基于ICA的多元金融市场波动溢出及实证研究

研究多个金融市场间的波动溢出效应能更好地刻画金融复杂系统的演化过程,有效防范和抵御金融风险。鉴于BEKK和DCC-MVGARCH等传统多元波动率模型存在的缺陷,运用独立成分分析(ICA)方法建立基于ICA的IC-EGARCH波动溢出扩展模型。实证分析了上证综指、上证基金、上证国债、美元兑人民币汇率和上海银行间同业拆借利率间的波动溢出效应。结果表明:我国股票、基金、债券、外汇和货币五个金融市场间存在不对称性的波动溢出;另外,IC-EGARCH模型的波动率预测效果显著优于BEKK模型和DCC模型,且在险价值(VaR)更低;新模型显著降低了多元波动率参数估计的个数。     

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.     

基于MSV类模型的中国汇市与股市间溢出效应

金融市场波动特征及溢出效应一直是经济、金融学界研究的热点问题之一,SV模型作为一种有效刻画金融时间序列波动的工具,极具应用前景,但用于测度溢出效应的向量SV模型由于参数估计困难而鲜见于文献。本文借助WinBUGS软件,采用基于Gibbs抽样的MCMC方法,运用DC-MSV模型和GC-MSV模型分别对汇市与股市间的动态价格溢出效应和波动溢出效应进行研究。实证结果表明,汇市与股市间的价格溢出具有明显的时变特征,总体为负相关关系;汇市与股市间存在双向波动溢出效应,但汇市对股市的波动溢出要强于股市对汇市的波动溢出,呈现不对称性。     

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.     

基于VS-MSV模型的金融市场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。已有的资料显示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，而使用多元SV模型研究多个金融市场间波动溢出则属空白。为了同时研究分析金融市场之间的波动溢出，作者在研究多元SV模型的基础上，建立了能分析判断波动溢出的模型——VS—MSV模型，并进行了实证分析。     

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.     

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。     

我国股票市场行业间波动溢出效应研究——基于改进的EMD去噪方法

针对我国股市噪声交易能量较大、行业指数同步性较高的特点,提出改进的EMD(empirical mode decomposition,经验模态分解)去噪方法对行业数据进行处理,进而采用BEKK-GARCH模型分析金融危机前、金融危机期间、金融危机后三个阶段行业间波动溢出效应.研究表明,在降低股价同步性方面,改进的EMD去噪方法效果更佳;行业间波动溢出效应在金融危机期间显著上升,金融危机后回落;较之金融危机前,金融危机后传统制造业受产业链上游的波动溢出效应有所降低、受科研的波动溢出效应有增强的趋势.     

中国股市行业间投资者情绪传染效应研究——基于VMD-WA模型

研究不同行业间在不同时间尺度下的投资者情绪传染效应。首先基于VMD-WA模型提取行业投资者情绪的长期趋势项(低频)与短期波动项(高频),然后对行业间情绪的长期趋势项进行脉冲响应分析,以检验行业投资者情绪间的均值溢出效应;对短期波动项建立DCC-GARCH模型,以分析行业情绪间的波动溢出效应。研究结果表明：对行业情绪趋势项而言,当一行业情绪正向变化时,总是对被传染行业的情绪先产生正向传染,一段时间后逆转为负向传染,只有医药行业情绪对信息行业情绪无显著传染效应;对行业情绪波动项而言,行业间情绪传染性在不同时期呈现不同的大小关系,不同类型行业间的情绪传染性的变化趋势不同,发生显著改变时总是伴随着重大事件。     

股市风格资产溢出效应及动态相关性突变点研究

利用中国债券和四种股票风格资产2004~2012年日度数据,通过构建五元VAR-GJR-GARCH-DCC模型分析中国股市风格资产间的溢出效应、动态相关性和相关性突变点。结果表明:五类风格资产间存在非对称的溢出效应;具体来说,债券对其他四种股票风格资产不存在单向收益溢出效应,而小盘成长股和小盘价值股对债券存在单向收益溢出效应;股票风格资产之间均存在非对称的溢出效应;各股票风格资产间存在明显、持续的波动溢出效应;随着资产规模的下降,四种股票风格资产间的动态相关性程度在提高,但波动性却在下降。各种风格资产间的动态相关性均存在多个突变点。     

沪深股市动态溢出效应与动态相关性的实证研究——基于长记忆VAR-BEKK(DCC)-MVGARCH(1,1)模型

利用长记忆VAR-BEKK-MVGARCH(1,1)模型和VAR-DCC(1,1)-MVGARCH(1,1)模型,对沪深股市的动态均值溢出效应、动态波动溢出效应和动态相关性进行了实证检验.结果表明:沪深股市收益率的均值溢出效应和波动溢出效应,在2000年之前基本不存在,仅在2000年之后才比较显著,且表现为双向的传导关系.沪深股市收益率间表现出一定程度的动态相关性,除股市成立初期表现出负相关外,总体呈现出正相关,且相关性逐步提高,近年来稳定在0.8到0.9之间.     

外汇市场与股票市场间波动溢出效应——基于汇改后数据的小波多分辨分析

随着金融全球化与自由化进程的加快以及人民币汇率体制改革和中国企业股权分置改革的深化,外汇市场与股票市场间的信息流动和风险传递进一步加强。通过小波多分辨分析能够从不同尺度研究外汇市场与股票市场间的波动溢出效应,以达到从时频2个角度同时进行研究的目的。实证结果表明,人民币汇率波动与股票价格波动的低频信号具有协整关系。其独到之处在于发现不同交易周期上波动溢出效应存在非一致性:短期主要表现为股票市场向外汇市场的单向波动溢出;而随着交易周期的加长,则表现为双向波动溢出效应。     

中国A股行业溢出效应的实证分析——基于小波分解和多元GARCH-VAR模型

本文首先对A股市场进行聚类分析,找出比较典型的3个代表性行业,之后进行小波分解,提取出这些行业数据的低频部分(趋势)和高频部分(周期和不规则)。然后,对行业的低频数据建立VAR模型,进行Granger因果关系分析和方差分解,以检验行业间的均值溢出效应。研究结果表明A股市场不同行业之间的均值溢出效应很显著。最后,对行业的高频数据部分,进行DCC-GARCH和BEKK-GARCH建模,分析不同行业间的时变关系和波动溢出效应。研究结果表明A股市场不同行业间的相关性是时变的,行业间的双向波动溢出效应明显,但单向溢出效应中有个别行业并不显著。     

我国农产品期货与现货市场之间的信息传递效应

通过构建误差修正项模型和基于t分布的双变量EC-EGARCH(1,1)模型,选取玉米和白糖期货作为研究样本对我国农产品期货市场和现货市场之间的的信息传递效应进行了实证研究。结论表明:农产品期、现货市场之间存在长期均衡关系、相互引导关系和相互波动溢出效应,并且期货市场对现货市场的波动溢出效应大于现货市场对期货市场的波动溢出效应;检验了期货市场交易量和持仓量的信息传递效应,发现只有交易量对现货市场有显著的正反馈信息传递效应。     

汇率与股指联动关系:基于战略性新兴产业板块的实证

采用小波分析和多元GARCH-BEKK模型相结合的研究方法,测度人民币汇率与我国战略性新兴产业板块股指之间的波动相关性和联动效应。实证结果表明,人民币汇率与信息技术、生物医药板块指数之间均具有不同程度和周期性质交互影响的联动效应,整体来说汇率对行业股指的溢出效应强度大于行业股指对汇率自身,基于实体经济性质的不同,汇率变动对不同行业及其企业的影响并不一致;随着近年来股市行业板块市值的扩大和价格表征作用的加强,样本战略性新兴产业板块股指逐渐对汇率的价格走势和波动产生显著的均值溢出效应和波动溢出效应。     

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。     

基于谱聚类-独立成分分析-Granger因果检验模型的金融风险协同溢出分析

提出了一种多路归一化割谱聚类方法、独立成分分析法、GARCH模型和Granger模型相结合的金融风险协同溢出模型。利用GARCH模型提取波动;利用谱聚类方法对波动数据集进行聚类分析;再利用独立成分分析法提取每个类的独立成分;最后,利用Granger因果检验分析每个类提取出的主成分对其余类中股指的风险溢出,从而完成金融风险的协同溢出计量。采用本文提出的模型对近几次金融危机期间全球主要股指进行了金融风险协同溢出分析。实证结果表明,本文提出的方法能较好地刻画金融风险的协同溢出效应。     

金融危机期间跨市场波动风险预警的遗漏——跨境期现货市场间波动溢出

将主成分分析(PCA)与独立成分分析(ICA)方法引入跨区域金融衍生品市场与基础市场之间的波动溢出研究,弥补过去用传统向量GARCH模型拟合高维金融时间序列波动存在的不足。主要贡献包括:(1)建立PCA-EGARCH-M与ICA-EGARCH-M模型,研究2008年金融危机蔓延期间国际股指期货市场对我国股市的波动溢出效应,并通过预测评价指标RMSE与Theil不等系数的对比,证实ICA-EGARCH-M模型更精确,实证结论不仅验证不同程度波动溢出效应的存在,而且反映出波动溢出的主要来源。(2)用脉冲响应函数衡量国际股指期货市场的单位冲击给我国股市造成的波动响应时间和响应幅度大小。     

投资者情绪与股票收益波动溢出效应

应用向量GARCH模型检验了我国投资者情绪与股票收益波动的关系,并且将情绪分为理性和非理性两类,分别探讨其对股票收益波动的影响.实证结果表明,股权分置改革前,股票收益与投资者情绪间存在双向波动溢出效应,其中,理性情绪与非理性情绪对股票收益的影响相反;改革后,情绪与组合收益间的波动关系明显减弱.投资者情绪变化与股票收益较强的相关性对于把握市场信息的传递过程以及预测未来股票收益波动具有现实意义.     

石油期货对冲比率的模型选择:交互作用与模型风险

采用结构BEKK模型、传统BEKK模型、OLS模型估计石油期货对冲比率,从交互作用和模型风险的角度分析对冲比率的模型选择问题。基于布伦特原油期货与现货价格日数据的研究显示,结构BEKK模型的石油期货对冲绩效优于传统BEKK模型,预示对冲比率的估计要考虑交互作用;结构BEKK模型的石油期货对冲绩效在次贷危机前优于OLS模型,在次贷危机后劣于OLS模型,预示模型风险影响石油期货对冲绩效。进一步分析表明,石油期货对冲比率的估计模型应当根据市场状况和油价走势选择结构BEKK模型或OLS模型。本文研究为风险管理实践提供了决策依据。