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上海股市系统性风险的长期变动特征研究
［摘要］本文建立DCC-MVGARCH模型估计上海股市80家上市公司的时
变β系数,分析β系数的统计特征,并采用R/S分析法研究时变β系数序列的长记
忆特征,进而建立ARFIMA模型对β系数进行短期预测。研究结果表明,上海股市
系统性风险水平偏高；时变β系数序列具有长记忆特征；描述长记忆的ARFIMA
模型能够更好地描述 β 系数序列的长期变动特征并更为精确的预测未来期 β 系
数。
［关键词］时变系数；长记忆特征；R/S分析；ARFIMA模型
1 引 言
受美国
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