基于向量GARCH模型的国际证券市场波动溢出研究

以向量GARCH模型为基础,研究了国际证券市场中上海A股市场、香港市场和美国市场的均值溢出效应和波动溢出效应,并且给出了中国证券市场发展的政策建议。研究结果表明,三个市场均不存在单向的均值溢出效应,上海A股市场和美国证券市场存在双向的波动溢出效应。上海A股市场和美国证券市场存在波动溢出效应,反映了中国资本市场和美国资本市场融合程度的加强。     

基于滚窗VAR的沪港通波动溢出效应测度

股市间的互联互通是把“双刃剑”,在加强联动性的同时也扩大了风险敞口。作为中国股市对外开放的重大举措,沪港通开通六年来的效果如何是业界关注的议题。本文运用滚窗VAR方法计算沪港通前后各1000个交易日期间上海、香港和纽约股市的时变波动溢出指数,进而分析两两市场之间波动溢出效应的大小、传导方向变化。研究发现,沪港通的实施,增大了沪市与香港股市的波动溢出效应,与美国的波动溢出效应相对减小,沪港通在加强沪、港两市联动性的同时弱化了与纽约股市的联动性;改变了沪港两市之间波动溢出效应的传导方向,由单一的港→沪溢出变为以沪市为主的双向沪←→港溢出,同时也增大了对纽约股市的溢出效应,增强了沪市的竞争力。这一结果符合经济基础假说和协同市场假说。本文的研究改进了股市间互联互通波动溢出效应程度和传导方向的测度方法,并为中国沪港通政策效果评价及进一步的国际板开设提供决策参考依据。     

中国香港股票市场的溢出效应和收益引导角色——基于亚太地区股票市场的分析

从两个角度考察了亚太股市间的关系: 同期的收益( 波动) 溢出效应和跨期的收益可预 测性( 领先—滞后关系) ． 首先，通过构造溢出指数和滚动窗口分析，研究亚太地区股市的同期 收益( 波动) 溢出效应，发现近二十年随着各国金融合作与区域一体化进程加速，亚太地区股 市收益( 波动) 溢出效应均呈现波动上升趋势． 进一步研究中国香港对其他亚太地区股市的溢 出效应，发现中国香港股市收益溢出指数显示出其区域的领导地位及其影响力逐渐加强; 波动 溢出指数震荡幅度较大，金融危机时期呈现跳跃式变化． 结合经济、政治等事件分析，发现中 国香港股市的发展和国际区域合作会提高其溢出效应，而在危机中波动溢出效应大幅提升，社 会和政治稳定性会降低中国香港的溢出效应． 最后，通过全样本和分样本中中国香港与13 个 亚太地区股市收益的领先—滞后关系检验，发现中国香港处于领先地位． 但在全球金融危机 发生后，中国香港股市对多数亚太地区国家的影响力下降． 研究结论对人们理解国际市场之 间的风险传染机制、各国如何加强宏观审慎监管、如何保持中国香港国际金融中心地位等都有 重要的政策含义．     

金融危机下亚太地区市场波动对中国上证A股的影响分析

本文以美国标准普尔、日经225、香港恒生、台湾加权、新加坡海峡时报等亚太市场的收益率波动为解释因子．采用因子—GARCH模型,分析在金融海啸中,上述股市的波动溢出对中国上证A股市场的影响。主要因子载荷表明,此次金融海啸．中国股市的主要影响因素来自台湾,日本和香港金融市场。美国市场因素对中国的影响并不十分显著,且其影响存在着一定的滞后。     

B股向境内居民开放前后的盈余公告效应比较

B股向境内居民开放引起了投资者结构的变化,它不仅影响市场流动性,股价波动率等微观行为,也影响投资者对于公司信息的判断与反应.本文研究了B股市场开放后的盈余公告效应,结论发现开放前后B股市场的盈余公告效应存在显著差异,投资者结构的变化确实影响了投资者的盈余公告效应.但B股市场的盈余公告效应仍然没有趋同于A股市场.     

中国概念股与国内外股市的联动效应研究

香港和海外上市的中国概念股引起国内外投资者和相关机构广泛关注,中国概念股的走势与国内外股市是否存在联动效应值得研究探讨.运用 DCC(1,1)-MVGARCH 模型对香港和美国的中国概念股指数与上证综数和深证综指以及概念股所在市场的大盘收益率的时变动态相关系数进行考察发现,香港和美国市场的中国概念股与上证综指、深证综指收益序列动态时变相关性总体较弱,但 2007 年以来有逐渐增强的趋势,尤其是香港市场;总体而言,中国概念股与上海市场的联动程度显著高于与深圳市场的联动程度,中国概念股指数与所在市场大盘之间的动态相关性较强而且基本稳定,大大超过与中国国内大盘之间的相关性,所在市场对中国概念股的波动起主导作用;在股市暴涨暴跌的情况下,美国证券市场的中国概念股指数与A股市场的相关性突然增大.     

全球主要股市间信息溢出的变异性研究

使用线性与非线性Granger因果关系检验对不同阶段的全球主要股市间(包括美国、英国、日本、香港以及中国大陆)均值(收益)以及波动(风险)溢出效应及其变异性特征进行实证分析.研究发现:股市间的均值和风险溢出具有非线性特征;全球股市信息与风险联动性、互动性不断加强,传导路径也更加复杂;中国大陆股票市场在开放度、信息传导效率以及国际影响力方面朝着良性方向发展.     

基于Hawkes过程的国际原油市场与中国股票市场大幅波动联动性研究

考虑国际原油市场与中国股票市场之间的大幅波动存在联动性,本文采用二维标值Hawkes模型对2007年至2019年8月的布伦特原油期货和沪深300指数的日度数据中大幅波动的单市场延续和跨市场传染的传播特性进行建模。实证结果表明：(1)Hawkes过程可以较好地拟合国际原油和中国股市之间大幅波动的自激发和互激发效应,并捕捉资产收益率在时间和空间上的聚集性、持续性和溢出性;(2)原油市场和中国股市的大幅波动均存在较强的自激发效应;(3)原油市场和中国股市之间大幅波动的互激发效应具有统计意义上的显著性,但在实际影响方面相比于自激发效应更为微弱。本研究对股票市场建设、资产配置和风险防范均有一定意义。     

沪港股市的波动溢出和时变相关性研究

采用基于加权CCF的方差Granger因果检验方法,分析了上证指数、恒生指数收益序列的波动溢出效应,并以此信息为依据构建BEKK模型对两序列间的时变相关性进行了实证,结果显示两股市之间的波动溢出并不显著,一股市的冲击对另一股市的波动产生的传导性影响不明显;两股市的联系和联动性相对较弱,但有逐渐增大的趋势。     

投资者情绪、过度交易与中国A股市场波动——基于证券投资者信心指数调查数据的分析

本文采用证券投资者保护基金调查数据的证券投资者信心指数(SICI),运用有向无环图(DAG)以及基于有向无环图结果的递归预测方差分解技术，深入探究了我国投资者情绪、过度交易行为与股市波动间的同期及动态影响，进而为减轻我国A股市场的过度波动现象，防范化解金融系统性风险提供实证支持.实证结果显示：就同期影响而言，我国A股市场的过度波动与投资者情绪变化导致了过度交易行为；就动态影响而言，随着互联网通讯技术与杠杆交易的兴起，我国投资者情绪、市场波动具有较强的“自我实现”机制，尽管近年来我国投资者情绪及交易行为日趋理性，但在市场出现较大波动尤其是牛熊更替暴跌时期，市场波动对我国投资者情绪影响将会变大，投资者情绪波动将导致非理性交易行为显著增加，此时投资者的非理性情绪与交易行为也将对我国A股市场波动产生显著影响，加剧了我国证券市场风险.     

基于协高阶矩检验体系的中国资本市场开放与风险传染效应研究

近年来，我国资本市场的开放不断向全面纵深推进，但有关这一进程中风险传染的研究却存在诸多待改进之处。以2000年后我国资本市场开放的若干重大事件为节点，运用协高阶矩风险传染检验体系，对我国资本市场与国际主要资本市场之间的风险传染状况及动态趋势进行了全面系统的考察，取得的主要结论包括：我国资本市场与国际主要资本市场之间的风险传染更多发生在波动、偏度和峰度等高阶矩层面；全球主要资本市场对我国资本市场的风险传染经历了上升—下跌—上升的非线性过程，其间，2006年合格境内机构投资者(QDII)正式进军国际市场和2018年A股正式纳入MSCI指数体系，对我国资本市场与国际主要资本市场之间的风险传染具有极为重要的影响；各国(地区)资本市场对我国资本市场的风险传染呈现聚集性，并在我国实施各类资本市场开放政策的前期更为显著；中国香港市场和日本市场对我国内地市场的风险传染效应最为显著，而2018年A股正式成为全球配资标的后，美国市场对我国内地市场的影响跃居第一，美国市场的影响力随着资本市场的逐渐开放而日益凸显。     

证券市场信息流动及其市场分割检验

本文利用Cheung（1996）提出的CCF方法研究了境内证券市场与香港证券市场之间的信息流动和波动溢出效应，并通过不同阶段信息流动状况的对比来检验市场之间分割状况的变化。研究发现，随着中国金融体系的改革和资本市场的逐步开放。境内外证券市场之间的市场分割程度正在逐步减弱，信息流动和波动溢出效应越来越强。从信息流动的方向看。研究发现，国内A股市场对于香港证券市场的影响并不——香港证券市场对于国内A股市场却有明显的波动溢出效应。     

股市政策对股票市场的影响——基于投资者社会互动的视角

本文将影响股市的政策分为五类,检验股市的政策效应;并以新浪财经博客为投资者之间社会互动的媒介,利用文本挖掘技术和社会网络研究方法,构建反映投资者之间社会互动程度、情绪属性以及社会网络中心程度的变量,探讨社会互动对股市政策效应的影响.实证研究表明,舆论导向政策对股市收益率存在显著的正向影响;证券供给需求性政策、货币政策显著提高股市波动率,市场创新与市场交易制度显著降低市场波动率.同时,投资者对专业性政策的解读显著依赖于社会互动,社会互动会放大货币政策对股市收益率的正向影响,加剧证券供给需求性政策对股市波动的影响,平缓市场创新与市场交易制度对股市波动的影响,而不影响舆论导向政策对股市产生的效应.     

封闭式基金价格指数波动溢出效应研究——以深市基金指数为例

作为在交易所折价交易的基金品种,封闭式基金吸引了众多机构投资者和个人投资者参与博弈。然而关于封闭式基金市场波动性的研究较少,不能很好地刻画封闭式基金市场的极端风险对证券市场条件波动的影响。为此,本文运用CGARCH模型、Granger因果检验分析了深市基金指数(封闭式基金价格指数)与开放式基金、A股、B股、仿真股指期货以及债券市场的主要指数在波动上的关联性。同时分析了极端风险对条件波动的溢出效应。结果显示,深市基金指数的波动和仿真期指、B股、债券市场的关联性较大,具有引领仿真期指、B股、债券市场波动的实力。而中证基金指数、仿真期指、股票市场、债券市场主要指数对封闭式基金市场也存在部分影响。结论为机构投资者及时调整不同资产类别投资比例提供了参考。同时,也有利于国内监管部门以及投资者审慎地对待封闭式基金市场的影响力并加强风险防范意识。     

经济不确定性是股市波动的因子吗？——基于GARCH-MIDAS模型的分析

本文运用混频模型（GARCH-MIDAS）分析了经济不确定性对中国股市波动率的影响。经济不确定性包括宏观经济不确定性和经济政策不确定性两方面。总体来说，经济不确定性会影响中国股市的波动，但强度有限，且A股、B股间表现出差异。经济运行（IP）和消费（inf）中的不确定性是A股、B股共同的波动因子，且IP的贡献度最高；货币政策（IR）、中国经济政策不确定性（CEPU）对A股无显著影响，但会显著影响B股的长期波动趋势；美国经济政策不确定性（AEPU）的影响则不显著。加入显著性指标有助于提高波动率的预测精度，混频模型为分析股市波动中的长期趋势和短期波动提供了一个新视角，有助于识别股市波动中的经济影响因素。     

股市波动助长了市场投机性吗?

高投机性和高波动性一直是中国股票市场的显著特征,本文以中国A股市场为研究对象,从投机性市场异象、均值-方差关系以及宏观风险因子定价三个方面研究了股市波动的加剧对市场投机性的影响.研究结果表明,股市波动的加剧助长了市场投机性,具体体现在:在高波动率状态下,中国股票市场的投机性市场异象显著增强;同时,市场组合收益率正向的均值-方差关系减弱,宏观风险因子价格偏离理论预期.本文的结论对于加快建设高效的股票市场,强化中国股市的资源配置功能,提高中国股市的监管效率等方面有着重要的启示.     

全球性股市恐慌下的股市日内风险传染:来自欧债危机时期的证据

本文主要着眼于全球性股市恐慌下的中国内地与中国香港、中国台湾、日本股市之间的日内风险传染现象,使用日内5分钟数据,应用FFF回归、FIEGARCH模型、ARFIMAX模型的波动溢出三步检验法,对内地股市与其他三个东亚股市之间的日内波动溢出效应进行了实证分析.本文的主要结论是:中国内地与中国香港股市之间存在着强烈的双向波动溢出效应;中国内地与日本股市互不影响;中国内地与中国台湾股市之间,虽然在非恐慌时期几乎不存在波动溢出效应,但进入恐慌时期后中国台湾股市显著受到内地股市影响.股票市场之间的波动溢出效应具有非对称性特征,并且股市下跌时的波动溢出效应比上涨时要大.     

人民币汇率与股票市场波动溢出效应研究

采用BVGARCH-BEKK模型,结合LR似然比检验和Wald检验,实证研究人民币汇率与股票市场之间的波动溢出效应.采用1997年1月1日～2008年12月31日人民币对美元中间价和上证A股指数的日交易数据,并考虑到2005年7月21日人民币汇率形成机制改革这一事件可能产生的结构性影响.划分为汇改前和汇改后两个子样本区间,深入分析人民币汇率与上证A股之间的波动溢出效应.实证结果表明,人民币汇率与股票市场之间存在波动溢出效应,且在汇改前和汇改后的表现不同;汇改前表现为显著的从汇率到股市收益率的波动溢出,汇改后主要表现为显著的从股市收益率到汇率变动率的波动溢出,汇改后汇率与股票市场之间的联系有所增强.针对实证结论,分析其背后的经济制度因素,并且得出一些政策启示.     

我国内地公司ADR与原股的外溢效应研究

本文以14家同时发行H股与ADR,6家同时发行B股与ADR的上市公司为样本,利用GARCH(1,1)-MA(1)模型,探讨ADR与原股报酬波动的外溢效应,以了解我国证券市场与美国证券市场的整合程度。结果发现,我国H股与ADR之间存在报酬波动性的双向相关性,B股与ADR之间存在报酬波动性的单向相关性。本文认为,投资主体差异、市场发展程度不同以及汇率制度是三个影响我国市场和美国市场整合程度的主要因素。     

基于马尔可夫转换GARCH模型的上海股市风险研究

在本文中我们将马尔可夫转换模型与GARCH模型相结合来分析上海A股和B股市场的风险结构,实证研究发现上海A、B股市场的风险具有明显的状态转换特征,高风险状态和低风险状态在波动值和波动持续期方面存在着较大的差异,而我们的模型能够较好的捕捉到这种状态相依特征.因此马尔可夫转换GARCH模型较传统的GARCH模型能够更好地刻画上海股市的风险特征和景气状况.