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。     

人民币汇率弹性调整对我国汇市与股市关系的影响——基于长记忆VAR-(BEKK)MVGARCH模型

针对金融时间序列的长记忆和尖峰肥尾特征,建立残差服从t分布的长记忆VAR-(BEKK)MVGARCH模型,并基于2005汇改后的人民币/美元汇率和上证综指日数据,实证分析了人民币汇率弹性调整对我国汇市和股市关系的影响,结果表明:我国汇市和股市的均值溢出效应虽不是很显著,但存在显著的汇市对股市的单向波动溢出效应,且这种波动溢出效应具有动态起伏性.人民币汇率弹性政策调整虽然没有改变我国汇市和股市间相关性较弱的总体特征,但具有短期冲击影响。人民币汇率弹性的收窄增强了我国股市对汇市的均值溢出效应,减弱了我国汇市对股市的短期波动溢出效应,而人民币汇率弹性的增加则促进了我国汇市和股市的双向波动溢出。     

中国股市行业间高阶矩风险溢出效应研究

已有的股市溢出效应研究多集中于均值及波动溢出效应层面,而鲜有研究探讨股市行业间的高阶矩风险溢出效应.针对已有研究存在的不足之处,文章基于高阶矩GARCHSK模型以及Diebold和Yilmaz (2014)提出的Connectedness方法,研究了中国股市行业间的均值、波动、偏度和峰度溢出效应.实证结果表明:中国股市行业间不仅存在着较强的均值及波动层面的溢出效应,高阶矩风险溢出效应同样显著;工业、材料和可选消费行业是中国股市的系统重要性行业,扮演主要的风险净溢出者角色,而电信服务、能源及金融行业是主要的风险净接受者;股市行业间高阶矩风险溢出效应具有显著的时变特征,且容易受到国内外重大事件的影响;重大危机事件往往会引起股市行业间的风险溢出效应的增强,且金融危机期间的风险溢出效应显著强于危机前和危机后;股市行业间动态风险溢出效应在牛市中倾向于减弱,而在熊市中则倾向于增强.文章的研究成果不仅丰富和完善了股市风险溢出效应的研究框架,而且可以为现实中投资者和监管部门进行投资组合及风险管理实践提供有力的决策考量依据.     

基于DAG-SEM模型的中美股票市场间信息溢出研究

以中美贸易战为背景,研究美国股票市场、中国A股市场与香港股票市场的动态溢出效应。运用DAG-SEM模型和信息指数模型的静态和动态分析法测度市场间波动率信息溢出的方向、强度以及动态变化过程。研究发现:在贸易战期间,美股、港股和A股之间的溢出强度均增加。中国内地股市与美国股市呈双向信息溢出,标普500指数与沪深300指数的“方向交替”多于道琼斯与沪深300指数。特别地,贸易战白热化阶段,即2018下半年至2019上半年,中国内地股市对香港股市的信息溢出强于美国股市,成为港股信息溢出的主要传导者。     

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。     

金融危机前后中英美股票市场间波动溢出效应比较

为研究波动溢出效应是否存在于中英美股市问,若存在,波动溢出效应传导机制如何,截取2005年7月22日至2009年6月30日的标准普尔500指数、伦敦金融时报100指数、沪深300指数共1045个日收盘数据,时间段分为金融危机前后,分别构建三元MGARCH-BEKK模型,实证结果表明:(1)金融危机发生前,中英美股市间存在波动溢出效应,传导机制为:先从英国到美国再到中国;(2)金融危机发生后,中英美股市间仍存在波动溢出效应,但传导机制变为:先从美国到英国再到中国。通过比较分析实证结果,得出如下结论:(1)美国是全球股票市场风险的主要来源国,特别是金融危机之后更加明显;(2)中国是全球股票市场风险的主要接受国。     

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。     

结构突变下投资者情绪与股市收益间的非线性溢出效应研究

为了深入挖掘投资者情绪与股市收益的非线性溢出效应,本文首先选取消费者信心指数、封闭式基金折价率、换手率、新增开户增长率、市盈率这五个变量作为情绪指数潜在变量,再通过R藤Copula得到各潜在变量的联合分布,进而构造出投资者情绪指数;然后运用ICSS模型对股票指数收益率的状态进行划分,将结构突变点作为虚拟变量纳入到经典的AR-EGARCH波动模型中刻画收益率序列;最后运用时变Copula函数对投资者情绪与股市收益率间的动态非线性溢出效应进行定量测度,以期揭示二者之间的内在规律。研究结果表明:投资者情绪与股市收益间确实存在溢出效应,从长期趋势分析,投资者情绪与股市收益率的相关系数为正,说明投资者情绪与市场收益率之间在长期表现为显著正相关,即投资者情绪对收益率有正向溢出效应,投资者情绪的高涨与悲观同收益率的升高与降低步调一致。然而从短期分析,相关系数的波动范围为0.2至0.35,说明在不同投资环境及市场背景下投资者情绪与市场收益率之间的相关程度并非一成不变,投资者情绪高涨时期,两者间溢出效应也随情绪指数升高,投资者情绪悲观时期两者间溢出效应也降低。     

中国股市和债市波动溢出效应的MV-GARCH分析

股市和债市的波动溢出效应是研究金融市场信息流动、风险传递的重要内容。在估计了股市和债市候选MV-GARCH模型参数基础上,通过AIC准则等拟合优度方法选择了t分布型BEKK为最优模型,因为它更好的捕捉到了金融时序尖峰、厚尾的特征.结果显示,中国股市和债市波动溢出具有明显时变特征,波动影响不对称,股市对债市影响大于债市对股市影响。动态相关系数偏弱说明两个市场在资源配置能力、信息流动等方面存在显著的缺陷.     

我国股市网络稳定性及其宏观影响因素——基于三种网络拓扑结构、鲁棒性的实证研究

基于金融时间序列的多重分形特征及衡量市场风险的VaR模型,建立我国沪深股市的股票关联网络,实证研究三种网络拓扑结构特征,并使用协整检验方法分析网络稳定性和宏观经济变量间的长期均衡关系。结果表明:股票价格网络不具有无标度性,多标度网络和风险网络都具有无标度性;在三种网络中,风险网络具有更强的鲁棒性。此外,股市波动率和网络稳定系数间互为格兰杰因果关系,股市波动的前期变化能有效解释网络稳定性系数的变化;网络稳定性与宏观经济变量间具有长期的均衡关系,GDP增长率、消费者物价水平CPI对网络稳定性具有正向效应,利率对网络稳定性具有负向效应。风险网络的提出有助于分析我国股市的短期风险及稳定性,并为制定系统风险防御策略提供参考。     

上海股票市场和国际主要股票市场之间波动溢出效应的实证研究

使用BEKK—二元GARCH(1,1)模型,对于我国股票市场和国际主要股票市场之间的波动溢出效应进行了实证研究.分析结果表明,上证综指和标准普尔500指数、日经225指数之间存在单向波动溢出效应,而上证综指和香港恒生指数之间存在双向波动溢出效应,上证综指和新加坡海峡时报指数之间不存在波动溢出效应.     

我国股指期货与现货市场的波动溢出效应研究——基于HAR-CAW模型

沪深300股指期货与现货波动溢出问题的研究对于风险管理具有重要的理论和现实意义。本文旨在基于高频数据,利用异质金融市场驱动的HAR-CAW模型研究我国股指期货和现货市场之间及其自身的短期、中期和长期波动溢出问题。研究结果表明,沪深300股指期货与现货市场之间整体上存在着双向波动溢出效应,但是溢出效应不对称,期货对现货的溢出效应占主导地位;在相互间各期溢出研究上,两市场间的各期溢出表现各不相同;在自身溢出效应上,各期整体而言现货市场存在溢出,而期货市场不存在。     

外汇市场、股票市场与房地产市场的风险传染研究——基于三元VAR-BEKK-GARCH模型实证分析

本文将人民币汇率、房价和股价三者纳入一个统一的分析框架中,从水平变动和波动风险两个方面考虑时变异方差和变量间的风险传递效应,使用“二次汇改”后的2010年6月到2017年12月的月度数据,采用三元GARCH和BEKK时序模型研究人民币汇率、房价和股价之间的动态影响关系及其波动风险互动机制。研究发现,三个市场相互之间具有明显的影响,特别是价格波动的风险传染上,房地产市场与股票之间、股票市场与汇率市场之间或长期或短期都存在风险的传递效应。具体而言,市场在均值溢出方面,人民币升值会促进房价和股价的上涨;但房价与股价之间的价格影响关系并不明显。在波动溢出方面,房价和股价之间的波动溢出效应明显,同时存在ARCH和GARCH型波动效应,而股价对汇率的波动影响也同时存在ARCH和GARCH型波动效应,但汇率对股价仅有GARCH型波动效应。     

中国股市与汇市的波动溢出效应模型研究与实证分析

选取2009年1月5日-2012年5月22的人民币兑美元汇率和上证综指的日交易数据为对象,采用BEKK—GARCH模型,并结合LR似然比检验,对中国汇市与股市的波动溢出效应进行建模研究与实证分析．实证结果表明,整体样本存在汇率到上证指数的波动溢出,这种溢出是单向的;第二次汇改前,既不存在汇率到上证指数的波动溢出,也不存在上证指数到汇率的波动溢出;第二次汇改后,既存在汇率到上证指数的波动溢出,也存在上证指数到汇率的微弱的波动溢出．     

我国大类资产信息溢出机制研究——基于方差分解的网络拓扑分析

采用广义溢出指数法对2011年至2017年我国股票、期货及债券三个市场之间的信息溢出机制进行了研究,结果发现:股市对期市和债市均有收益率溢出影响,而股市和期市对债市均有波动率溢出影响;三个市场的整体溢出指数值偏低,表明我国不同资产市场之间的关联性相对来说较小;时变特征也表明股市大多数情况处于溢出状态,期市方向不明确,债市则大多数情况处于被溢出状态;对溢出值的非对称检验发现,正向波动比负向波动的溢出值更大,但是统计上并不显著。对2015年6月股灾前后三个市场的波动率溢出情况进行分析后发现,股市的极端风险更容易向期市传染,而债市相对更为稳定,不容易被极端风险感染。     

中国股票市场行业间波动溢出非对称效应研究——基于“好的波动”和“坏的波动”分析

选取上证系列行业指数的五分钟数据, 基于广义预测误差方差分解方法构建了波动溢出指数和波动溢出非对称指数(SAM), 研究了10个行业间波动溢出的时变性和非对称性。结果表明, 股票市场各行业间波动溢出存在显著的非对称性和时变性, 多数时期“坏的波动”下的溢出效应占据主导地位。静态分析显示, 股票市场各行业间具有高的波动溢出效应, 可选消费行业是市场波动的最重要来源;动态分析显示, 原材料、工业、可选消费业是波动溢出的净输出者, 金融地产业是净输入者, 电信业务、公用事业和医药卫生等行业对利空消息的传递更为明显, 可选消费行业对利好消息的传递更为有效。纳入标普500指数前后各行业溢出贡献度的对比表明研究结论具有稳健性。     

A、B股指数波动的Granger因果关系分析

本文利用时间序列分析中的格兰杰因果关系检验法对中国证券市场A、B股的波动性进行分析 ,发现上海市场A、B股的波动间存在双向因果关系 ,而深圳市场A、B股的波动间则不存在显著可信的因果关系。对于A、B股市场间的关系以及深、沪两市的差异 ,本文从信息传递和交易者构成的角度进行了分析