干散货运价波动的杠杆效应特征研究——基于非对称随机波动模型

由信息冲击引起的干散货运价的剧烈波动给航运实体市场带来巨大风险,同等强度的利空消息通常要比利好消息引起更大的市场波动,本文对干散货航运市场运价波动存在的杠杆效应特征进行研究,为航运企业和租船人等把握市场态势、规避风险提供重要依据。考虑运价收益分布的厚尾特征,改变传统的非对称随机波动模型中随机误差项的正态分布假定,建立基于student-t分布的改进的非对称随机波动模型,在贝叶斯分析的基础上通过MCMC方法进行参数估计。通过实证研究发现,在考虑了极端风险情况后,改进的厚尾分布的非对称随机波动模型对干散货运价波动的杠杆效应特征刻画更加准确和优越。     

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。     

银行间与交易所国债市场的信息溢出效应研究

用VAR模型的预测误差方差分解方法和格兰杰因果检验方法研究中国银行间和交易所国债市场信息溢出效应的方向、水平和动态趋势及其原因。研究表明:银行间和交易所国债市场之间收益与波动溢出效应均呈现上升动态特征;在收益溢出效应中银行间是国债市场信息传导者,在波动溢出效应中交易所是国债市场信息传导者;利率变化和市场流动性显著负向影响收益总溢出和波动总溢出。     

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。     

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.     

沪铜期货与现货市场的价格发现与波动溢出效应

运用了Granger因果检验、脉冲响应函数、VEC模型以及BEKK模型,对沪铜期货与现货市场的价格发现与波动溢出效应进行实证分析.实证结果表明:期货价格与现货价格存在着长期均衡关系和Granger双向引导关系,在价格发现中,期货市场占主导地位,且比现货市场有着更强的信息效应;期货市场与现货市场各自的波动持久性均显著,而两者间的交叉波动效应相对较小,但是现货市场来自期货市场的波动溢出效应大于期货市场来自现货市场的波动溢出效应.     

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。     

我国原油价格与外国原油价格的波动溢出效应——基于DCC-MGARCH模型分析

本文利用扩展的4维(E)DCC-MGARCH(1,1)模型,分析了四个原油市场(Brent、WTI、Dubai、China)之间的相互波动溢出效应。研究表明,Brent、WTI原油市场对我国市场均有显著的单向波动溢出效应,WTI原油市场比Brent原油市场对我国原油市场的波动溢出效应更明显。我国和美国原油市场波动都是暂时的,而Brent原油市场波动性是持久的。我国原油市场对Dubai原油市场有单向的波动溢出效应。结果还显示,Brent与WTI原油市场有双向波动溢出效应,Brent的波动溢出效应小于WTI波动溢出效应。     

国内外期铜价格之间的长期记忆成分和短期波动溢出效应

本文区分国内外期铜市场价格的长记忆成分和短期波动溢出效应,采用信息共享模型和永久一瞬时模型分离出不同期铜市场价格间的长记忆成分,得到不同市场期铜价格对"隐含有效价格"的贡献度;而且,利用t分布的BEKK模型分析两个市场期铜价格的短期波动溢出.特别,我们在BEKK基础上定义了不同变量间的波动溢出项,对两个市场期铜价格的波动溢出进行了度量.根据测算结果,我们发现国内外期铜价格有着紧密的联系,无论在长期,还是在短期,国外市场期铜价格的影响力都较大.     

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.     

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。     

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。     

核心城市房地产市场的联动和溢出特征研究——基于中国“北上广深”样本的经验考察

本文基于房价长期趋势和短期波动层面,基于HP滤波法分离北京、上海、广州和深圳四大一线城市的房价,采用有向无环图和信息溢出指数方法剖析了核心城市房价之间的同期联动效应和信息溢出效应,并结合滚动窗口估计法分析了信息溢出对外部信息和调控政策的反应程度。结果显示:一线城市房价之间有紧密的联系程度和较高的信息溢出规模。在同期联动效应上,深圳房价趋势的对外联动效应最明显,北京房价趋势在同期最易受其它城市影响;上海房价波动存在较强的对外联动效应,深圳房价波动受其它一线城市的波动冲击较迅速。在信息溢出效应上,深圳房价趋势有引领作用,对外溢出效应最强;上海房价波动处于引导地位,中长期对其它市场影响最大。核心城市房价趋势之间的溢出指数随着利好政策信息的出现而上升,随着限制政策等不利信息的出现而下降。核心城市房价波动之间的溢出效应对于外部信息反应更为灵敏,国家对房地产市场的调控政策增大核心城市房价波动的信息溢出规模。     

基于R-vine-copula-CoVaR模型的金融市场风险溢出效应研究

为了挖掘国际金融市场与中国金融市场的风险溢出效应,本文首先通过ARJI-GARCH模型捕捉单个市场收益率的跳跃等典型事实特征,然后采用最大生成树(Maximum Spanning Tree,MST)算法优化的R-vine来刻画多维金融资产的复杂相依结构;最后构建R-vine-copula-CoVaR模型,测度了国际原油市场、国际黄金市场、美国股票市场与中国股票市场、外汇市场之间的风险溢出效应。实证结果表明:各市场之间均存在双向风险溢出效应,但溢出程度差别很大,国际黄金市场是风险溢出的最大爆发源,仅有中国外汇市场与中国股票市场、国际黄金市场间存在负向风险溢出;市场之间的双向风险溢出效应呈非对称性,国际原油市场与黄金市场的风险溢出效应远大于中国股票市场与外汇市场风险溢出效应;Rosenb-Latt检验表明基于R藤的CoVaR风险溢出测度更具有灵活性和有效性;后验测试结果表明R-vine-copula-CoVaR模型能有效地测度国际金融市场对中国金融市场风险溢出效应,而对中国金融市场风险溢出效应的CoVaR测度存在被高估的可能。     

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。     

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。