基于非线性Granger因果检验的中国大陆和世界其他主要股票市场之间的信息溢出

采用线性及非线性Granger因果检验的方法,对中国大陆股票市场和世界其他主要股票市场之间不同阶段的信息溢出现象进行了实证研究.通过比较Granger (1969)线性因果检验和 Hiemstra and Jones(1994)非线性因果检验, 发现中国大陆市场和世界其他主要股票市场之间存在非线性信息溢出效应;随着中国大陆市场改革的深入和全球经济一体化的发展,信息溢出的程度也在提升; 在建立风险预警机制时,需要充分考虑其他市场的信息.     

经济政策不确定性宏观金融效应的统计测度研究

本文基于Diebold和Yilmaz (2012)提出的溢出指数,研究2006年6月至2018年10月中国、美国和全球经济政策不确定性的宏观金融效应.选取宏观金融的核心领域,分析经济政策不确定性对中国股市、汇率和大宗商品的静态溢出效应及其动态变化,并进一步探讨经济政策不确定性宏观金融效应的空间异质性.本文的主要结论为:第一,比较中国自身和其他经济体的经济政策不确定性效应,中国自身经济政策不确定性的宏观金融效应最强.稳定股票市场,预防外资恶意做空中国股票市场是规避宏观金融效应带来的系统性金融风险的有效手段.第二,经济政策不确定性对中国宏观金融市场的净溢出具有显著的时变特征,且与特殊事件具有很强的关联性.第三,不同国家或地区经济政策不确定性的宏观金融效应空间异质性主要表现在溢出强度和溢出同步性两个方面.     

我国金融市场间投资转移和市场传染的阶段时变特征——股票与债券、黄金间关联性的实证分析

利用GARCH模型,实证检验2003～2010年我国股票市场与债券市场、黄金市场间投资转移和市场传染的阶段时变关联特征。结果显示,我国股票市场与黄金市场之间仅具有市场之间的传染效应,股市危机期间两者之间的关联关系并不显著,而股市危机及危机后期,我国股票市场与债券市场之间均存在显著的安全投资转移,因而债券市场是我国股市危机的有效"避风港"。     

基于非线性相依的市场间金融传染度量——测度2015年中国股灾对重要经济体的传染效应

针对真实市场间所具有的非线性、尾部极值相依性及时变性等相依特征,本文以2015年6月中国爆发的股灾为背景,从传染效应的存在性、传染强度、传染方向三个视角深入研究中国股市对日本、美国、韩国三个重要经济体股市的金融传染效应.首先,将极值理论(extreme value theory,EVT)与时变Clayton Copula函数相结合构建时变Clayton Copula-EVT模型,估计下尾极值动态相依系数,并进行统计检验,发现中国股市对日本、美国股市存在风险传染效应,而对韩国股市不存在风险传染效应;进一步地,量化中国股市对日本、美国股市的风险传染强度,发现中国股市对日本、美国股市的传染强度都较大,且中国股市对美国股市的传染强度明显强于其对日本股市的传染强度;最后,利用基于时间延迟的去趋势交叉相关性分析方法研究中国股市与日本、美国股市之间的风险传染方向,发现股灾后市场间风险传导方向发生了改变,风险主要由中国股市传染至日本、美国股市.上述实证结果为深入研究市场间金融风险传染的非线性相依特征机理提供了有益的参考.     

已实现高阶矩的风险传染效应：基于马尔科夫机制转换的实证分析

利用沪深300指数以及香港恒生指数的5分钟高频数据为样本，采用已实现高阶矩方法，提取了沪深300指数及香港恒生指数的已实现波动率、偏度、峰度及跳跃，利用马尔可夫转换研究中国大陆股票市场和香港股票市场之间的高阶矩风险传染。研究结果表明，已实现偏度和峰度来源于资产价格的跳跃，沪深300指数高阶矩对香港恒生指数的高阶矩有着单向的传导作用，状态转换在研究高阶矩风险传染中具有重要的作用，在不同的状态下，股市之间的高阶矩路径传导并不一致。     

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。     

宏观经济信息发布对股票市场收益率及其波动的影响

通过构建宏观信息发布中的未预期信息衡量指标,本文研究了宏观信息对股票市场收益率及其波动的影响.实证分析发现:股票市场指数月收益率具有"通胀对冲"功能,同时PPI、固定投资、货币供给(M2)也会显著影响指数收益率,贸易顺差则与收益率波动显著相关;进一步对股票市场指数日收益率分析发现沪深两市对宏观信息的短期反应并不相同.对上证综指,仅CPI、固定投资与进口同比显著影响指数收益率,而出口同时影响指数收益率及其波动;对于深证成指,市场只对出口信息会作出及时反应.此外,本文还发现危机后股市对宏观信息的反映也出现了显著变化,宏观信息变量中只有PMI和进出口变量显著影响市场收益率,而PPI则成为影响收益率波动的显著因素.     

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.     

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。     

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。     

中国股票市场的波动率聚集性研究——基于Markov机制转换Copula模型的实证分析北大核心CSCDCSSCI

波动率聚集性是金融资产收益率序列中的一个重要特征。构建了Markov机制转换Copula模型研究中国股票市场的波动率聚集性(波动率相关性结构)。采用上证综合指数和深证成份指数日内高频数据,构造已实现波动率作为隐波动率的代理变量,对中国股票市场进行了实证分析。结果表明,SJC Copula相比其他Copula能更好地刻画中国股票市场的波动率聚集性,波动率聚集具有明显的尾部非对称特征,高波动率的聚集相比低波动率的聚集发生概率要更高。另外,基于Markov机制转换SJC Copula模型的研究表明,中国股票市场的波动率聚集还具有明显的尾部动态特征。     

中国股票市场的波动率聚集性研究——基于Markov机制转换Copula模型的实证分析

波动率聚集性是金融资产收益率序列中的一个重要特征。构建了Markov机制转换Copula模型研究中国股票市场的波动率聚集性(波动率相关性结构)。采用上证综合指数和深证成份指数日内高频数据,构造已实现波动率作为隐波动率的代理变量,对中国股票市场进行了实证分析。结果表明,SJC Copula相比其他Copula能更好地刻画中国股票市场的波动率聚集性,波动率聚集具有明显的尾部非对称特征,高波动率的聚集相比低波动率的聚集发生概率要更高。另外,基于Markov机制转换SJC Copula模型的研究表明,中国股票市场的波动率聚集还具有明显的尾部动态特征。     

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。     

金融系统压力:指数化测度及其溢出效应研究

2008年全球金融危机的爆发及其冲击促使监管者更多的关注全球金融市场的关联网络特征及金融风险在各金融市场间的传导机制.本文基于全球向量自回归模型(GVAR),从关联网络的视角构建了金融压力溢出效应模型,考察信贷市场、资本市场、外汇市场、债券市场和货币市场等五个金融子市场压力在不同国家和市场间的传导及其动态演变.研究结果表明,美国是全球金融市场中金融压力主要溢出者;发达经济体主要通过其资本市场和货币市场影响我国的信贷市场、资本市场和外汇市场,而新兴经济体金融压力则主要影响我国的债券市场和货币市场.资本市场和货币市场是不同国家和金融子市场间金融压力传染的重要路径.2014年以来国际金融市场压力对我国金融市场的影响远高于金融危机时期,且资本市场和外汇市场所受影响更为显著.     

基于波动溢出网络的我国金融机构系统重要性

基于波动溢出和网络分析视角,首先利用广义方差分解方法度量金融机构之间波动溢出的方向和强度,分别构建了波动溢出静态和动态网络;然后分析了各金融机构在网络中的承受溢出指数、传播溢出指数和净溢出指数,并以此度量机构的系统重要性;最后运用面板回归计量方法挖掘金融机构系统重要性的影响因素。结果表明:在短期内,我国金融机构的系统重要性是动态变化的。从三个指数角度能够有效地识别我国金融机构在承受风险、传播风险和综合风险方面的系统重要性。不同指数下金融机构系统重要性的影响因素存在明显的差异,但资产规模和市场账面价值是影响金融机构承受风险和传播风险的共同因素。尾部风险损失和换手率是影响金融机构承受风险和综合风险的共同因素。这对于金融机构的系统性风险监管和防范具有重要的现实意义。     

基于信息溢出网络的金融机构风险传染研究

金融关联网络是风险传染的载体。以股票信息溢出关系作为风险关联渠道,并将网络拓扑结构与个体金融机构的风险传染特征紧密结合起来。基于金融机构股票收益溢出关系,构建信息溢出网络。利用网络节点中心性拓扑结构特征指标,刻画金融机构的风险传染强度及风险承受强度,并挖掘其影响因素。针对中国上市金融机构的实证研究表明,节点度、接近中心性及特征向量中心性较为一致地刻画了金融机构的风险传染特征;信托等其他金融业的平均风险传染强度最大,而银行业金融机构的平均风险承受强度最大;金融机构的每股收益增长率越高、股票换手率越低,风险传染强度越大;金融机构的资产负债率越高、资产规模越大,风险承受强度越大。     

基于情绪传染的自适应变主体股市演化

投资者信念传染、投资思想体系演化及其对市场的影响,是当前金融(包括行为金融)研究领域的热点问题之一.借鉴SIRS型传染病模型的建模思想,并融入交易者自适应进出市场的机制,建立基于情绪传染的自适应变主体股市演化模型.对模型进行理论和数值仿真分析发现:①在同一核心演化机制下,股市情绪传染与自适应机制内生地驱动股价呈现基本面价值稳定均衡、局部收敛与发散等不同形态;②股市情绪极值点与股价极值点不同步.     

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.     

流动性过剩与股市上涨的因素分析

文章以宏观经济学为理论基础,采用误差修正模型、向量自回归模型等经济计量的方法,通过对包括货币市场、股票市场和外汇市场的大量的国内外数据的考察,估计了我国宏观经济中的过剩资本,大约在60000亿元的水平,其主要原因是货币供给过多,它是导致2007年我国股票市场"牛市"的主要原因;文章还从其他方面对股市上涨做了分析并讨论了外汇市场与股票市场的相互影响.     

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.