BEKK模型是一种多元GARCH模型，主要用于分析金融时间序列数据中的波动溢出效应。BEKK模型的具体参数包括均值方程和方差方程中的各项系数，这些系数在模型中扮演着不同的角色。

参数解释

• [color=var(--cos-color-text)]‌均值方程参数‌：

  • ‌常数项‌：表示时间序列的基准水平。
  • ‌滞后项系数‌：表示时间序列过去值的权重，反映了时间序列自身的动态依赖性。
  • ‌GARCH in mean项‌：表示条件方差对条件均值的影响，反映了波动对收益率的影响程度‌1。
    

• [color=var(--cos-color-text)]‌方差方程参数‌：

  • ‌下三角矩阵C‌：表示条件方差-协方差矩阵的初始值。
  • ‌矩阵A和B‌：n阶方阵，用于捕捉不同时间序列之间的波动溢出效应。矩阵A和B的元素反映了不同时间序列之间的相互影响程度和方向‌
    。
    
  
  

模型假设和检验方法

BEKK模型的假设使得其系数难以通过传统的检验，通常通过对关键系数是否为0进行检验来判断市场是否存在溢出效应。具体假设如下：

• ‌Ho:0‌：表示溢出效应不存在于市场内‌23。
  

应用场景和软件实现

BEKK模型常用于金融市场间溢出效应的研究，特别是在处理多元时间序列数据时表现出色。虽然普通软件如R、Matlab、Stata等无法直接实现该模型，但可以通过专业软件如RATS进行实现。RATS是一个商业软件，但可以申请21天的试用版进行模型设定与实现‌1。