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.     

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.     

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。     

经济政策不确定性、金融市场压力与黄金市场的溢出效应研究

基于信息溢出视角,本文采用溢出指数模型,考察经济政策不确定性、金融市场压力与黄金市场溢出效应的强度和方向,并结合滚动窗口检验,捕捉溢出效应的时变特征。此外,本文还研究21个代表性国家经济政策不确定性与金融市场压力、黄金市场双向溢出效应的异质性。实证结果表明：经济政策不确定性、金融市场压力与黄金市场之间的溢出效应呈现显著的时变特征,溢出效应在金融危机期间呈现快速上升趋势,且体现为经济政策不确定性、金融市场压力对黄金市场的净溢出,金融市场压力在溢出效应中起着更重要的作用;正向的金融市场压力冲击比负向的金融市场压力冲击带来的溢出效应更大;各国的经济政策不确定性对黄金市场存在净溢出效应,但不同国家在溢出强度和规模上呈现出差异性。     

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.     

股灾背景下中美股市风险溢出的结构转换研究

选取中美股票市场的上证综指、恒生指数和标普500指数作为研究对象进行风险溢出效应研究,结果表明,总体而言上海市场与香港市场之间双向风险溢出效应最为显著,香港市场和美国市场次之,而上海市场与美国市场之间的双向风险溢出效应最不显著;从风险溢出方向与强度方面分析,无论牛熊市,香港市场对上海市场在极端风险时刻的风险溢出要显著强于上海市场对香港市场的溢出,而香港市场与美国市场之间在牛市行情下双向风险溢出效应相对均衡,在熊市行情下香港对美国的风险溢出相对更大,与常理不一致的结果是上海市场在牛市期间对香港市场的风险溢出效应要大于熊市,围绕这一点进一步采用Chi-plot相关图进行分析表明中国市场还未达到“中国打喷嚏,世界经济感冒”的状态;从风险溢出效应的动态趋势分析看出两个牛市阶段各市场的风险溢出呈现不同特征。美国市场对中国市场的风险溢出效应总体平稳,而中国市场对美国市场的风险溢出效应存在一定差异,在低分位数水平相差较大,随分位数水平提高两个牛市阶段的风险溢出趋于一致。但上海市场对香港市场的风险溢出随时间变化在牛市阶段逐步增强,而香港市场对上海市场的风险溢出则逐渐下降。     

互联网金融与传统金融业双向风险溢出效应研究

基于2013-2019年互联网金融指数和申万行业指数的日收盘价数据，采用GARCH族模型结合CoVaR方法，从定量计量和动态特征分析两方面入手，考察了互联网金融行业与传统金融业之间的双向风险溢出效应.结果表明，互联网金融与各传统金融业之间均存在双向不对称的正向风险溢出且传统金融业对互联网金融的风险溢出强度显著高于互联网金融对传统金融业的风险溢出强度；从整体来看，互联网金融与银行业之间双向风险溢出效应最强，但从局部分析，互联网金融可能会对证券业造成“激增式”风险溢出，不可掉以轻心；此外，互联网金融与各传统金融业之间的风险溢出还具有周期性特征.     

基于广义CoES方法的金融业与房地产业风险溢出研究

为了克服广义CoVaR只能衡量单一尾部概率下条件风险的局限性,本文提出一种新的风险溢出测度——广义CoES方法,并基于Archimedean Copula函数给出了广义CoES的计算公式。利用该方法对我国金融业与房地产业风险溢出研究的实证结果表明:广义CoVaR相比于广义CoES低估了金融业与房地产业自身的条件风险;两个行业之间存在动态的、非对称的双向风险溢出,房地产业对金融业的平均风险溢出强度为69.71%,而金融业对房地产业的平均风险溢出强度为65.38%;房地产业对金融业的净风险溢出呈现出顺周期性,即当房地产价格低迷时净风险溢出程度较弱,而当房地产价格走高时净风险溢出程度也随之增强。     

欧元区国家金融市场的风险溢出效应研究

采用CoVaR方法分析欧元区金融市场的风险关联,通过测度金融市场间的系统性风险溢出效应,考察单个市场的脆弱性和对系统性风险的贡献性.实证发现,一方面,危机程度较严重的欧洲五国市场的风险关联较强,但风险传染并不明显,陷入危机主要是源于自身经济出现问题;另一方面,德国靠其强大的经济基础,受到的影响是有限的,扮演着稳定市场的角色.     

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。     

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。     

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。     

基于复杂网络的金融风险跨市场传导机制研究——以金融危机时期(2007~2009年)数据为例

金融系统具有典型的非线性复杂系统的特征,其多层次和多重反馈特性使得金融风险跨市场传导效应更加复杂多变。选取2007~2009年金融危机时期的相关数据,构建金融网络,并采用最小生成树(MST)的方法对金融风险跨市场传导机制进行实证分析。结果表明:我国金融市场具有明显的小世界特征;金融危机期间金融市场内部各子市场间的关联程度显著加强;股票、债券、房地产和外汇市场是系统重要性市场,需要重点监控;对金融风险跨市场传导的潜在路径进行了识别,为宏观审慎监管提供了理论基础。     

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．     

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。