我国金融市场间联动效应研究——基于混频Copula模型

目前关于风险联动效应的研究主要是基于微观高频或宏观低频数据进行的,仅采用高频或者低频数据进行分析未能准确刻画市场间的风险联动效应.针对已有研究的不足,充分利用微观高频和宏观低频数据信息,借鉴混频思想,将混频Copula模型与CoVaR模型相结合以研究我国股票市场、金融期货市场、大宗商品期货市场、债券市场以及外汇市场间的风险联动效应.结果表明:GARCH-MIDAS-LI-偏t模型效果最优;金融市场间的相依结构具有时变性和非对称性;金融市场间存在着显著的双向风险溢出,风险溢出均为正值且存在非对称性;股市和期市是风险净溢出者,而大宗商品期市、债市以汇市是风险净接受者.此研究对于投资者的投资决策、监管者的监测风险都具有一定的理论意义和现实意义.     

我国金融市场间联动效应研究——基于混频Copula模型北大核心CSCD

目前关于风险联动效应的研究主要是基于微观高频或宏观低频数据进行的,仅采用高频或者低频数据进行分析未能准确刻画市场间的风险联动效应.针对已有研究的不足,充分利用微观高频和宏观低频数据信息,借鉴混频思想,将混频Copula模型与CoVaR模型相结合以研究我国股票市场、金融期货市场、大宗商品期货市场、债券市场以及外汇市场间的风险联动效应.结果表明:GARCH-MIDAS-LI-偏t模型效果最优;金融市场间的相依结构具有时变性和非对称性;金融市场间存在着显著的双向风险溢出,风险溢出均为正值且存在非对称性;股市和期市是风险净溢出者,而大宗商品期市、债市以汇市是风险净接受者.此研究对于投资者的投资决策、监管者的监测风险都具有一定的理论意义和现实意义.     

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。     

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。     

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。     

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。     

高阶矩风险溢酬:信息含量及影响因素

本文基于台湾股市和期权市场数据,研究波动率、偏度和峰度等高阶矩风险溢酬的信息含量及影响因素,并结合边际贡献度分析了各常见影响因素对高阶矩风险溢酬的解释力。研究结论表明:波动率间的相关性高于偏度和峰度,波动率也更易于预测;期权市场的隐含矩信息对未来实际矩有较好解释力,且引入多个市场信息的预测效果要优于单一市场。市场情绪和异质信念是各高阶矩风险溢酬的主要影响因素;流动性信息次之;市场因子的解释相对较弱。对高阶矩风险溢酬影响因素的分析还应引入市场极端风险、风险厌恶信息和宏观经济变量等因素的考察。     

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。     

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.     

不同矩属性波动模型对中国股市波动率的预测精度分析

金融时间序列的波动性建模经历了从一阶矩到二阶矩直到高阶矩(包含三阶矩和四阶矩)的过程,而对于高阶矩波动模型是否有助于对未来市场的波动率预测这一问题,国内外学术界尚无文献讨论。以上证综指长达7年的每5分钟高频数据样本为例,通过构建具有不同矩属性的波动模型,计算了中国股票市场波动率的预测值,并利用具有bootstrap特性的SPA检验法,实证检验了不同矩属性波动模型的波动率预测精度差异。实证结果显示:就中国股市而言,四阶矩波动模型能够取得比二阶矩波动模型更优的波动率预测精度,而三阶矩波动模型并未表现出比二阶矩波动模型更强的预测能力;在高阶矩波动模型中包含杠杆效应项并不能提高模型的预测精度。最后提出了在金融风险管理、衍生产品定价等领域引入四阶矩波动模型的研究思路。     

基于分位数因子VAR模型的金融机构间特质风险关联研究

文章采用最新发展的QFVAR (Quantile Factor VAR)模型,借助市场因子消除误差项中的横截面相关性,从而研究中国36家上市金融机构间的特质风险关联,并通过分位数回归估计,考察了金融机构间的均值风险传染和尾部风险传染,最后从风险溢出和风险溢入角度,探讨了金融机构特质风险的主要来源.研究发现:1)金融机构特质风险关联会随着分位数发生显著变化,相较条件均值和条件中位数,特质风险在两侧尾部存在强烈的时变关联效应.2)特质风险的均值传染主要集中在部门内,而尾部传染则表现出明显的跨部门效应,其中右尾的风险传染强度更高.3)在金融市场平稳期,证券部门具有较高的特质风险溢出水平,而在金融市场危机期,银行部门具有较高的特质风险溢出水平.文章的研究结果对监管部门防范化解金融风险具有借鉴意义,有助于其从特质冲击角度,加深对金融风险传染机制的理解.     

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。     

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.     

政治风险的跨国动态溢出效应——基于溢出指数模型的实证研究

本研究运用Diebold和Yilmaz提出的溢出指数模型，计算了全球22个主要经济体1984～2020年的总体和方向性政治风险溢出效应，并重点剖析了中国与其他国家的政治风险关联结构。研究结果表明：政治风险通过政治、经济、社会、文化等直接和间接联系进行跨国传播，平均总溢出指数为45.16%;政治风险溢出强度在金融危机和恐怖袭击等全球重大经济和政治事件期间显著升高，主要国家的边际净溢出指数和边际总溢出指数大幅增加；各国的政治风险溢出指数比溢入指数波动幅度更大，而发展中国家的溢出和溢入水平均略高于发达国家；中国政治风险的溢出和溢入效应均排名靠后，但在其加入WTO之后以及全球金融危机期间出现波动高峰；在所有国家中，澳大利亚、印度、日本与中国有着较强的政治风险双向溢出关系，南非受到中国政治风险较大的溢出影响，而瑞士、阿根廷和西班牙是中国政治风险的较大输入性来源。     

中国股指期现货市场间的非对称风险溢出效应——基于分位数Granger因果检验

为了揭示中国股指期现货市场之间风险溢出效应的非对称特征,本文利用已实现半方差将中国股指期现货市场的风险区分为下跌风险和上涨风险,并运用均值Granger因果检验和分位数Granger因果检验,考察两市场之间下跌风险溢出效应和上涨风险溢出效应的差异。研究发现,中国股指期现货市场之间不仅存在显著的下跌风险溢出,还存在显著的上涨风险溢出,而且溢出效应随着分位数区间不同而呈现出显著的非对称特征。一方面,期货市场对现货市场的下跌风险溢出在全部分位数区间均显著,而上涨风险溢出仅在分布的中间位置和上尾显著。另一方面,现货市场对期货市场的下跌风险溢出主要集中在尾部极端分位数区间,而上涨风险溢出主要集中在分布的中间位置和低分位数区间。     

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。     

股指期现货市场间的信息溢出和相关性研究——基于ADCC-TGARCH模型和CCF检验

选用2012年1月至2014年3月间沪深300股指期现货数据,首次尝试在非对称的DCC-TGARCH模型的框架下,考察了转融券实施前后沪深300股指期现货的动态条件相关性,并结合VECM模型和CCF检验考察两市场间的信息溢出效应.实证结果表明,沪深300股指期现货之间存在很强的相关性和信息溢出效应,但是在不同的阶段有不同的特点:转融券实施前期现货市场间有相互的均值溢出;波动率溢出主要是现货到期货市场,瞬时溢出效应显著,不同的滞后阶数下两市场间几乎不存在方差的因果关系;相关性无非对称性.转融券实施后只存在期货对现货的单向均值溢出;在不同的滞后阶数下存在不同的风险溢出,特别是在2,3,8阶,同时存在期货向现货或者现货向期货的溢出效应;相关性有非对称性,但不广泛存在.     

基于ARMA-GARCH模型的恒指隐含波动率指数预测及其在期权交易中的应用

基于ARMA-GARCH模型,并结合均值回归效应,溢出效应和周内效应,本文研究了恒指隐含波动率指数(VHSI)能否被预测及预测是否有助于期权投资实践的问题.研究结果验证了香港股市具有均值回归的特性,标准普尔500指数对恒指隐含波动率指数有明显的溢出效应.此外,恒指隐含波动率指数呈现出周一上涨,周五下跌的特征,具有明显的周内效应.最后,本文运用ARMA-GARCH模型对恒指隐含波动率指数进行预测,并结合实际的市场数据做了期权交易模拟.结果显示,ARMA-GARCH模型比ARMA模型更适合对恒指隐含波动率进行建模;考虑了均值回归效应,溢出效应和周内效应之后,ARMAGARCH模型对恒指隐含波动率指数的预测能力显著提高,并且预测结果有助于期权交易获得较好的收益.     

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。