经济新常态下股市风险相关性测度

论文以连接函数作为工具,对经济新常态下股市风险相关性测度进行了探讨。利用2009—2014年的深证成份指数和香港恒生指数股票指数,对2008年金融危机后两市风险相关性测度进行了深入研究。研究结果表明,BB1 Copula拟合效果最好。深港两市的相关系数为0.325 3,在股市上涨时,上尾相关系数为0.279 4,在股市下跌时,下尾相关系数为0.184 1,两市的上涨联动协同效应要明显大于下跌时。此结论对研究股市的风险特征有一定的应用价值。     

基于时变Copula方法的股票收益率相关性研究

股指收益率相关性问题多数从线性相关和静态相关的角度进行研究,本文预选取上证综合股指和恒生AH股H指实际数据,采用时变条件Copula模型动态研究以上两股指之间的相关性。用经验分布函数作为股指收益率的边际分布函数对条件时变Copula函数进行参数估计,最终采用拟合优度AIC和BIC准则选择最优动态连接Copula函数。实证结果表明,以上两股存在动态的上尾相关性,并且时变Copula模型刻画尾部相关性效果优于静态Copula,同时时变RG-Copula对数据的刻画能力较好。     

沪深股市理性投机泡沫的实证检验分析

本文在对上证指数和深证指数周收益率尾部检验的基础上,利用游程持续期依赖的检验方法,得出仅沪市存在理性投机泡沫的结论.     

基于copula函数的沪深股市日收益率波动研究

文章用上证380和深证成指两支股指分别代表沪深股市,通过构建二元正态copula模型和二元t-copula模型研究沪深股市的日收益率波动相关性。经过实证得出:上证380、深证成指的收益率日收益率均为左偏的尖峰厚尾分布;二元正态copula中的线性相关参数ρ的估计值是0.9288,二元t-copula函数的线性相关参数ρ为0.9361、自由度的估计值为2;线性相关参数为ρ=0.9361,自由度为l=2的二元t-copula较好地反映了上证380、深证成指的日收益率之间的尾部相关性和秩相关性;二元t-copula模型与经验copula的平方欧式距离能更好地拟合两支股指的日收益观测数据。     

混合Copula模型选择及其应用

Copula函数是处理变量间相关结构的有力工具。特别在实际的金融领域中,变量间的相关结构往往比较复杂。如果用单个Copula函数来处理,具有一定的局限性。混合Copula(M-Copula)函数是把不同的Copula函数混合在一起,这样能够更好地描述变量间的相关结构。文章主要运用由Gumbel、Clayton和Frank组成的混合Copula模型对上证A指和成份A指的相依结构进行建模,采用非参数核密度方法估计边缘分布,然后用EM算法求出混合Copula函数的权重及相关参数,实证结果表明:混合Copula模型更能够准确地描述两个市场之间的相依结构,且两个市场的上尾相依关系要强于下尾的相依关系。     

关于深证行业类指数的VEC模型实证分析

文章通过对深证行业类指数中的制造类(399130)、食品类(399131)、金融类(399190)、地产类(399200)指数从2001年7月到2009年12月的数据样本进行分析和处理,建立了一个多变量向量误差修正模型(VEC),并且通过样本内预测较好地拟合了近十年来深证这4类重要指数之间的关系,同时通过Granger因果关系检验进一步揭示了各指数之间存在的Granger因果关系.     

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。     

金融危机以来国内金融市场风险传导机制研究——基于偏t-APARCH模型的实证分析

基于金融市场波动有偏、尖峰、厚尾的特征,利用有偏t分布APARCH模型和Granger因果关系检验,对我国债券市场、股票市场、外汇市场和货币市场之间的风险传导问题进行考察。研究结果显示:在上涨和下跌阶段,各金融市场的风险传导能力具有个体差异;债券市场、股票市场和货币市场在上涨和下跌阶段具有非常强烈的风险传导能力;外汇市场在上涨阶段对其他市场不具有显著的风险传导能力,而在下跌阶段,对所有市场均具有风险传导能力;从整体上看,我国金融市场在下跌阶段的风险传导能力要强于上涨阶段的风险传导能力。     

中国股票市场有效性实证检验

本文以上证综指和深证成指的变化行为为研究对象，用单位根、方程比（VR）和序列二阶相关性检验方法（BDS）对其是否服从随机游走过程进行检验，从而判断中国股票市场弱式有效性是否成立。结果发现：虽然两指数行为服从单位根过程，且上证综指和深证成指序列在同方差情形上基本能够满足序列一阶不相关，但异方差情形下却是序列一阶相关，而BDS检验说明差异方差情形普遍存在。结论：中国股票市场弱式有效性并不成立。     

国际原油价格波动与我国工业制成品出口的相关关系研究

本文对国际原油价格波动与我国工业制成品出口之间的相关关系进行了实证研究,运用出口增长率等经济指标进行相关性分析和Granger因果检验,分析了近年来国际原油价格的波动是否给中国制造业出口造成了直接影响。研究结果表明,世界原油价格上涨与我国制造业出口之间存在着单向的Granger因果关系,即国际原油价格波动使得我国工业制成品出口增长速度放缓。但是,我国工业制成品出口增长加快不是导致国际原油价格进一步上涨的Granger因。     

上证指数波动的影响因素实证分析

本文从理论上得知主要宏观经济变量对股指波动的影响,再对这一问题运用单位根检验、协整检验、Granger因果检验、脉冲函数等方法进行实证分析,以考查上证指数波动与宏观经济变量之间的关系;并且给出政策性建议.     

我国股价与大宗商品价格相依关系分析-基于动态copula

本文通过动态copula函数模型尽可能精确和全面地刻画我国股市和大宗商品市场间的相依关系.我国股市和大宗商品市场间表现出弱的正相依关系,并且这种相依关系具有时变特征.从动态相依程度整体变化来看,两个市场间的相依关系在不同的时间段表现出明显的阶段性特征,在2008年金融危机爆发后,相依程度水平明显上升且波动加剧,直到2014年才有所回落.因此,传统的静态相关系数分析无法有效刻画两个市场之间的动态关系,十分有必要进行动态copula函数分析.而在相依结构方面,大宗商品总指数和油脂板块指数均与我国上证指数之间表现出对称的相依结构,并且尾部相依关系较不明显.     

国际黄金价格与美元指数关系的实证分析

本文采用2009年1月至2013年12月数据,运用计量金融学分析方法,在对时间序列数据进行单整检验、协整检验,确定数据平稳性和变量之间长期关系的基础上,构建向量自回归(VAR)模型,利用脉冲响应函数和Granger因果检验对国际黄金价格与美元指数之间的关系进行分析。结果表明,美元指数与国际黄金价格之间不仅存在负的长期均衡关系,而且在Granger意义上因果相关,即美元指数上升会引起国际黄金价格下降。     

超级牛市昙花一现

11月底至12月初的两周,中国沪深股市上如同坐上了过山车.经过接连近10天的上涨,上证指数一举突破3000点,迈入“三”时代,并创下3041.66点的42个月新高,深证成指也创下10587.62点的37个月新高. 在过去的近两年中,中国股民用“猪市”来形容股市的不温不火;而最近一段时间里,钢铁、航空等板块领涨,上证指数飙升超过20％,自7月以来的累计涨幅扩大至47.45％.     

时变Copula模型的非参数推断

运用Copula模型研究金融变量之间的相关结构,是近年来金融分析中的一个热点,如何估计Copula模型中的时变参数则是一个重点和难点问题。本文从非参数建模思想为切入点,提出经验分布函数—局部极大似然法(ECDF-LML)估计Copula函数中的时变参数,研究了Copula模型参数是否时变的统计假设检验问题。最后通过大量随机模拟研究验证了本文所提出的方法较DCC-MGARCH方法在刻画随机变量动态相关性方面更具优越性且很稳健。     

B股屡创新高 个股涨幅惊人

<正> 2001年3月22日,深沪两市B股综指分别突破360点和150点心理大关,上证B股指数上涨6.39％,以150.48点报收,深证B股指数更大涨9.72％,以360.08点报收,绝大部分个股都涨停。 B股对境内居民开放以来,无暇休整,一路上行。截至3月22日,经过17个交易日,与2月19日收市价相比,深证B股指数累     

运用生存分析与极值理论对上证指数的研究

本文首次运用生存分析与极值理论对上证指数连续涨跌进行了研究，发现连涨和连跌的股指服从Gamma分布，当股指在不同的政策时期其上涨和下跌的概率是不同的，并且大涨以后可能有大跌，大跌以后可能有大涨。     

对外开放条件下的证券市场风险相关性及共度量

对外开放条件下的中国证券市场将面临关联溢出、波动加剧以及市场大幅下跌等主要风险，这些风险可能产生很大危害。本文简介了VaR、Copula和ICAPM模型在分析证券市场风险相关性的应用。     

融资融券对A股市场影响幅度的研究

本文对融资融券余额与上证指数每月日涨幅的标准差进行Johansen协整检验,确定二者具有长期协整关系。再通过建立误差修正模型,发现融资融券余额总是以0.747 477的强度对指数每月日涨幅的标准差进行修正。对两个变量进行Granger因果检验,发现融资融券余额是上证指数每月日涨幅标准差的Granger原因。最后本文结合研究结果给出了一些政策建议。     

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。