數(shù)MFSI是下降的。這段時(shí)期資本流動(dòng)性下降，宏觀經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)也呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，而金融市場(chǎng)操作系統(tǒng)呈現(xiàn)上升趨勢(shì)。在2006年初，中國(guó)的GDP達(dá)到了9%，且CPI也在2%以上，人們開始大量投資金融市場(chǎng)，這也就導(dǎo)致了金融市場(chǎng)的上升。但此時(shí)宏觀經(jīng)濟(jì)下降的勢(shì)頭超過了金融市場(chǎng)操作上升的勢(shì)頭，因此宏觀金融穩(wěn)定性指數(shù)還是下降的。
2007年末到2008年末，宏觀金融穩(wěn)定性指數(shù)呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。宏觀經(jīng)濟(jì)下降的趨勢(shì)主要是2007年宏觀經(jīng)濟(jì)政策的調(diào)控力度較大，10次上調(diào)存款準(zhǔn)備金率，6次上調(diào)金融機(jī)構(gòu)人民幣存貸款基準(zhǔn)利率，造成金融穩(wěn)健性下降。
2009年初到2010年初，宏觀金融穩(wěn)定性指數(shù)先是呈現(xiàn)上升趨勢(shì)然后又回落。由此表明，我國(guó)此時(shí)金融穩(wěn)定性出現(xiàn)了反彈，然后又下降了�？傮w來(lái)看，2009年是我國(guó)金融穩(wěn)定性較好的時(shí)期，主要是在政府積極的財(cái)政政策和適度寬松的貨幣政策的救助下，宏觀經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)和金融市場(chǎng)操作系統(tǒng)都出現(xiàn)了上升的趨勢(shì)，同時(shí)拉動(dòng)MFSI指數(shù)上升。但在后期，隨著政府救助的減弱，三個(gè)子系統(tǒng)又同時(shí)出現(xiàn)了下降趨勢(shì)，MFSI指數(shù)也下降。
2010年，MFSI基本呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。2010年以來(lái)，由于4萬(wàn)億經(jīng)濟(jì)刺激計(jì)劃，大量信貸的投放使得我國(guó)金融體系的穩(wěn)定性水平呈下降趨勢(shì)；同時(shí)美歐日相繼出臺(tái)新一輪量化寬松貨幣政策，全球貨幣條件總體相當(dāng)寬松，大量資金流入經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)較快的新興經(jīng)濟(jì)體，因此，2010年我國(guó)物價(jià)指數(shù)持續(xù)上升，通貨膨脹壓力加大，從而導(dǎo)致宏觀經(jīng)濟(jì)和資本流動(dòng)性穩(wěn)健性下降，同時(shí)金融市場(chǎng)操作穩(wěn)健性還沒有完全恢復(fù)，又受到了一定程度的影響，也使得穩(wěn)健性降低，由此導(dǎo)致MFSI指數(shù)下降。
四、結(jié)論
本文運(yùn)用熵權(quán)法和對(duì)角BEKK模型相結(jié)合的動(dòng)態(tài)組合證券理論構(gòu)建的MFSI指數(shù)，在一定程度上度量了中國(guó)的宏觀金融穩(wěn)定狀況，并對(duì)我國(guó)的金融穩(wěn)定性進(jìn)行了分析，說明了三個(gè)系統(tǒng)對(duì)于宏觀金融穩(wěn)定性指數(shù)的影響，克服了傳統(tǒng)對(duì)指標(biāo)賦權(quán)的靜態(tài)化，并且說明動(dòng)態(tài)組合證券理論不僅適用于外國(guó)的金融壓力指數(shù)而且適用于中國(guó)的金融穩(wěn)健性狀況，同時(shí)證明了宏觀經(jīng)濟(jì)對(duì)金融穩(wěn)定性的影響。
但是在實(shí)際運(yùn)用過程中也存在一些需要進(jìn)一步深入與改進(jìn)的地方，在應(yīng)用GARCH模型進(jìn)行動(dòng)態(tài)時(shí)間序列相關(guān)估計(jì)時(shí)，是使用的要求估計(jì)量最小的對(duì)角BEKK-GARCH模型，并且殘差假定服從正態(tài)分布，這樣使得方法不能滿足一般性，因此還需要其他的GARCH模型來(lái)更精確的描述�！�
（責(zé)任編輯：張恩娟）
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