中国房地产业与银行业动态相关性及风险溢出性——基于GPD-Copula-CoVaR模型的实证研究

文章通过构建GPD-Copula-CoVaR模型,考察了2000年1月至2017年6月中国房地产与银行业的动态相关性与风险溢出性,并通过Monte Carlo方法拟合VaR,检验了模型样本外的预测能力。结果表明,房地产与银行的相关性与房地产市场的繁荣及政策调控密切相关,但严厉的政策调控只能暂时降低两个行业的相关性,并不是长效机制;样本外预测显示GPD-BB1Copula模型对实际风险损失的覆盖率更高,模型预测效果更好;此外,房地产与银行存在双向风险溢出效应,其中房地产对银行的风险溢出更强,约为40%。研究对相关投资者和政策制定者具有较强的应用价值。     

经济政策不确定性、宏观经济与资产价格波动——基于TVAR模型及溢出指数的实证分析

本文利用Baker等人构建的经济政策不确定性指数和我国1997年01月-2017年09月的宏观经济数据，通过非线性TVAR模型及其方差分解构建的溢出指数，实证考察了我国经济政策不确定性对宏观经济与资产价格的非对称影响，并测度了在不同经济政策不确定性环境下，经济变量间的相互溢出效应。研究发现：（1）经济政策不确定性的影响是非对称的，在经济政策不确定性较高时，其正向冲击将使得产出降低0.21%左右，房价和股市收益率分别上涨0.67%、0.51%左右；而在经济政策不确定性程度较低时，其正向冲击的影响微弱。（2）溢出指数表明，经济政策不确定性对产出、房价和股市存在净溢出，且在经济政策不确定性较高时期，总体溢出指数超过50%，变量间的联动性较强。研究结果表明，相关部门在制定及调整经济政策时应充分考虑其可能引发的不确定性，并通过阐明经济政策意图等方式，将负面影响降到最低。