中国股市与汇市波动溢出效应研究

以上证综合指数和人民币兑美元名义汇率为指标,运用多元GARCH模型对中国股票市场和外汇市场之间的波动溢出效应进行实证研究。结果表明：汇率制度改革后,我国股市与汇市存在显著的双向波动溢出效应;汇市对股市表现出较强的波动传导,而股市对汇市的波动传递则相对较弱,存在着波动传导的非对称性。     

国际能源市场与股票市场的波动溢出效应及驱动因素研究——基于TVP-VAR-DY溢出指数分解的实证研究

随着能源金融化程度不断加深,国际能源市场和股票市场之间的联系日益密切。采用TVP-VAR-DY溢出指数分解方法探究国际能源市场和股票市场之间的时变溢出关系,在此基础上进一步探究跨市场溢出效应的主要驱动因素。研究结果表明：国际能源市场与股票市场既存在显著的市场内部溢出效应,也存在显著的跨市场溢出效应,且系统总体溢出水平的动态变化主要由后者驱动;国际能源市场对股票市场的溢出效应弱于股票市场对能源市场的溢出,即国际能源市场为溢出净接收者。国际金融危机、COVID-19等极端风险事件发生时,跨市场波动溢出效应显著增强;地缘政治风险和全球经济政策不确定性是导致跨市场波动溢出的重要因素,且分别在金融市场动荡时期、全球流动性收紧时期表现得更加明显。鉴于此,投资者应高度重视两个市场之间的波动溢出风险,当极端经济事件发生时,监管部门应采取必要的非常规政策措施,减轻溢出效应的不利影响,防范化解系统性金融风险。     

沪港通背景下行业间波动溢出效应及形成机理

研究目标：研究资本市场开放是否强化跨境资本市场间的联系及如何促进波动溢出和风险传染等问题。研究方法：运用广义溢出指数法对比分析沪港通开通前后中国内地与中国香港股市行业间波动溢出效应的变化及其形成机理。[HTH]研究发现：沪港通开通前,信息、电信等第三产业的信息溢出水平较高,但沪港通开通后,材料、工业等第二产业的信息溢出能力显著增强;沪港通的实施提高了两市行业间的双向波动溢出程度,且主要增强了上证各行业对恒生行业的波动溢出强度;市盈率效应、规模效应和投资者情绪变化等内地市场的非理性特征也会影响中国内地与中国香港股市间的波动溢出。研究创新：在沪港通政策背景下,从行业层面考察两地股市间的波动溢出效应及形成机理,将风格投资和投资者情绪等非理性行为因素纳入两地资本市场波动溢出的解释框架。研究价值：为两地资本市场的风险传染机制提供更为系统的视角,为检验内地资本市场开放政策提供更为全面的评估,为推行“深港通”等制度提供借鉴。     

一种多资产组合风险度量解决之道：正则藤Copula

为准确地度量包含有多项金融资产的组合的风险,本文提出使用一种新的高维Copula构建方法,正则藤Copula（Canonical Vine Copula）,来对多资产间的非线性相关结构进行建模,该函数呈现为一个以一系列成对Copula函数作为节点的“藤”的层叠结构。本文基于上海、香港和台湾三个股票市场对构建该高维Copula函数时各个节点上成对Copula函数类型的选取进行了讨论,并证实了正则藤Copula函数相比传统的多元Copula函数能够更灵活地描述各市场间尾部相关性的复杂形式。样本外风险预测绩效分析和模拟研究均表明,使用正则藤Copula函数确实能够更为稳健和准确地预测组合VaR。     

基于CoVaR方法的中美股市风险溢出效应研究

为了研究中美股市之间的风险溢出效应,文章运用分位数回归方法和CoVaR模型测度在不同分位数水平下,中美股市之间的风险溢出率(%CoVaR)。结果发现:当q由0.05变化到0.01时,中国股市对美国股市的风险溢出效应不断上升;另一方面,美国股市对中国股市的风险溢出效应也呈上升趋势,且上升趋势更为明显。除此之外,中国A股市场对美国股市的风险溢出效应比B股市场对美国股市的风险溢出效应更明显。在极端事件发生的情况下,中国A股市场受美国股票市场的影响也比B股大。     

中国创业板市场与中小板市场间的波动溢出效应研究——基于方法比较视角

基于创业板市场与中小板市场的特殊关系,本文分别运用单变量条件异方差模型和多元条件异方差模型考察二者之间的信息传导和波动溢出效应,研究结果表明:(1)创业板市场对中小板市场存在波动的集聚性和持久性溢出效应,中小板市场对创业板市场不存在波动的集聚性溢出效应,但存在波动的持久性溢出效应;(2)创业板市场与中小板市场间均值溢出效应不显著,二者互不构成对方的定价中心;(3)单变量GARCH模型下,创业板市场对中小板市场存在单向的波动溢出效应,而多元GARCH模型下,创业板市场与中小板市场间存在双向波动溢出效应,表明多元GARCH模型效果优于单变量GARCH模型;(4)创业板市场与中小板市场间的波动溢出效应程度均不大,但中小板市场对创业板市场的波动溢出效应程度要大于创业板市场对中小板市场的波动溢出效应程度,表明老市场向新兴市场的信息流动量较大.     

我国股市与汇市的波动溢出效应实证研究

本文选取上证综指和人民币对美元名义汇率两个变量,运用GARCH-BEKK模型对我国股市与汇市之间的波动溢出效应进行了实证研究。结果表明,汇改后我国股市与汇市存在双向波动溢出效应,且有非对称性的特点,即汇市对股市的波动溢出效应比股市对汇市的波动溢出效应更强。     

上海股票市场波动的周内效应

周内效应研究是分析股票市场有效性的一个重要方面。本文基于股票市场的波动存在ARCH效应的事实，对上海股票市场是否存在周内效应进行检测，研究表明，上海股市存在“星期五效应”，星期五具有明显正的超额收益率。对于这种有别于其他股票市场的周内效应，笔者从市场结构和交易机制等方面给予了解释。     

互联网基金对股票市场的影响——基于大数据情绪指数的实证研究

投资者在进行投资决策时易受到自身情绪的影响，并且投资者行为是影响金融市场间波动溢出的直接原因。运用文本挖掘技术对新浪微博2014年4月至2016年7月的博文进行文本分析和随机森林主成分分析并构建微博大数据投资者情绪指数，根据投资者情绪指数研究互联网基金市场对股票市场的影响，结果表明互联网基金市场对股票市场具有波动溢出效应。     

金砖国家的崛起及其发展前景

2001年,美国高盛公司首次提出"金砖四国"概念,囊括了全球最大的四个新兴市场国家。"金砖四国"(BRIC)引用了巴西、俄罗斯、印度和中国的英文首字母,由于该词与英文中的砖(Brick)类似,因此被称为"金砖四国"。2010年12月,"金砖四国"一致商定,吸收南非作为正式成员加入"金砖国家"合作机制,"金砖四国"即变成"金砖五国",并更名为"金砖国家"(BRICS)。一、金砖国家崛起的主要特点(一)经济快速增长,成为拉动全球经济增长的重要力量     

权证市场和基础市场关系研究——基于二元GARCH模型的实证分析

本文首先通过建立ARIMA(p,0,q)模型将交易量变动率分成预期的和非预期的两个变量,然后列入到二元GARCH(1,1)模型的条件均值方程中,来研究股票市场和权证市场之间的信息不对称关系。同时通过使用BEEK模型的设定形式作为GARCH模型的条件方差方程,来研究股票市场和权证市场之间的交易量波动溢出关系。通过实证研究,结果表明我国的股票市场和权证市场之间确实存在显著的信息不对称效应和双向的交易量波动溢出效应,且这种波动溢出现象也具有一定的"不对称性"。     

“次贷危机”背景下沪港股市溢出效应研究

文章对美国"次贷危机"爆发后沪港股票市场在波动性与流动性方面的溢出效应进行实证研究。研究结果表明,随着次贷危机的蔓延与深化,沪港股市的波动性溢出与流动性溢出呈现不同特征。在危机初期,仅存在上海股市流动性单向溢出到香港市场;在危机后期,香港市场的流动性与波动性均单向溢出到上海市场。     

金砖、博鳌助力新兴经济体发展

近日,金砖国家领导人第三次会晤、博鳌亚洲论坛2011年年会同时在海南举行,也见证了新兴经济体通过合作共迎挑战、共谋发展。其中,南非首次作为＂金砖国家＂的新成员参会。＂面向未来、共享繁荣＂,这是金砖国家领导人第三次会晤的主题,中国、巴西、俄罗斯、印度、南非,世界五个主要新兴经济体的领导人把脉国际政经大势,共商五国合作未来。     

基于Copula理论的宏观经济与股票市场相关性研究

为了刻画宏观经济与股票市场波动间的相关性,在静态Copula模型的基础上,应用了一种全新的条件动态Copula(DCC-Copula)技术,它可以捕捉到经济变量间动态的相关结构。结合Gaussian-GARCH模型和DCC-Copula函数,建立了DCC Copula-GARCH模型全面对宏观经济变量与股票市场之间相关性进行了分析。结果说明,随着时间的变化,宏观经济与股票市场波动之间存在着较稳定的正相关关系。     

我国金融市场间溢出效应研究——基于四元VAR-GARCH(1,1)-BEKK模型的分析

汇率改革以来,政府实施了一系列金融市场改革,促使金融市场一体化程度显著提高,增强了金融市场间联系。本文采用四元VAR(6)-GARCH(1,1)-BEKK模型分析了我国主要金融市场(股票市场、债券市场、外汇市场以及货币市场)的溢出关系。研究发现,上述市场有很强的波动集聚性和持续性,大多数金融市场间存在显著的双向均值溢出,所有市场间均存在显著的双向波动溢出,还发现市场间溢出可能主要来自于市场传染效应。据此,本文认为政府应该采取合理有效的监管框架,监控金融市场参与者的资本金状况,防止金融市场大幅波动,降低风险累积程度,并在执行货币政策时,兼顾金融市场价格变化对货币政策执行效力的影响。     

金砖五国

传统"金砖四国"(BRIC)引用了巴西、俄罗斯、印度和中国的英文首字母。由于该词与英语单词的砖(Brick)类似,因此被称为"金砖四国"。南非加入后,其英文单词将变为"BRICS",并改称为"金砖国家"。2011年4月,金砖国家领导人第     

谁在导演全球金融“黑天鹅”事件

近期,全球金融市场"黑天鹅"事件频发,全球量化宽松带来的资本盛宴似乎正在接近尾声.6月13日,亚洲以及新兴经济体股市出现全面下跌,日经指数、菲律宾股市、泰国股市跌幅均在5％到6％之间,而新兴经济体货币也出现持续下跌,受此影响,泰国、俄罗斯确认干预市场抛售美元,巴西也取消金融交易税以阻止资本大规模撤出引发下一轮危机. 全球金融市场波动性持续飙升.今年以来,MSCI新兴市场指数下跌9.55％,与MSCI全球指数上涨8.9％形成极大反差,其中俄罗斯股市、巴西股市、墨西哥股市、泰国股市、菲律宾股市分别较高点下跌22.74％、22.32％、14.01％、12.78％和11.3％.而伴随着股市的下跌,跨境资本撤离新兴市场的趋势也愈发明显,根据基金资金流数据供应商EPFR的数据,截至6月 5日结束的一周中,新兴市场股票基金有50亿美元的净资金流出,创下2011年三季度以来的最大单周资金净流出记录,这其中尤以巴西、俄罗斯、印度和中国这几个金砖国家的资金流出最为严重.而近日,新兴经济体金融市场的波动可以被视为继黄金和日本股市暴跌之后全球金融市场遭遇的第三个"黑天鹅"事件.     

我国股指期货与现货市场风险溢出效应研究--基于混频时变Copula-CoVaR模型

准确测度金融市场极端风险溢出效应对风险管理具有重要意义。然而,仅以高频微观数据开展的研究会忽略宏观经济背景的影响,可能导致对风险溢出效应测量的不准确。针对已有研究的不足,文章充分运用高频微观和低频宏观数据信息,结合混频时变Copula模型和CoVaR模型对我国股指期货与现货市场间的极端风险溢出效应进行研究。结果表明,模型拟合效果良好,我国股指期货与现货市场间存在显著的非对称极端风险溢出效应,且现货市场对期货市场的风险溢出效应更为剧烈。研究结论有助于监管层对金融市场风险采取更加有效的防范举措。     

杠杆波动下系统性金融风险的识别研究

杠杆不稳定是系统性金融风险爆发的重要隐患,因而如何进行风险识别在金融动荡时期具有显著意义。为识别杠杆波动对系统性风险的直接影响及可能造成的风险内部溢出效应,首先选择时变参数结构向量自回归模型(SV-TVP-SVAR)识别杠杆波动对系统性风险的冲击效应,并结合中国几次“去杠杆化”政策时点进行补充分析,其次采用时变参数广义预测误差方差分解模型(Tvpdy)对杠杆波动下系统性风险内部溢出关联效应进行动态刻画。研究表明:一方面,杠杆波动对系统性金融风险存在异质性冲击影响,短期效应最为显著。近年来累积的外部市场与货币流动风险对宏观经济与资产泡沫风险起到周期性的抑制作用。其中,“扩内需”去杠杆举措可有效缓释当前存在的宏观经济与外部市场风险,而“防风险”措施则对整体风险的抑制效应较为稳健。另一方面,杠杆波动下系统性风险内部溢出效应明显。各子风险多为风险的净输入者,在经济过热或金融危机等杠杆异常波动时期,溢出效应较为显著。外部市场风险后期有显著抬升的趋势,而宏观经济风险溢出方向由输入向输出转变。     

最有活力的财富基因

俄罗斯、印度、巴西、南非4个国家。10位现任及前任国家领导人和180多位受访者。15个月的倾力打造……以央视财经频道大型纪录片《金砖之国》内容为基础,本书不仅保留了纪录片的全貌,还增加了因为时间关系在纪录片视频中无法