中美股票市场联动关系研究

根据2005年到2008年之间中国资本市场的不同开放程度,利用协整检验和Granger因果检验,对样本区间内不同时间阶段以上证指数为代表的中国证券市场与以道琼斯指数为代表的美国股票市场的联动性进行了比较分析。研究发现,2005年到2008年中美股市的联动性增强了。从2007年开始,美国股市单方向影响中国股市。     

基于VECM模型的中国股票市场与宏观经济研究

该文从实证研究的角度出发,通过单位根检验、Johansen协整检验和建立VECM误差修正模型等方法的分析,研究了我国股票市场和宏观经济各指标之间的关系。结果表明:货我国股价指数与宏观经济变量之间存在协整关系,利率和工业增加值对于上证指数都有负向的影响,但是存在一定的滞后性,而消费者物价指数和货币供应量对于上证指数则影响非常有限。上证综合指数的变化主要还是受自身的影响,具有一定的外生性。     

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。     

基于生存分析模型的中美两国股市比较研究

本文首次运用生存分析方法对道琼斯工业价格指数进行研究,研究发现道琼斯工业指数的连涨连跌收益率服从Gamma分布,并且在牛市和熊市中,Gamma函数的两个参数是不同的。最后对上证指数和道琼斯工业指数的连涨连跌收益率进行对比分析,发现道琼斯工业指数比上证指数运行更加平稳。     

经济增长、信贷规模、资产价格和股票价格的关系——主要以GDP、短期贷款和上证指数为例

基于ADF单位根检验,PP检验,协整理论,ECM模型等计量经济学理论,来描述GDP、信贷规模以及股票价格的关系。具体选用了以GDP,短期贷款和上证指数为研究对象,讨论它们之间的传导机制。采用实证分析的方法进行研究,揭示了上证指数是如何随着GDP和短期贷款变动而变动的。     

沪深300指数与世界主要股票指数的关联性分析

运用VAR模型、Granger因果检验、脉冲响应分析及Johansen协整检验对沪深300指数和世界主要股票市场指数的关联性进行检验和分析。实证结果表明,沪深300指数与世界主要市场股票指数存在短期相关关系,且与除日经指数以外的其他世界主要指数存在长期协整关系。世界主要市场股票指数对沪深300指数有较强的引导作用。因此得出我国股票市场指数与主要市场指数有一定的趋同性,我国资本市场与世界资本市场具有一定联动性,且受世界资本市场影响的结论。     

股市联动中的“涟漪效应”

本文提出"涟漪效应"来解释国际股市联动性的大幅波动。所谓涟漪效应就是中心市场特有波动对其它市场间联动性产生影响的现象。本文采用滚动窗口和DCC-GARCH的方法计算了市场特有波动和收益相关系数,以9个主要市场指数为样本对国际股票市场中涟漪效应进行实证检验。研究结果显示,2007年后国际股市联动性变化与美国市场的涟漪效应有关,美国市场特有波动升高（降低）会导致全球股市联动性升高（降低）,而其他市场特有波动并没有类似影响。美国市场与其他市场间联动性基本不受第三方市场特有波动的影响,A股与美股联动性的增强是造成A股与其它股市联动性变化的主要原因。此外,研究特有波动与相关系数的关系能帮助我们识别国际股市中风险传递方向,本文结果显示欧洲市场对其他市场的影响非常有限,以往研究可能高估了欧洲市场的影响力。本文丰富了股市联动性影响因素的研究,对理解市场联动性变化、评估市场影响力等问题有重要意义。     

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。     

中国股市的经济晴雨表作用——基于热最优路径法的动态分析

虚拟经济与实体经济之间有着密切的联系.股票市场作为虚拟经济的重要组成部分,其运行周期与宏观经济有着密不可分的联系,但这种关系往往是多因素的非线性关系,很难用传统的计量方法来确证.本文采用并发展了金融物理学中的热最优路径法,研究了我国股指与GDP之间的动态领先滞后关系.结果表明,在2002年之前,上证指数与GDP之间不存在显著的领先滞后关系;而在2002年后,上证指数领先于GDP的关系日渐显现,大约领先两个季度左右;在2006年以后,上证指数领先于GDP的关系更加明显,说明我国股市已初现"经济晴雨表"的作用.     

基于时间序列分析股票上证指数走势

本文应用时间序列对上证指数历史数据进行研究分析,并建立预测模型,以研究2014年上证指数的变化规律。利用统计分析软件分别对其开盘价格进行分析,应用时间序列分析方法建立模型对上证指数作预测分析,以得出接近真实值的预测值,并对模型进行检验,证明有效后,对未来数据进行短期预测。     

Levy Tempered Stable金融资产收益分布及其CF-CGMM估计方法研究

本文在对经典的和修正的Levy tempered stable分布进行研究的基础上,结合现实中金融资产收益分布的实际特征,分析Levy tempered stable分布在构建模拟金融资产价格过程的Levy Jump模型的优势。由于这类分布的概率密度函数不存在解析式,直接应用传统MLE方法进行参数估计存在困难。为此,根据特征函数与概率密度函数的等价关系,本文建立基于特征函数(CF)具有连续矩条件的GMM(简称CF-CGMM)的Levy tempered Stable分布参数估计方法。同时,利用恒生指数、上证指数、标准普尔500指数数据对以上分布和参数估计方法进行实证研究,并根据参数计算结果和统计假设检验,对不同Levy tempered Stable分布的拟和优度进行检验和比较。本文也在参数估计和统计检验工作的基础上,根据Levy tempered Stable分布模型中不同参数的含义,结合实证计算的结果,对恒生指数、上证指数、标准普尔500指数价格运动特征给出符合现实的解释。     

基于Asymmetric Laplace分布的金融风险度量

金融资产的损益分布具有明显尖峰肥尾和不对称等特征,本文采用非对称拉普拉斯分布来刻画这些风险特征,给出了市场风险VaR和CVaR度量的AL参数法和AL-MC法。选取上证指数、日经225指数及S&P500指数为研究对象,结合各股市的风险特征,给出了VaR和CVaR度量及其返回检验和准确性评价。结果表明,基于AL分布的风险度量模型具有其合理性和适用性,能很好地度量市场风险。     

沪深股市协整关系的实证分析

基于徐龙炳《上证指数与深证指数协整性研究》,本文采用最新数据对沪深股市进行研究,其目的是探究沪深股市较徐龙炳学者的研究是否有所改变。     

分类信息对股市波动的影响研究

本文提出了基于高频数据的分类信息混合分布EGARCH模型,将上证指数的五分钟高频数据作为研究对象,引入修正混合分布(MMM)模型,将去除了趋势性和序列相关性的不同性质的对数交易量分解为进入市场的正的随机信息流和负的随机信息流两部分,作为分类信息流代理,加入EGARCH模型的方差方程中,考察"好消息"和"坏消息"对上证指数波动性的影响。     

基于ARIMA模型对上证指数的实证分析

运用时间序列分析方法,通过收集上证指数的历史数据,对数据进行平稳性检验,白噪声检验,建立ARIMA(p,d,q)模型,估计出模型的参数,并对上证指数的走势作了预测和拟合,预测结果比较理想,预测值接近真实值.对上证指数的短期预测有较好效果.     

基于欧洲主权债务危机背景下的金融传染分析

运用向量自回归方法(VAR)和时变多元GARCH模型(DCC-MGARCH),检验欧洲主权债务危机期间的金融传染效应。研究市场包括希腊、西班牙、爱尔兰、英国、法国、德国、美国、日本以及中国的股票市场。实证结果表明,欧洲债务危机期间各国金融市场间相关性显著上升,市场间影响程度更大、影响时间更长,存在金融传染效应;希腊是此次危机的传染源,欧洲其他国家之间的传染效应不明显;蔓延期中国股票市场也与欧洲市场存在联动性,但影响较为滞后。此外,研究发现直至2009年4月,美国次债危机的影响才基本消退。分析表明历年巨额的财政支出和较差的经济自愈能力是欧洲主权债务危机发生的主要原因。     

中国股票市场资产价格模型设定检验

正确设定股票市场资产价格动态模型对资产定价、投资组合和风险管理具有基本重要性。本文基于随机过程非参数统计推断方法,采用幂变差和门限幂变差构造检验统计量,首次对我国股票市场资产价格半鞅的构成进行检验和分析。采用上证指数、深证成指和沪深300指数日内高频数据的实证结果表明,我国股票市场资产价格过程包含布朗运动积分形成的扩散过程和跳过程,既包含有限活动Poisson大跳过程也包含无限活动Levy小跳过程。在跳扩散过程中引入无限活动Levy跳跃过程才能全面刻画我国股票市场资产价格的动态特征。这一结果为相关研究提供了基础性实证结论。     

基于马尔科夫随机波动和极值理论的风险测度

针对金融资产波动的时变、聚集以及状态转换等特征,将马尔可夫转换模型和随机波动模型相结合,同时考虑波动尾部的状态分布,构建MSSV-t模型,然后将收益序列转化为标准残差序列,在此基础上,应用EVT模型对标准残差进行建模,进而构建基于MSSV-t-EVT的VaR测度模型,最后对该模型的有效性进行检验。研究发现：MSSV-t-EVT模型能够有效识别上证指数（SSCI）的波动转换特征,并且能合理地测度该指数的收益风险,尤其在高的置信水平下表现更好。研究结论表明MSSV-t-EVT模型能较为准确的刻画股市剧烈波动的事实,可用于交易风险控制和对市场异常波动的预警。     

人工智能定价对消费者价格公平感知的影响

在GARCH模型框架下,提出过新的双曲GARCH形式(记为HGARCH),不仅与HY-GARCH模型一样可以同时刻画波动的强烈振幅和长记忆衰减两个性质,并且较之HY-GARCH模型,有更简单的条件方差非负约束条件.然而,当时间序列较长时,用单一参数结构不能充分捕捉可能发生的结构变化.为此,提出新的动态混合HGARCH模型(DM-HGARCH),使之可以同时拥有协方差平稳、长记忆和结构变化3个特性.讨论了新模型的弱平稳解存在条件,利用EM算法进行参数估计,并且用蒙特卡罗模拟给出估计在有限样本下的表现.最后将该模型分别用于1995年~2014年中国上证指数和美国标普500指数的日波动率建模.结果表明,在给定样本期间内,动态混合HGARCH模型(DM-HGARCH)对标普500指数有更好的样本内拟合和样本外预测表现.     

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。