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创业板汇集了大批高成长性的科技企业,面临着高度不确定的市场风险。本文考虑创业板市场的非对称性和厚尾性,在偏t分布下利用5分钟高频数据构建已实现GARCH模型衡量其波动率,同时考虑到微观结构噪声影响,在RV的基础上引入对噪声稳健的BPV已实现测度,从而提升高频VaR模型的预测准确性。对创业板指和深证成指的实证结果表明,已实现GARCH模型在参数显著性和模型预测准确性方面均优于低频下的ARMA-fGARCH-VaR模型;基于RV和BPV的已实现模型没有显著差异;相比于深市主板,创业板面临的尾部风险更大。同时,为更好地监测与管控创业板市场风险,从政府和创业企业两个层面提出对策建议。 相似文献
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董事会资本、高管激励契约与研发投入之间的关系一直是国内外学者研究的热点和焦点问题。论文基于资源依赖理论和委托代理理论的双重视角,以创业板上市公司为研究对象,采用两阶段最小二乘法,考察了董事会资本对研发投入的影响,以及高管薪酬激励对二者关系的调节作用。实证研究结果显示:(1)董事会资本宽度对企业的研发投入具有显著的正向影响;(2)董事会资本深度对企业的R&D投入具有显著的正向影响;(3)进一步分析发现,高管薪酬激励对董事会资本和研发投入之间的关系具有正向调节作用。 相似文献
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