金融风险在股票市场的传染效应及联动行为分析

近年来金融危机频发并表现出了易传染性,引起了众多学者的高度关注。以动态条件相关模型研究美欧股市与中、日、韩股市间的时变相关性,并结合内生多重结构突变模型划分危机传染阶段,选用溢出指数模型分析股市间的风险溢出特性;随后,定义股市间相互影响的联动模式并构建不同传染阶段的加权有向网络图分析股市间的联动行为。研究表明:美欧股市对中日韩股市有明显的传染效应,被传染的速度和持续时间均不相同;金融传染和风险溢出展现出一定的不一致性,危机期间日股的风险溢出效应强于美股;传染效应在联动网络中表现为联动模式的高聚类性和高联动性,相比欧债危机,次贷危机时期股市间展现出更强的联动行为;日股与美欧股市在两次危机中均表现出最强的联动性,其所受影响也最大。     

基于VECM-MGARCH模型的人民币汇率与牛熊股市关系研究

2005年以来人民币汇率均处于升值过程,而股市却经历了牛、熊市的历程.本文基于VECM-MGARCH模型实证研究了人民币汇率与我国股市处于牛、熊市期间二者之间的动态关系,结果发现,汇率和股价之间不存在线性的相互影响关系.就波动性而言,股市处于牛市期间,二者之间存在相互影响关系;熊市期间,这种非线性关系消失.人民币升值预期的减弱及股市的下跌是导致二者关系变化的主要原因.     

基于时变t-Copula的次贷危机前后亚洲股市相关结构的比较分析

将时变t-Copula函数与GARCH模型结合起来刻画金融市场间的相关结构并用于亚洲股市作实证研究.结果表明,次贷危机加剧了亚洲股市的波动溢出效应,提示次贷危机是亚洲股市相关结构的一个结构性变点.     

中国股票市场的长记忆性与市场发展状态

对于中国股市的长记忆性问题,许多的学者得到了不同的结论,这主要是由于不同方法自身存在着缺陷,针对这一问题,分别运用经典R/S分析,修正R/S分析,DFA及广义Hurst指数等统计分析方法对其进行实证研究,以期使结果更加稳健.结果发现沪深两市均具有长记忆性特征.此外,研究了广义Hurst指数值与市场发展状态之间的依赖性,并根据该性质得到结论认为沪深两市属于新兴的、非有效的市场.     

STAR-GARCH模型与股票市场投资策略非线性

本文首次基于投资者异质性和行为金融理论,从投资者风险偏好的角度度量市场情绪,应用STAR-GARCH模型,对我国股票市场投资策略的非线性转换进行了实证研究。研究结果表明:(1)我国股票市场投资策略表现出明显的两机制,说明我国股票市场存在显著的投资者异质性;(2)当市场情绪指数分别为0.06和0.046时,沪深股票投资策略处于中间机制,表现为偏向理性投资策略,而当市场情绪指数大于约0.6或小于约-0.5时,沪深股票投资策略处于外机制,表现为偏向噪音交易策略,在两种机制间,存在着投资策略的非线性转换;(3)当沪深股票投资策略处于中间机制时,股票市场日收益率平均波动更小,因而表现得更稳定。     

Asymmetric extreme interdependence in emerging equity markets

We assess the extent of integration between stock markets during stressful periods using the concept of copulas. Our methodology consists of fitting copulas to simultaneous exceedances of high thresholds, and computing copula‐based measures of interdependence and contagion. Using 21 pairs of emerging stock markets daily returns, we investigate if dependence increases with crisis, and analyse the chances of both markets crashing together. Dependence at joint positive and negative extreme returns levels may differ. This type of asymmetry is captured by the upper and lower tail dependence coefficients. Propagation of crisis may be faster in one direction, and this feature is captured by asymmetric copulas. Copyright © 2005 John Wiley & Sons, Ltd.     

Copula模型在沪深股市相关性研究中的应用

本文利用沪深股票市场数据,研究了二者之间的相关结构,尤其是尾部相关情况。由于股票收益率序列存在着条件自相关和条件异方差,为避免这些对Copula参数估计的影响,我们先对收益率序列进行AR(4)-GJRGARCH(1,1)-t建模,得到的标准化残差经BDS检验为独立同分布(i.i.d.)序列,再进行Copula建模。实证结果表明,沪深股市存在很强的正相关性,以及对称的尾部相关。这与大多数国外学者认为股票市场之间存在非对称相关现象的结论不同。本文通过图形检测和解析方法相结合来选择对数据拟合最好的Copula函数,结果表明学生t-Copula可以很好地刻画沪深股市的相关性。     

中国股票市场的收益-风险关系和惯性分析

本文采用非对称 EGARCH-M模型刻画了中国股票市场的个股风险 ,并对全市场的收益 -风险特征进行了横向分析 ,结果表明 ,从长期的角度来讲 ,在正常的市场条件下 ,中国股票市场存在着一定的高风险 -高收益、低风险 -低收益的关系 ,但从短期来看 ,由于不确定性因素较多 ,这种风险收益关系并不显著 .其次 ,本文分别采用每只股票历史 3个月的累积收益率、6个月的累积收益率以及 1 2个月的累积收益率分析了中国股票市场的惯性 ,我们发现 ,无论是从短期还是从比较长的时间来看 ,中国股票市场都不存在市场惯性 ,而表现出一定的反转现象 ,但反转现象会随着时间的推移逐渐减弱     

次贷危机下中国股市与国外股市相依性分析——基于Markov机制转换模型

文章通过选取2004年1月1日到2009年6月30日中国、香港、日本、英国和澳大利亚五个股票市场日收盘价的道琼斯数据,采用三状态Markov机制转换模型研究这些股市间相依性结构的变化。通过对目标股市结构变化的研究,可以描述并预测股市的波动性,从而指导风险管理。实证分析表明,在有机制转换条件下,澳大利亚与英国、日本股市间的相依性比无机制转换条件下均有所下降,而中国与香港股市间相依性却大幅上升。同时,本文采用总体拟合效果法来选取合适的copula函数并运用基于copula理论的相关系数法进行对比研究,发现次贷危机后各股市间的尾部相依性出现不同的变化,市场收益率呈现下降趋势,波动性均有所增加。其中,澳大利亚与英国股市间的尾部相依性最强,而中国股市与其他股市之间的相依性较弱,说明受到影响的程度较小。     

中国股票市场有效性的复合评价

本文以2000年1月4日至2011年4月1日的上证综指(000001)和深圳综指(399106)的日收盘价和日收益率为研究对象,根据随机游走假设,采用对数动态自回归模型、游程检验和单位根检验,对上海股票交易所和深圳股票交易所的市场有效性分别进行检验,结果表明沪深两市都基本达到弱式有效。由于上述检验无法证明两股市之间是否存在影响,价格水平是否互相包含,因此有必要验证沪深两市是否为联合有效。本文采用Johansen协整检验和Granger因果关系检验,结果表明上证综指的日收益率对深圳综指的日收益率有一定的预测作用,但沪深两市的价格不存在长期均衡关系,因此可判断沪深股市基本达到联合的弱式有效。     

Operational risk: Emerging markets,sectors and measurement

The role of decision support systems in mitigating operational risks in firms is well established. However, there is a lack of investment in decision support systems in emerging markets, even though inadequate operational risk management is a key cause of discouraging external investment. This has also been exacerbated by insufficient understanding of operational risk in emerging markets, which can be attributed to past operational risk measurement techniques, limited studies on emerging markets and inadequate data.     

沪深港股市相关性的小波分析

主要使用离散小波变换(DW T)对沪深港股市的相关性进行研究.小波可以把方差和相关系数在不同尺度上进行分解,以便更仔细地研究时间序列的波动性在不同尺度上的相关程度.研究发现:三地股票市场的波动性都随着小波尺度的变化而变化;沪深股市与香港股市相关性非常低,而且在不同尺度上相关程度有较大差别.     

沪深股市回报率、波动率和交易量关系的实证研究

本文首先对回报率与交易量之间的关系进行了研究,发现并不存在非对称的数量关系,但存在双向的葛兰杰因果关系;同时将交易量对波动率的解释能力进行了研究,发现在沪市交易量对波动率具有解释力,而在深市交易量对波动率没有解释力。     

沪、深股市波动不对称性的实证分析

本支应用系数多变量EGARCH模型来研究我国沪深股市的波动不对性,结果发现:在全样本时期,收益率呈现深市向沪市的单向溢出,而沪深两市则都呈现显著的波动不对称性特征。分时段来考察,B股对境内投资者开放前后呈现收益率由深市向沪市的单向溢出到双向溢出现象;而波动性的实证结果则显示,以B股对境内投资者开放为间断点,沪市波动不对称性有明显加强的趋势,而深市波动不对称性则呈现由不显著到显著的特征。     

国内外股市波动溢出效应——基于多元GARCH模型的实证研究

通过对多个股票市场间波动溢出效应的研究,可以了解波动风险在市场间的传导路径和方向,以及在股市因外部冲击动荡前做出短期预测。本文以美国、日本、香港和我国沪市作为研究对象,采用多元GARCH模型对国内外股市波动溢出关系进行了研究。结果表明:只有香港股市对沪市具有显著的波动溢出,美、日股市对沪市的波动溢出则不显著,但由于美、日股市波动均对香港股市具有传染效应,它们可以借助对香港股市波动的影响间接地引起我国沪市的波动。所以,对我国沪市外部波动风险的把握在短期上应主要关注香港股市波动,其次还必须关注日本和美国股市的波动,尤其是美国股市的波动。     

Is the predictability of emerging and developed stock markets really exploitable?

A number of recent papers have analyzed the degree of predictability of stock markets. In this paper, we firstly study whether this predictability is really exploitable and secondly, if the economic significance of predictability is higher or lower in the emerging stock markets than in the developed ones. We use a variety of linear and nonlinear – Artificial Neural Networks – models and perform a computationally demanding forecasting experiment to assess the predictability of returns. Since we are interested in comparing the predictability in economic terms we also propose a modification in the nets’ loss function for market trading purposes. In addition, we consider both explicit and implicit trading costs for emerging and developed stock markets. Our conclusions suggest that, in contrast to some previous studies, if we consider total trading costs both the emerging as well as the developed stock returns are clearly nonpredictable. Finally, we find that Artificial Neural Networks do not provide superior performance than the linear models.     

Computing stock price comovements with a three-regime panel smooth transition error correction model

Annals of Operations Research - This paper studies the hypothesis of stock price comovements toward the US market for a large sample of developed and emerging stock markets (G6, BRICS, and MENA)...     

基于GAS t-Copula模型的金融市场非对称风险溢出效应测度研究

准确测度金融风险溢出效应对于金融风险管理和构建投资组合具有重要意义,而金融市场之间的非线性及动态相关结构一直是风险溢出效应研究中的难点问题之一。本文通过引入GAS t-copula模型与CoVaR方法,结合能够刻画重要典型事实特征的边缘分布模型,构建了金融市场间的风险溢出效应测度模型,以中国内地等五个股市为研究对象,测度美国股市对中国内地等四个重要股市的风险溢出效应,以检验模型的可靠性与准确性。实证结果表明:中国内地等四个股市与美国股市之间呈现出显著为正且时变相关结构,随着金融危机的爆发,相关系数逐渐增加达到最大值;中国内地等四个股市受到美国股市的风险溢出效应呈现出非对称特征,即下跌风险溢出效应强度显著大于上涨风险溢出效应;中国内地股市受到的金融风险溢出效应显著小于香港、日本以及英国股市。     

有效证券市场上证券价格长期波动控制系统的反馈控制

探讨有效证券市场上证券价格长期波动控制系统的反馈控制问题,建立了有效市场条件下证券价格长期波动的控制系统模型.根据系统完全能达的条件,讨论了以股市政策为单控制输入配置极点的问题和以上市公司政策为单控制输入配置极点的问题;根据系统非完全能达的条件,探讨了上市公司不发展时的镇定问题和股市宏观上不调控时的镇定问题.设计了一个降维状态观测器,用以估计证券的内在价值.选择使上市公司均衡增长时对应的证券平均内在价值作为目标值,设计线性多变量调节器,使所得到的闭环系统渐近稳定,且系统的输出跟踪该目标值.通过反馈控制以改善控制系统的内部结构特征和性能,达到人们对证券市场进行调控的预期目的.     

全球主要股市波动率的聚类特征分析

本文采用多路归一化割谱聚类方法、单变量GARCH模型和Granger因果检验相结合的模型,分阶段研究了1994-2014年间全球主要股市波动率的聚类特征。首先,利用单变量GARCH模型分别提取全球主要股市的波动率;其次,借助多路归一化割谱聚类方法的特殊性质刻画了全球主要股市波动率的聚类数目、聚类质量以及聚类结果的稳定性等特征;最后,利用Granger因果检验模型分析不同类的代表元股市间的波动溢出效应和同一类内股市间的波动溢出效应。实证结果表明,与非金融危机阶段相比,在金融危机期间全球主要股市波动率的聚类数目较多、聚类质量较高、聚类结果相对稳定、并且全球主要股市间的波动溢出效应增强。