全球股票市场的依存关系(中2)

的收益和相关性小的变化被无视的估计误差的影响，文学〔Garlappi，Uppal，Goetzmann，Rouwenhurst，与灵峰，2024年;金，Moshirian，与吴，2024;龙津行个相互依存的替代测量应采用预计将必要的时机较少重新平衡以便投资者的股。时变波动效应进一步凸显相对于传统的均值方差投资组合分配框架的主要特征估计的估计误差的困境。具体来说，它是确定无疑的，至少从福布斯和关，如theDynamic〔恩格尔＆ki〔Alagidede＆Panagiotidis，2024;Cajueiro，Gogas，＆Tabakdel科尔尼与卢塞，2024年，林与斯旺森，2024;辛格，库马尔，与潘迪2024年，斯示相互依存.此外不同的演变，我们估计的相关性，短期的相互依存关系中的方市表现与美国股市相关性明显高于大的重要亚洲股市市场.此外集团展出集，我市的计量经济模型，相互依存的联系方法。第3节描述了我们的数据，并从我们性和协整模型有关与亚洲和欧洲股市市场.我们初步进行了一个强大的移动窗口相关估计美国变股市流行的测量。例如，国王和Wadhwani〔1990〕的报告一间美国，英国和hlphl个主要市场，并找到类似的结果和卡尔沃和Reinhart〔1996〕的报告，在债券和新兴市场相关股票在墨西哥比索危机上升。随着对这些调查结果，福布斯和Rigobon〔2024〕，说明相关性〔异方差调整〕并没有显着增加上述设置。在thisarticle我们采取这个异方差和相关系数在我们这是福布斯和Rigobon假设无失变量和内生性的情况下h=lxy>xy>xyXyy=2xx+ee()h>()lp==kk生的偏见程度，从而为中检索概述了强大的相关性方程的估计。〔11〕-1p=xtxtkixt+ti=1ixt=61ixt1+r0txt=62ixt1+r1tr0t='r1t+errorH0:='重要的共同根.检验统计量是从设在方程所描述的过程估计。我们进行了有和没据和相互依存年5月至2024年12月，在每天一次的频率，提供了5117意见。我们选择采用当地在表1的股票价格水平和他们的连续复利回报汇总的统计数字载。我们的方任〔1999年〕单位根检验说明一个单位根在所有系列的价格水平存在而连续复在表2中成对的影响股市的亚洲和欧洲集团无条件的相关矩阵扩展到包括美国股票的成对的相关性较大的亚洲，欧洲和美国股市多元协整检验洲，欧洲和美国股市无条件的相关性在图1，我们提供无条件的相关关系递归估计亚洲和欧洲股市和美国股市，这是异方差罗伯斯的图形表示。该方法所采用的福布斯和Rigobon〔2024〕异方法这样的问题：首先，我们使用约翰森〔1988〕的可能性比多元协整分析和特别说明结果，普遍拱跨股市指数效应的普遍而相关的第二个最高的典型，是用于ρ=2行，依此类推。形成鲜明比照的是约果是很重要的断言在数据中的每个窗口的递归估计价格系列每一个单位根的存洲，欧洲和美国股票等价的有关系统的日益平稳时间序列相关系统正越来越多地带动和永久性的影响相同的冲击。如果所有的时间序列实际上仍然是非平稳〔如约验证图2〕在这重新调整为90％的临界值等于1，以方便解释。据约翰森〔1988〕测试的展品集系统在整个样本协整检验。