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.     

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。     

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.     

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。     

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.     

基于EGARCH模型的分类商品零售价格波动的信息效应研究

利用EGARCH模型对我国部分具有代表性的分类商品零售价格波动的信息效应进行了实证分析.分析结果显示,我国分类商品零售价格波动特征是不同的.在六个具有代表性的分类商品零售价格指数中,有四个指数的方差具有时变性特征.在四个当中,有三个指数有非对称信息效应,即非期望的价格上涨或下降信息对价格波动的影响是非对称的.另外的两个价格指数的方差为常数,价格波动稳定.     

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BEKK方差模型的干散货航运市场间波动溢出效应分析

针对灵便型、巴拿马型和海岬型干散货航运市场间的互动关系问题,选取波罗的海干散货运价指数,应用多元广义自回归条件异方差中的BEKK方差分析模型,研究了干散货航运市场间的波动溢出效应.发现海岬型干散货航运市场对灵便型和巴拿马型干散货航运市场存在波动溢出效应,而灵便型和巴拿马型干散货航运市场对海岬型干散货航运市场不存在波动溢出效应,灵便型干散货航运市场和巴拿马型干散货航运市场之间存在双向波动溢出效应,Wald检验验证了上述结论的正确性.从而可为航运经营者规避干散货航运市场波动风险提供决策参考.     

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.     

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。     

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。     

基于ICA-SV模型的金融市场协同波动溢出分析及实证研究

对于动态投资组合与风险管理来说,测定波动溢出效应是非常重要的.已有的文献证明SV模型比GARCH模型能够更好地刻画金融市场的波动,使用SV模型研究两个金融市场间波动溢出的文献并不多见,而使用SV模型研究多个金融市场对一个金融市场协同波动溢出的文献则更为少见.本文以独立成分表示金融市场波动的协同指标,提出了独立成分SV模型(ICA-SV),并研究了多个金融市场对一个金融市场的协同波动溢出,实证结果验证了ICA-SV模型在分析金融市场协同波动溢出是可行的.     

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。     

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.     

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。     

中国股票市场交易量与价格波动关系实证研究

利用个股数据资料和非对称成分GARCH-M模型对中国股票市场的量价关系进行了实证研究.结论显示:股价的短期波动主要由非预期交易量解释,即非预期交易量所揭示的新信息是产生价格波动的根源;中国股票市场部分个股存在明显的杠杆效应,利空消息对市场波动的冲击大于同等程度的利好消息对市场波动的冲击;非预期交易行为对市场波动的冲击存在显著的非对称特征,正的交易量冲击(交易量放量冲击)比同等程度的负交易量冲击(交易量缩量冲击)对市场波动的影响更大.     

股市和债市波动溢出马尔科夫体制转换特征的数量研究

在利用滑动相关系数描述两市波动溢出强度基础上,实证选择了马尔科夫体制转换ARMA(1,1)刻画我国股市和债市的体制转换特征;接着利用LR检验等验证了MS-ARMA(1,1)整体及各类参数结构变化的显著性;然后利用概率外推法预测了短期内两市的波动溢出强度变动趋势.结果表明,两市体制转换非对称,正相关状态持续期更长,体制转换中存在交替的逃离效应和传染效应特征.     

中国股市短期波动的非线性ARCH效应显著性分析及参数估计

中国股票市场受政治或其它因素的影响有自己的波动特点。本文利用拉格朗日乘子,选择不同的频率检验中国股票市场短期的ARCH效应的显著性,并用FGLS四步法进行非线性估计。结果表明:中国股票市场在选择适当的频率下,短期的ARCH效应是显著的,对于研究中国股票市场的成熟度,预测股票短期投资风险,规范中国股票市场发展等具有重要的意义。     

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。