在开放的经济体系中，影响区域旅游业发展的因素更多地受到其他地区旅游业发展水平的影响，显示出旅游活动的空间溢出效应。 本文解决了基于顾客市场细分的游客流量溢出效应问题。 通过这项研究得出以下结论：广东省商务旅游市场的整体旅游流量具有明显的空间溢出效应，但溢出效应为负，以竞争替代效应为代表。 广东省不同城市的旅游发展与旅游发展相似。 广东省商务游客的旅游客流具有鲜明的特色和目的。

本研究试图寻找2000年1月3日至2017年6月20日这12个亚洲国家之间的动态股票市场联系。我们采用ADCC-GARCH模型研究条件相关性，并使用Diebold和Yilmaz（2012）溢出指数方法进行研究。样本市场中的回报率和波动率溢出[1]。 根据ADCC的结果，我们发现新加坡与其他样本市场的条件相关性最高。 危机期间，整个市场的动态条件相关性会放大，这表明金融危机蔓延。 Diebold-Yilmaz框架下的发现与ADCC-GARCH模型的结果相符，因为基于收益和波动性溢出，新加坡被认为是主导市场。 跨时期的溢出模式表明，在动荡时期，跨市场的联系加剧了。 我们的结果对国际投资者和政策制定者具有重要意义。 该研究为亚洲市场的金融一体化文献做出了贡献。

本研究采用广义自回归条件均值自回归移动平均值（GARCH-M-ARMA）和指数广义自回归条件均值自回归移动平均值（EGARCH-M-ARMA）模型来研究溢出并影响贵金属（贱金属）ETF的收益率和波动率。 发现贵金属（贱金属）ETF与贵金属（贱金属）价格指数之间存在显着的正相关关系。 此外，在每日贵金属（贱金属）ETF中说明了风险与收益之间的正相关关系。

这项研究的目的是确定高收益和低收益股息ETF的回报和回报波动率对追踪市场股指的溢出和杠杆效应的存在，反之亦然。 作者使用了平均自回归条件下的广义自回归条件异方差性（GARCH-M-ARMA）和平均自回归运动平均值中的指数自回归条件性异方差性（EGARCH-M-ARMA）。 选择了etfdb.com数据库的前100个ETF中认可的六种ETF及其基础指数来代表高股息率和低股息率ETFs组。 研究结果表明，回报率的溢出效应在一组低收益股利ETF中更常见，而收益率的溢出效应在一组高收益股利ETF中更为明显。 就杠杆效应而言，它存在于所有ETF和股票指数中，当比较正非对称波动效应时，负非对称波动效应更多地发生。

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