碳市场与股票市场间的崩盘风险溢出效应研究:新冠疫情、投资者情绪与经济政策不确定性

本文基于GARCH-S模型以及时变溢出指数模型,研究了中国碳市场和股票市场行业间的崩盘风险溢出效应及其影响因素.我们的实证结果发现:1）碳市场和行业股票的崩盘风险之间存在双向溢出效应,且行业股票对碳市场的溢出效应更大; 2）崩盘风险溢出和波动风险溢出的程度是大体相当的; 3）新冠疫情的发生显著提高了上述风险溢出效应的程度;4）崩盘风险溢出受到投资者情绪和经济政策不确定性的显著影响:投资者情绪越低落、经济政策不确定性越高,总的溢出风险也越大; 5）分位数回归结果显示投资者情绪和经济政策不确定性的影响在不同分位点处存在异质性.     

经济政策不确定性对航运市场与金融市场的长记忆联动影响

金融市场和航运市场是现代全球经济的两个重要组成部分,分别反映了资金流和物流的资源配置.本研究聚焦干散货、油轮和集装箱三大航运子市场,以全球前9大航运公司对应的国家股票指数和美元汇率代表金融市场,通过MVMQ-CAViaR模型刻画航运市场和金融市场之间的极端风险双向溢出效应.引入全球经济政策不确定性,通过DCC-MIDASCoVaR模型揭示经济政策不确定性对航运市场与金融市场长记忆联动性的风险传导机制,为掌握跨市场风险扩散规律、及时采取政策干预阻断跨市场风险传染提供理论依据.研究结果表明:金融市场对航运市场的极端风险溢出比航运市场对金融市场的极端风险溢出更强,经济政策不确定性对航运市场与金融市场长记忆联动性的下行风险溢出比上行风险溢出更强,股指市场比美元汇率市场的风险溢出更强.经济政策不确定性对航运市场与美国、中国、新加坡、瑞士及丹麦金融市场长记忆联动性的上行和下行风险溢出均较强,这揭示了一个事实,同时具备金融中心和航运大国特征的国家金融市场与航运市场的长记忆联动性更容易受到全球经济政策不确定性的影响.     

我国货币政策对大宗商品市场影响的非线性效应

从货币政策的两大中介目标—货币供应量与利率出发,提炼货币政策影响大宗商品市场的作用机理,选取2006年7月至2015年3月的月度数据,并构建MSVAR模型实证分析我国货币政策对大宗商品市场的非线性影响。结果表明:我国大宗商品价格波动存在显著的区制转换特征,即上行期、平稳期、下行期三种状态;三种状态下,货币政策冲击都可以很好地解释大宗商品价格波动,但作用机制明显不同;非预期货币供应量变动会强化货币供应量对大宗商品市场的预期影响,而非预期利率变动会弱化利率的预期作用,因此,现阶段我国主要通过数量型货币政策对大宗商品市场产生影响,价格型货币政策的影响效应则不够显著。     

基于复杂网络的泛金融市场极端风险溢出效应及其演变研究

本文采用基于GED的ARMA-(T)GARCH-VaR模型,借助风险Granger因果检验方法考察中国泛金融市场9个子市场在5个时期的下行和上行极端风险溢出效应,进而通过有向加权复杂网络刻画各个子市场之间的极端风险溢出演化规律.实证结果表明,子市场间的极端风险溢出效应具有时滞性,在风险溢出网络中越极端的风险传播能力越强、效率越高.下行和上行极端风险溢出效应具有不对称性,在多个时期上行风险的传播能力强于下行风险.极端风险溢出网络在5个时期的中心节点不断变化,但能源子市场始终是主要的上行极端风险溢出的接受者.金融危机过后大宗商品和债券子市场在网络中输送极端风险溢出的能力增强,且它们之间存在显著的极端风险溢出效应.     

我国棉花期货与现货市场的价格发现与波动溢出效应

以研究我国棉花期货和现货市场的动态关系为目的, 基于 VEC 模型、Granger 因果检验、脉冲响应分析和 BEKK 模型, 对我国棉花期货和现货市场的价格发现功能和波动溢出效应进行实证分析. 研究结果表明: 期货价格和现货价格之间存在长期均衡关系和双向Granger 引导关系. 但期货市场对现货市场的引导作用更强, 并且较现货市场具有更强的信息效应. 此外, 两个市场均存在很强的自身波动滞后效应, 相互间的波动溢出效应也非常显著, 但期货市场对现货市场的波动溢出效应明显大于后者对前者的波动溢出效应.     

国际大宗商品资产行业配置研究

本文基于Black-Litterman框架首次提出了国际大宗商品资产行业配置策略. 考虑到大宗商品市场与外部金融市场之间联动性显著增强的事实,我们利用纳入外部金融市场信息作为解释变量的FIGARCH模型来捕捉大宗商品行业收益率及收益率变动特征,从而将外部金融市场对大宗商品市场的信息溢出效应量化地应用到大宗商品行业资产配置问题中. 实证结果表明基于本文所提出的行业配置策略能够为实现大宗商品投资组合收益能力和风险规避的有效匹配提供一个系统而稳健的途径,其效果优于基于市场均衡权重和传统Markowitz 框架下的投资策略. 相关成果为实现大宗商品资产积极组合管理,适应国际投资安全性、流动性、收益性和多元化要求,进而服务于国际资源储备和国家经济安全提供决策支持.     

基于Copula-ASV-EVT-CoVaR模型的中小板与创业板风险溢出度量研究

本文以条件在险价值(CoVaR)法为基础,结合Copula-ASV-EVT模型分析了我国中小板与创业板市场之间的风险溢出效应.结果表明,中小板与创业板市场之间存在双向风险溢出效应,且中小板市场对创业板市场的风险溢出效应强于创业板市场对中小板市场的风险溢出效应.此外,文章还分析了波动冲击对中小板与创业板的影响.最后,本文为风险监管以及投资者在中小板与创业板之间进行资产配置提供了建议.     

沪深股市和香港股市的风险溢出效应研究——基于时变ΔCoVaR模型的分析

本文基于时变ΔCoVaR模型,对2006年11月至2018年12月间沪深股市和香港股市的尾部风险溢出效应进行了估算.研究发现:1)沪深股市与香港股市之间存在着双向风险溢出效应,且溢出效应均为正;2)香港股市对沪深股市的风险溢出效应强于沪深股市对香港股市的风险溢出效应;3)深市和香港股市之间的风险溢出效应的波动幅度大于沪市和香港股市之间的风险溢出效应的波动幅度;4)沪港通和深港通的开通并没有显著增加香港股市与沪深股市之间的双向风险外溢程度.     

国内外市场联动下非竞争型投入产出价格模型及俄乌冲突对我国物价影响测算

受俄乌冲突影响,国际大宗商品价格剧烈波动,给我国带来了输入性通胀的风险.本文构建了考虑国内外市场联动的非竞争型投入产出价格模型,该模型不仅能刻画由于进口原材料成本波动导致的国内下游产品价格变化,而且考虑了由于国内外市场价格联动所导致的国内同类产品的价格波动及其在产业链中的连锁反应,从而能够更加准确地测算国际价格波动对我国国内物价的影响.本文应用该模型分析了俄乌冲突对我国国内物价的影响,结果表明,整体而言俄乌冲突对我国PPI的影响大于CPI,且对物价造成的影响主要通过能源传导至国内;分部门来看,精炼石油和核燃料加工品等高耗能部门受影响较大,第三产业等与能源上下游关系较远的部门受影响较小.     

银行间债券市场与利率互换市场的联动性——基于DCC-MIDAS模型的实证

通过建立一个两因子波动率成分模型——DCC-MIDAS模型深入研究中国银行间债券市场与利率互换市场之间的联动性。研究结果表明,两个市场之间存在显著的双向价格引导和长短期波动溢出效应;动态条件相关性为负且有逐渐增强的趋势;两个市场的长期波动受到共同的宏观经济变量波动的影响,宏观经济不确定性对两个市场的长期波动有正向影响,且对银行间债券市场长期波动的影响程度更大。     

中国原油期货与国际原油期货的价格波动溢出效应及其持续性——基于BEKK-MGARCH模型的研究

针对中国原油期货与国际原油期货间的价格波动溢出效应及其持续性进行了研究。鉴于BEKK模型在刻画多市场间波动溢出效应及其方向性方面具有显著优势,本文首先构建了关于WTI、Brent和INE的三元BEKK-MGARCH模型;以十组交割期限不同的合约数据为样本,实证探讨了三者间的波动溢出效应及其方向性;结合BEKK系数矩阵估计方法及IGARCH、Wald检验,建立了三种原油期货之间的波动溢出持续性检验方法,并对其检验结果进行了比较分析。研究发现:INE与WTI、Brent之间存在显著且持续的双向波动溢出效应,且以GARCH波动溢出效应为主;相较Brent而言,WTI对INE的ARCH波动溢出效应更为显著,而Brent对INE则表现出较显著的GARCH波动溢出效应;INE对WTI(或Brent)的波动溢出效应总体上更为显著,且波动溢出效应持续时间较长,呈减弱趋势。     

房地产对金融体系风险溢出效应研究——基于AR-GARCH-CoVaR方法

金融危机对全球金融体系造成了巨大的影响,这使得各国研究者开始深入研究房地产部门与金融体系的这种连带关系所传达的信息,并思考应对之道. 本文首先从资产价格波动角度分析了房地产市场对金融系统的风险溢出的机制和传导过程. 在此基础上,本文首次引入AR-GARCH-CoVaR模型,估算了我国房地产市场对金融系统的风险溢出效应. 研究表明：银行将房地产作为仅次于制造业的第二大投资行业,银行房地产贷款额占总贷款额的20%左右,但这20%的贷款可能产生的风险却几乎相当于金融系统自身的系统性风险. 此外房地产部门对金融系统的风险溢出效应存在顺周期性,这表现为在2008年金融危机时房地产的风险溢出效应较大,而在2010年经济逐步恢复稳定时房地产的风险溢出效应较小.     

我国铁矿石进口价格预测的ECM-SVR混合模型

作为钢铁工业生产的重要原材料之一,铁矿石进口价格的剧烈波动给我国钢铁企业带来巨大的冲击.本文通过分析影响铁矿石价格波动的多种因素,包括供需关系、运费成本、国内外经济环境等,挖掘影响铁矿石进口价格的关键因素,综合考虑其线性和非线性均有的复杂时间序列特征,提出一种基于误差修正模型(error correction model,ECM)和支持向量回归(support vector regression,SVR)的铁矿石价格混合预测模型ECM-SVR.实证结果表明:与单一基准模型和传统混合模型相比,新模型具有较高的预测准确率,这对于钢铁企业控制原料成本和市场投资者合理规避价格风险具有重要指导作用.     

基于SSA-ELM的大宗商品价格预测研究

随着经济全球化的发展,国际期货市场中各大类大宗商品价格波动剧烈,而全球经济形势不明朗以及货币政策不确定使得大宗商品期货价格难以被准确预测.本文选取玉米,原油,黄金分别作为大宗商品农产品类、能源类、金属类的代表对象,基于奇异谱分析方法(singular spectrum analysis,SSA),对商品期货价格进行分解,结合Kmeans动态聚类技术将分解量聚合成不同特征的价格序列,再采用具有优良特性的极限学习机算法(extreme learning machine,ELM)对模型进行训练,得到大宗商品期货价格预测模型.实证结果表明,采用序列分解聚类策略能够显著提高模型预测精度,在价格未来的整体水平和变动方向上都能达到较好的预测效果.     

基于网络关注度的大宗商品市场预测研究

随着大宗商品市场化的加快和电子信息技术的快速发展,以互联网为载体的网络信息将方便快捷地传递到市场及市场参与者.本文从海量开源数据出发,利用搜索引擎平台,提取核心信息构建网络关注度指标,并提出了基于网络关注度的大宗商品价格预测模型.通过引入具有不同核函数的支持向量回归模型,分别建立了针对单个市场(原油、铜以及玉米)的网络关注度预测模型和综合考虑市场间联动性的多市场网络关注度预测模型.实证结果表明,网络关注度对于市场价格的变动有显著的格兰杰因果关系,引入网络关注度指标和相关市场信息能显著提高预测精度.     

中国股指期货和现货市场信息传导关系在牛熊市中的异化现象

本文采用牛熊市的视角,根据市场的历史周期的判断结果,分别提取我国沪深300牛市和熊市样本窗口,使用了BVGJR-GARCH-BEKK模型和LM跳跃检验法,从价格发现、波动溢出和跳跃风险三个方面对股指期货和现货市场间的信息传导关系的异化现象进行了实证研究.结果表明,牛市时股指期货市场发挥主要的长期价格发现作用,熊市时两个市场存在双向的价格发现,过分自信效应可以解释这一异化现象.两个市场在牛熊市都存在双向的波动溢出,但非对称性的方向相反.熊市时两个市场上都检验出了更多的跳跃行为,熊市下股指期货市场的跳跃风险来自于未预期到的信息.     

我国股指期货市场的价格发现与波动溢出效应

借助向量误差修正模型、公共因子模型和带有误差修正的双变量EGARCH模型,对沪深300股指期货市场和现货市场之间的价格发现功能以及互动关系进行了研究和分析,研究结论表明:目前指数现货市场在价格发现中起到主导作用,且两个市场之间不存在显著的非对称双向波动溢出效应,但是指数期货价格和现货价格之间存在长期的均衡关系、短期的双向Granger因果关系。     

境内外人民币利率风险溢出度量研究——基于MSV-CoVaR模型的实证分析

首先运用GC-MSV模型分析了上海银行间人民币同业拆借利率(SHIBOR)和香港银行间人民币同业拆借利率(CNY HIBOR)之间的波动溢出效应,然后运用DC-t-MSV-CoVaR模型度量了两市场间的风险溢出效应。研究结果表明,境内外人民币拆借利率市场间存在不对称的双向波动溢出效应和风险溢出效应,且离岸市场对在岸市场的风险溢出效应要强于在岸市场对离岸市场的风险溢出效应。随着我国利率市场化的推进和人民币国际化的深入,在岸与离岸人民币利率间的联系在不断加强,相关系数在逐步增加。根据上述研究结论,文章最后在利率市场化改革、利率政策制定和跨境风险监管方面提供了政策建议。     

中国ETF基金交易量与价格之间的波动溢出效应

检验了中国ETF基金的交易量和价格之间基于信息的关联关系, 据此对它们之间的波动溢出效应问题进行了探讨. 研究表明: 中国ETF基金的交易量和价格受当期可预期与不可预期信息冲击的影响不同, 而且它们受利坏和利好消息冲击的影响也存在非对称性, ETF基金的交易量和价格之间存在基于信息的关联关系. 中国ETF基金的交易量和价格之间的波动溢出效应非常显著, ETF基金交易量的波动一定会影响到价格未来的波动, 而ETF基金价格的波动也一定会影响到交易量未来的波动, ETF基金的交易量和价格均为信息冲击的共同函数. 中国ETF基金的价格形成机制设计, 尤其是ETF基金价格紧密跟踪标的指数是它存在价格向交易量方向波动溢出效应的主要原因.     

国际股票、外汇及原油市场对CER市场的波动溢出效应

清洁发展机制(CDM)推动下形成的核证减排单位(CER)交易市场是国际碳排放交易市场发展和完善的重要基础。针对目前CER市场价格下跌、交易低迷、市场萎缩情况,本文尝试从国际金融市场对CER市场收益的波动溢出角度加以阐释。选取股票、外汇和原油3个市场共13组数,利用TGARCH模型和主成分分析法,分析了单一金融市场对CER日收益的溢出效应和多个金融市场对CER日收益的共同溢出效应。实证结果显示,单一和共同波动溢出效应均存在,且外汇市场的波动溢出效应普遍强于股票和原油市场。