我国医疗保健行业股指收益率波动特征与杠杆效应(4)
参见附件。
另外，从我国医疗保健指数收益率与沪深股指波动特征的比较结果看，我国医疗保健板块波动与沪市更为接近，并与两市都有着共同的波动状态持续特征。然而与沪深股市相比，医疗保健板块收益率波动区制转移更加频繁，在低、中、高，三种波动状态的持续性概率均小于沪市与深市，每一种状态的平均持续期均短于沪市与深市，相对频繁的波动状态转移，意味着投资于医疗保健板块收益的不确定性略高于大盘，医疗保健板块收益对传导至股市的各种信息的反应更为灵敏。从波动状态区制的转移概率和持续期来看，不同的波动状态持续时间、状态之间的转移次数也在一定程度上体现了我国股市医疗保健指数波动的非对称性。
参考文献：
[1]Fama E F.The behavior of stock market prices[J].Journal of Business，1965，38：34—105.
[2]Fama E F.Multiperiod Consumption—Investment Decisions[J].The American Economic Review，1970，60： 163—174.
[3]Engle R F.Autoregressive conditional heteroscedasticity with estimates of the variance of U.K. inflation[J].Econometrica，1982，50：987—1008.
[4]Bollerslev T.Generalized autoregressive conditional heteroskedasticity [J].Journal of Economics，1986， 31：307—327.
[5]Hamilton J D，Susmel R.Autoregressive conditional heteroskedasticity and changes in regime[J].Journal of Econometrics，1994，64：307—333.
[6]蒋祥林，王春峰，吴晓霖.基于状态转移ARCH模型的中国股市波动性研究[J].系统工程学报，2004，19(3)：270—277.
[7]刘金全，刘志刚.我国股票市场收益波动性的区制转移分析[C].中国现场统计研究会第12届学术年会论文集，2005：326—330.
[8]严太华，陈明玉.基于马尔科夫切换模型的上证指数周收益率时间序列分析[J].中国管理科学，2009，17(6)：33—38.
[9]郑挺国，刘金全.基于扩展Kalman滤波的非对称 SV 模型估计及其在沪深股市的应用[C].教育部文科重点研究基地联谊会2008年年会暨青年经济学者论坛论文集，2008：272—272.
[10]刘金全 ......
另外，从我国医疗保健指数收益率与沪深股指波动特征的比较结果看，我国医疗保健板块波动与沪市更为接近，并与两市都有着共同的波动状态持续特征。然而与沪深股市相比，医疗保健板块收益率波动区制转移更加频繁，在低、中、高，三种波动状态的持续性概率均小于沪市与深市，每一种状态的平均持续期均短于沪市与深市，相对频繁的波动状态转移，意味着投资于医疗保健板块收益的不确定性略高于大盘，医疗保健板块收益对传导至股市的各种信息的反应更为灵敏。从波动状态区制的转移概率和持续期来看，不同的波动状态持续时间、状态之间的转移次数也在一定程度上体现了我国股市医疗保健指数波动的非对称性。
参考文献：
[1]Fama E F.The behavior of stock market prices[J].Journal of Business，1965，38：34—105.
[2]Fama E F.Multiperiod Consumption—Investment Decisions[J].The American Economic Review，1970，60： 163—174.
[3]Engle R F.Autoregressive conditional heteroscedasticity with estimates of the variance of U.K. inflation[J].Econometrica，1982，50：987—1008.
[4]Bollerslev T.Generalized autoregressive conditional heteroskedasticity [J].Journal of Economics，1986， 31：307—327.
[5]Hamilton J D，Susmel R.Autoregressive conditional heteroskedasticity and changes in regime[J].Journal of Econometrics，1994，64：307—333.
[6]蒋祥林，王春峰，吴晓霖.基于状态转移ARCH模型的中国股市波动性研究[J].系统工程学报，2004，19(3)：270—277.
[7]刘金全，刘志刚.我国股票市场收益波动性的区制转移分析[C].中国现场统计研究会第12届学术年会论文集，2005：326—330.
[8]严太华，陈明玉.基于马尔科夫切换模型的上证指数周收益率时间序列分析[J].中国管理科学，2009，17(6)：33—38.
[9]郑挺国，刘金全.基于扩展Kalman滤波的非对称 SV 模型估计及其在沪深股市的应用[C].教育部文科重点研究基地联谊会2008年年会暨青年经济学者论坛论文集，2008：272—272.
[10]刘金全 ......
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