复杂性
研究文章

金融网络分析预测的力量波动

表8

意识到亚洲和大洋洲的波动性预测股票市场指数月度数据使用样本外分析(π≡P/R= 0.4)。
(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10)
基准模型 NIKKEI-Japan HANG-SENG-Hong香港 KOSPI-Korea TSE-Taiwan 雅加达证券exchange-Indonesia KLCI-Malaysia 海峡Times-Singapore ASX-Australia NZSE-New新西兰
面板VPMFGL模型
基于“增大化现实”技术(3) 2.284 3.221 2.478 4.994 −0.467 1.038 1.818 1.938 2.322
基于“增大化现实”技术(6) 1.599 2.691 2.002 5.929 −0.778 1.008 1.649 2.344 3.042
AR (3) VVIX (1) −0.353 −0.529 −0.374 0.005 −0.282 −0.081 −0.062 −0.268 −0.394
基于“增大化现实”技术(6)VVIX (1) −0.738 −1.050 −0.607 0.135 0.357 −0.354 −0.152 −0.284 −0.504
面板B VMSTL模型
基于“增大化现实”技术(3) 4.630 3.063 3.268 5.946 −0.484 2.135 2.638 2.958 3.625
基于“增大化现实”技术(6) 3.977 2.469 2.541 6.841 −0.815 2.008 2.268 3.319 4.343
AR (3) VVIX (1) 0.774 −0.621 −0.110 0.104 −0.409 −0.304 0.259 −0.107 −0.447
基于“增大化现实”技术(6)VVIX (1) 0.329 −1.045 −0.515 0.147 0.158 −0.474 0.087 −0.189 −0.538
10%、5%和1%关键值是0.685,1.079,和2.098,分别,当只有一个多余的参数。P代表着领先一步预测和的数量R第一个估计窗口的样本大小。AR (3) -VVIX(1)基准对应于模式1。 , ,和 。资料来源:作者的精化。