CARR模型变点检测下的金融危机传染分析

"基于CARR模型变点检测的金融危机传染分析" 金融危机传染是全球金融市场中一个备受关注的话题，尤其是在全球化背景下，各国经济紧密相连，金融市场的波动往往牵一发而动全身。叶五一、滕龙和缪柏其的研究通过CARR（Conditionally Autoregressive Range）模型，提供了一种新的分析金融危机传染机制及其强度的方法。 CARR模型是一种统计模型，用于分析金融资产价格的极端波动。在金融危机期间，资产价格的波动性显著增大，CARR模型能够捕捉这种极端变化，通过条件自回归极差来描述价格变动的非线性和不对称性。该模型的核心在于考虑了资产价格的历史极值和当前价格变化之间的关系，从而更准确地反映市场波动。 变点检测是CARR模型在金融危机传染分析中的关键应用。变点是指数据序列中某个时间点之后，模型参数发生显著变化的时刻。在金融危机中，变点通常对应着危机爆发或加剧的时期。通过检测模型参数的变点，研究者可以识别出危机传染的起始和扩散阶段，从而量化传染的程度。 论文指出，传统的相关性分析方法虽然能检测到危机传染的存在，但无法衡量传染的强度。CARR模型结合变点检测则弥补了这一不足，因为模型中的外生变量系数可以被视为衡量传染程度的一个指标。当金融危机发生时，受影响国家的股票市场与危机源国家的相关性通常会增强，这体现在CARR模型中外生变量的系数变化上。 实证研究部分，论文选取了美国次贷危机和欧债危机期间的数据，分析了希腊、美国、德国、西班牙、英国和日本等国家的股票市场。结果表明，提出的CARR模型变点检测方法能够有效识别出金融危机的传染效应，不仅能够确认哪些国家受到较大影响，还能揭示那些受影响较小的国家在参数变化上的显著性。 关键词：金融危机传染，CARR模型，变点检测，外生变量参数 这篇论文通过CARR模型和变点检测技术，提供了一种深入理解金融危机传染的新视角，有助于金融领域的研究人员和政策制定者更好地评估和应对潜在的金融风险。这种方法的应用价值在于其能够量化传染效应，从而为预防和减轻金融危机的全球影响提供决策支持。