商品价格极端波动影响期现价格联动及套期保值吗?

试图将极端价格波动成因归结于系统惯性因素和极端随机冲击因素,借助Copulas-GARCH模型,将其引入期货和现货价格联动的计量模型之中,以持有便利收益高的沪铜作为研究样本,实证研究发现:1)引入极端价格波动因素后将显著提升价格联动计量模型的解释能力;2)当负向基差扩大,系统惯性因素引起商品价格剧烈变动,将导致市场联动性下降,而极端随机冲击却具有正向效应,即市场受到极端随机冲击时会增强期现价格联动关系;3)极端随机冲击效应中正向冲击和负向冲击的非对称性特征不显著;4)考虑极端价格波动效应可明显降低生产企业的套期保值成本.研究结论对于商品期货市场套期保值等期货交易具有重要管理启示.     

利用多变量马尔科夫转移因子模型对我国经济周期波动的经验研究

本文应用多变量动态马尔科丈转移因子模型对我国1991年1月以来的经济周期波动进行研究。通过选取两组与经济景气一致的宏观经济指标进行实证分析,结果表明多变量动态马尔科夫转移因子模型对不同组指标的分析是一致的;根据模型所构造出的景气指数与一致合成指数的对比分析,我们发现这两个指数不论从变动趋势和峰谷转折点,还是波动幅度上都极其相似;通过对经济周期转折点测定,并与我国经济运行状况对比,我们认为用多变量动态马尔科夫转移因子模型刻画经济周期的特征是有效的。     

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。     

Discovery of time-inconsecutive co-movement patterns of foreign currencies using an evolutionary biclustering method

This paper proposes an evolutionary biclustering algorithm to discover inconsecutive co-movement patterns of different foreign exchange rates. The rows/columns of a bicluster (i.e. a submatrix with a subset of rows and a subset of columns) are not necessarily consecutive. A typical bicluster with constant values on rows and/or columns is represented as a hyperplane in a high-dimensional space and the coefficients of the hyperplane are determined using a genetic algorithm. A detected bicluster demonstrates the co-moving behaviors of a subset of currencies in inconsecutive time periods, indicating that the currencies moved in different manners in some specific time periods. In our experiments, we relate these patterns to the geographically close economic connections and find out the correspondence between the nominal exchange rates and the economic conditions. The findings are useful as a guide for investing foreign currencies.     

贸易战前后中美股市联动性研究

选取标普500指数和上证综指为研究变量,运用ECM模型研究贸易战前后中美两国股市的联动性.将标普500指数和上证综指的历史交易数据分为2个时间段,2018年3月23日(该日特朗普签署总统备忘录,标志中美贸易战正式打响)为分界点.时段1为2017年1月3日-2018年3月22日,该时间段内,中美还没有开始打贸易战;时段2为2018年3月23日-2019年6月7日,为中美贸易战开打后的时间段.分段研究中美贸易战开打之前和开打之后中美两国股市的联动性,研究发现:1)无论贸易战打响之前还是打响之后,我国股票市场都受到美国股票市场的影响,而反过来,中国股票市场的走向几乎不会对美国股市造成影响;2)中美贸易战开打之前,中美股市联动性较强,中国股市走向很大程度上依赖于美国股市行情;而贸易战开打之后,中美两国股市联动性降低,我国股市对美国股市的依赖性减弱.     

基于时序图模型结构估计的股票联动研究

我国股市个股价格同时上涨或同时下跌的联动现象极为普遍,传统上使用向量自回归、协整、有向非循环图等方法主要用于少量股票或市场之间的联动性研究,不适于直接对大规模个股之间的联动关系进行研究。文章关注大规模时序图模型结构建立及估计方法,通过将ADL方法引入SPACE算法,提出了可以估计高维低样时序图模型的ADL-SPACE算法;设计模拟实验考察了算法中惩罚参数λ值的设置对于节点自回归相关性捕获的有效性;在实证研究中,文章使用了ADL-SPACE算法对个股联动研究了三方面的内容:1.基于个股联动的代表性行业之间的联动性;2.设计了我国A股市场中行业联动强度,对行业内外联动性进行综合评价和分析;3.采用一阶滞后个股基于时序图模型结果构造了投资组合,模拟显示收益预期表现良好。以上研究均表明时序SPACE图模型方法在大规模股票的联动探测中有较好的应用前景。     

夜盘交易对我国贵金属期货市场的影响研究

对比了我国贵金属期货市场推出夜盘交易制度前后流动性、波动性与联动性的变化,并研究了该交易制度带来的长期与短期不同的影响。首先,采用经过修正的流动性比率衡量市场流动性,并引入虚拟变量纳入回归模型,进一步研究夜盘交易对市场流动性的贡献;接下来,将每日收益率分解为隔夜收益率和日内收益率,通过建立EGARCH模型,分别考察夜盘交易对隔夜波动率和日内波动率长期与短期的影响;最后,通过建立VAR-BEKK-GARCH模型,从均值和方差两个层面研究了国内外贵金属期货市场间的联动性。研究发现:我国推出的夜盘交易制度显著提高了贵金属期货市场的流动性,降低了贵金属期货市场的波动性,尤其是降低了隔夜收益率的波动性,日内收益率的波动性并没有显著减弱;夜盘交易的推出同时增强了国内外期货市场之间的联动性,提升了我国贵金属期货市场对信息的吸收与传递效率。     

“一带一路”沿线国家通货膨胀周期的协动性研究

本文通过研究“一带一路”沿线国家通货膨胀周期的协动性及其影响因素,发现“一带一路”沿线国家通货膨胀周期波动存在较强的协幼性,究其原因很大程度上是源自发展中国家综合因素和贸易互补性因素.利用双重差分模型,文章进一步探索了“一带一路”政策的区域性和时效性,从统计分析的角度验证了该政策是切实有效的,为“一带一路”沿线国家在未来加强经济合作和政策协调提供了依据.