A Multivariate GARCH Model of International Transmissions of Stock Returns and Volatility: The Case of the United States and Canada
股票收益与波动率国际传导的多变量 GARCH 模型：美国与加拿大AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：题名明确采用多变量 GARCH，摘要核心是股票波动率的跨市场动态及其对收益冲击推断的影响。
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股票收益与波动率国际传导的多变量 GARCH 模型：美国与加拿大
- 研究问题
- 纽约与多伦多股票市场的收益和波动率如何在短期内跨市场传导？对冲击幅度与持续性的推断，是否依赖跨市场波动动态的建模方式？
- 方法与思路
- 题名表明研究采用多变量 GARCH；摘要说明考察纽约与多伦多股票的短期动态，并比较后期子样本及加拿大双重上市股票的跨市场联系。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，跨市场收益冲击的幅度与持续性推断明显依赖波动动态设定；后期子样本的收益与波动联系更弱，加拿大双重上市股票尤为明显。
- 阅读关注点
- 应核对跨市场波动动态的具体参数化、收益冲击及持续性的定义，分期与双重上市分组的依据，以及不同模型设定是否改变实质结论。
- 阅读边界
- 摘要未说明样本期、模型方程、参数估计或检验结果；观察到的跨市场动态与分组差异不能直接解释为因果传导，相关应用含义也需阅读全文。
原文摘要
This study examines the short-run dynamics of returns and volatility for stocks traded on the New York and Toronto stock exchanges. The main finding is that inferences about the magnitude and persistence of return innovations that originate in either market and that transmit to the other market depend importantly on how the cross-market dynamics in volatility are modeled. Also, much weaker cross-market dynamics in returns and volatility prevail during later subperiods and especially for Canadian stocks with dually listed shares in New York. Implications for international asset pricing, hedging strategies, and regulatory policy are discussed.