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空气污染对中国股市波动率的影响研究
文献摘要：
空气污染可以通过情绪变化、政策制定和市场预期等渠道影响投资者从而影响股票市场.以上海和深圳的空气质量指数、上证综指和深证成指作为研究对象,采用广义自回归条件异方差混频数据抽样模型(GARCH-MIDAS),探究不同程度的空气污染对中国股票波动率的影响.结果表明:当空气污染严重时,容易使投资者情绪恶化,从而制约投资者做出理智的判断,因此股票波动率会增加.当空气质量极好时,投资者对市场的预期变好,产生的意见分歧更小,倾向于更小的波动率.在不同损失函数下,加入极端情况的GARCH-MIDAS模型通过模型信度检验(MCS),表现出更好的波动率预测性能.
文献关键词：
空气污染;股票波动率;GARCH-MIDAS模型;样本外预测;MCS检验
中图分类号：
作者姓名：
夏正兰;王璐;罗楠;吴江斌
作者机构：
西南交通大学 数学学院,四川 成都611756
文献出处：
引用格式：
[1]夏正兰;王璐;罗楠;吴江斌-.空气污染对中国股市波动率的影响研究)[J].武汉理工大学学报（信息与管理工程版）,2022(04):588-597
A类：
B类：
空气污染,中国股市,股市波动率,情绪变化,市场预期,股票市场,空气质量指数,上证综指,深证,证成,广义自回归条件异方差,混频数据,数据抽样,样模,GARCH,MIDAS,股票波动率,当空,投资者情绪,理智,极好,变好,意见分歧,损失函数,信度检验,MCS,波动率预测,预测性能,样本外预测
AB值：
0.406288
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