国际股市联动条件下中国股市与汇市的非线性相依性关系研究

与以往仅对市场间相依关系进行静态、孤立的研究不同，基于全局化视角，在国际股市联动条件下研究中国股市与汇市间的相依关系。选取2006-01-04~2019-02-28沪深300指数、人民币兑美元汇率中间价、美国S&P500指数、欧洲STOXX50指数、香港恒生HSI指数、日本N225指数、英国FTSE100指数以及全球股市MSCI指数为研究样本，聚焦于2008年全球金融危机和2015年中国股灾两次极端波动事件，采用R-vine Copula方法研究国际股市联动条件下中国股市与汇市间的非线性相依关系，并构建参数动态化的动态R-vine Copula方法进行稳健性检验。研究结果表明：国际股市与中国股市和汇市之间分别存在着正向联动关系；在国际股市联动条件下，中国股市对汇市具有引导作用，且两者间的相依关系可以由资产组合平衡模型解释；中国股市与汇市在国际股市联动条件下间的相依关系弱于不考虑国际股市联动条件时的相依关系，且这种偏差在金融危机、股灾等极端波动后会显著增加。本研究对国际投资者合理配置资产规避风险、政府监管部门制定相关政策具有重要参考意义。     

基于分形视角下的沪港股市投资组合策略

针对已有研究的不足,为满足不同交易周期投资者的实际需求,将分形研究方法与传统投资组合模型相结合,考虑多时间标度和不同波动幅度因素,构建了单分形投资组合模型(MeanDCCA)和多重分形投资组合模型(Mean-MF-DCCA).依托"沪港通"平台,采用构建的模型,进行沪港股市组合投资,并对样本外效果进行检验和分析.结果表明:沪港股市间结构存在着标度效应和长记忆性,且具有多重分形特征;与传统的投资策略相比,单分形投资组合策略能够取得更佳的组合效果;多重分形投资组合策略通过选择合适的q阶,实证表明将会明显改善单分形投资组合策略,增强投资方案的盈利能力、提高夏普比率以及为不同风险偏好投资者创造额外效用.此研究对资产优化配置、风险管理以及沪港股市间相依结构刻画等方面具有重要的实际意义.     

基于藤copula–已实现GARCH的组合收益分位数预测

为准确预测分位数,利用已实现GARCH模型在边缘分布建模中纳入高频信息,通过藤copula刻画资产收益两两之间相异的相依结构,构建了资产组合收益分位数预测的藤copula–已实现GARCH模型.选取中国股市风格指数组合展开实证分析,回测检验结果表明高频信息和异质相依结构是准确预测分位数的关键环节,藤copula–已实现GARCH模型能够提供更准确的资产组合收益分位数预测.     

基于时变Copula的金融开放与风险传染

利用时变Copula研究开放进程下中国大陆股市与国际主要股市间的风险传染问题.用AR(1)-GJR(1,1)-t模型描述各国股指收益率的边际分布, 以时变SJCCopula描述 股指收益率间的动态相依性,分析中国大陆股市与美国股市、英国股市、日本股市以及香港股市2000年1月至2010年11月期间的风险联动. 实证结果表明:在开放进程中中国大陆股市与美国、英国以及日本股市一直保持微弱的下尾相依关系,而与香港股市间 的下尾相依性则随开放程度增加整体上呈显著上升趋势;而与各国际股市的上尾相依性则一直保持较低的水平.     

基于机制转换混合Copula模型的我国股市间极值相依性

通过构建机制转换混合 Copula 模型, 考察了沪、深股市与港、台股市间的尾部相依特征, 研究发现:它们间的尾部相依性呈非对称动态过程, 在低风险状态下, 右尾部相依性普遍高于左尾部相依性; 而在高风险状态下, 左尾部相依性普 遍高于右尾部相依性. 相对于沪、深股市与台股而言, 沪、深股市与港股间的尾部相依性更强, 其 尾部相依性对外来冲击更敏感; 相对于沪市与港、台股市而言, 深市与港、台股市间的尾部对外在 冲击更敏感. 在此次次贷危机中, 沪、深股市与港、台股市间极值风险显著增加, 并呈现明显的金融感染. 而且各尾部相依性的两个结构变化几乎同时发生并分别对应于危机的第一、二阶段, 这表明:沪、深股市与港、台股市间的风险呈系统性特征, 而危机的第三阶段对沪、深股市与港、台股市间的影响较有限.     

金融危机对中国股市各行业板块间相依结构的影响

利用GARCH-Copula模型探究了2008年世界金融危机对中国股市各行业板块间相依结构的影响。选用沪市各行业板块的股指数据,把时间序列分为危机前和危机后两个时期进行分析。实证结果表明,尽管经验copula显示尾部相依具有非对称性,但依据AIC准则,t-Copula和混合Gumbel Copula相对更适合于拟合序列对间相依结构;各市场间都倾向于联动,且危机后相依性增强。     

基于尖峰厚尾、有偏GARCH-copula模型的风险测度

考虑到证券投资组合中资产收益分布的尖峰厚尾属性和波动率集聚效应以及金融资产变量间的非线性相依结构,假设资产收益率分布服从广义误差分布(GED),以尖峰厚尾、有偏的GJR-GARCH-GED模型刻画资产收益率的边际分布,以copula函数描述变量间的相依性,构建起改进的GARCH-copula模型。以研究GED分布的GJR-GARCH模型与不同copula函数耦合对金融序列的拟合能力,进而测度投资组合风险。实证研究发现,沪深收益波动存在明显的非对称性,适宜采用GJR-GARCH-GED模型处理收益率的尖峰厚尾性,波动率的集聚性。考察上述模型与Clayton copula、Gumbel copula、Frank copula以及t copula耦合下的实际拟合表现,进而对投资组合风险VaR和CVaR检验发现,Clayton copula刻画风险相依性的效果最佳,适合应用于风险管理。     

基于Copula函数模型的股市交易量与股价相依关系

股市交易量与股价变化的相依关系一直是学术界和投资分析人士所研究的热点问题。研究交易量与股价的相依关系不仅要研究它们之间的相依程度而且还要研究它们之间的相依结构。应用ARMA(2,1)模型对交易量变量的序列相关性进行修正,基于Copula函数模型研究三个股票市场的交易量与股市指数收益率的相依程度和相依结构。通过χ2检验研究发现:混合Copula函数模型能够刻画交易量与股价之间的相依结构,通过了假设检验;交易量与股价之间存在上尾高下尾低的非对称相依关系且混合有负相依现象,但它们之间的负相依程度较弱。     

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.     

基于高维R-vine Copula的金融市场投资组合优化研究

为优化国际金融市场的投资组合,本文以全球具有代表性的七大股票市场重要股票指数作为金融市场的典型代表:首先运用较为灵活的APARCH模型来刻画股票指数收益序列的"典型事实"特征,其次针对投资组合优化模型中变量之间复杂相依关系,采用最大生成树MST (maximum spanning tree,MST)算法选择的R-vine Copula来刻画七个股票市场的相依结构,进而测度R-vine Copula相依结构下组合风险CVaR,最后基于R-vine Copula相依结构条件下建立Mean-CVaR投资组合模型,并实证对比了Mean-VaR,Mean-CVaR和基于R-vine Copula相依结构下的MeanCVaR模型的拟合效果.实证结果表明:考虑资产之间的相依结构能起到优化投资组合的效果,在降低投资组合风险的同时增加了回报率;基于R-vine Copula相依结构下的Mean-CVaR模型投资组合优化效果明显优于Mean-CVaR模型,而Mean-VaR模型较其它两种模型表现相对较差.     

基于ARMA-GARCH-COUPULA模型的交易量与股价波动相依关系

股市交易量与股价变化的相依关系一直是学术研究和投资分析人士所研究并希望解决的问题.研究交易量与股价的相依关系不仅要研究它们之间的相依程度而且还要研究它们之间的相依结构.提出了ARMA-GARCH-Copula函数模型,研究了3个股票市场的日指数对数极差与交易量对数的相依程度和相依结构.研究发现:ARMA-GARCH-Copula函数模型在刻画日指数对数极差与交易量对数之间的相依结构时通过假设检验,日指数对数极差与交易量对数之间存在较强的正相依关系,且具有上尾高、下尾低的非对称的相依现象.     

基于Copula函数的组合资产条件相依性模型及其应用

条件概率分布常用来研究马尔科夫序列相依模型的构建.组合资产的相依结构受多方面的影响,资产之间的同期相依与单个资产时间上的短期相依是组合资产两类主要的相依关系. 结合条件概率的理论,考虑组合资产之间的同期相依与时间上的短期相依两类关系,建立基于Copula函数相依关系模型研究了沪深股市指数收益率的相依结构.应用三阶段极大似然估计方法对模型的参数进行估计,应用χ²检验统计量对模型进行优度检验和模型的比较.研究结果表明:考虑了单个资产时间上短期相依关系的模型更适合描述沪深股市的相依结构.     

组合信用风险测度的藤copula方法

研究组合信用风险测度问题,用藤copula描述违约相依结构,提出一种测度组合信用风险的藤copula方法.实证结果表明:常用多元copula方法往往低估或高估风险值,而藤copula方法在各种常用的多元copula相依结构假定下的VaR和ES估计值与实际风险值很接近,VaP都通过了回测检验,ES回测检验指标也表明藤copula方法估计的ES更准确.因此,相对于常用多元copula,藤copula方法更具灵活性,能提高组合信用风险测度的准确性.     

金融市场的相关性分析--Copula-GARCH模型及其应用

作为一种全新的分析方法，Copula技术不仅可以有效地捕捉金融时间序列间的相关性，还可用于研究整个金融市场的特性、投资组合的选择及风险分析等其他金融问题。结合t-GARCH模型和Copula函数，建立Copula-GARCH模型并对上海股市各板块指数收益率序列间的条件相关性进行分析。结果表明，不同板块的指数收益率序列具有不同的边缘分布，各序列间有很强的正相关关系，条件相关具有时变性，各序列间相关性的变化趋势极为相似。     

碳交易市场、原油市场和股票市场的联动关系——基于结构突变检验和VAR模型的实证研究

运用Bai-Perron内生多重结构突变检验方法,检验欧盟EUA、BRENT原油和伦敦股票市场的结构突变现象,再进行退势处理以分离结构突变的影响。进一步,构建VAR模型并结合非线性Granger因果检验、脉冲响应和方差分解,研究三个市场间的联动关系。结果显示,三个市场均发生了两次及以上显著的结构突变,且突变时点间具有较强的内在相关性,说明各市场对重大事件影响的反应具有一定的联动性;三者之间存在显著的双向非线性Granger因果关系,互为原因、相互促进;分离结构突变的影响后发现,碳市的波动主要是由其自身因素造成的,受油市和股市的影响很小。研究结果对我国相关企业制定碳交易策略以及监管部门制定政策具有一定的启示。     

互联网金融与传统金融之间的广义动态风险溢出——基于Copula-ARMA-GARCH-CoVaR的实证研究

选取互联网金融和三大传统金融(银行业、证券业、保险业)的行业指数为代表,构建Copula-ARMR-GARCH-CoVaR模型,从波动性信息提取、联合分布尾部相依结构估计、条件在险价值计算等方面,系统研究新旧四个金融行业之间的广义动态风险溢出效应.结果表明:新旧金融行业间的风险溢出水平随时间而变化,风险从互联网金融向传...     

金融市场动态相关结构的研究

为了研究金融市场间非线性的动态相关结构,提出了一类具有变结构特性的分阶段Copula模型以及相应的二元正态Copula模型变结构点的诊断程序.构建了分阶段二元正态Copula-GARCH模型并用于上海股市各板块之间动态相关结构的研究.结果表明,在刻画金融收益序列之间动态相关结构的能力上,变结构二元正态Copula模型优于时变相关二元正态Copula模型.     

相依违约的违约风险度量研究及其在上市公司中的应用

公司间各种纽带关系形成的相依违约会影响相关公司的违约风险.本文选择适合中国股市的copula函数,构建基于copula的相依违约混合违约风险度量模型.将其应用于交叉持股上市公司,进行考虑相依违约的违约风险度量.并比较未考虑和考虑相依违约两种情况下的违约风险度量结果,以及分析公司间相依违约差异给违约风险度量结果带来的影响.     

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。     

基于VAR-Copula模型的股价、交易量的相依结构

基于向量自回归(vector autoregression, VAR)误差修正模型, 结合Copula理论建立VAR-Copula模型研究股市指数与交易量之间的Granger因果关系和相依结构. 通过对三个股票市场的实证分析, 发现各市场的指数与交易量之间存在长期的协整关系和由指数到交易量的单向因果关系; 指数对数收益率与交易量对数差分的相依关系复杂, 既有正的相依成分也包含负的相依结构, 且都表现为上尾高的非对称的相依特征.