融资流动性与市场流动性

市场流动性刻画市场的交易能力,融资流动性反映投资者的融资能力,两种流动性及其相关程度是衡量金融市场健康发展的重要指标,为了控制与防范危机时期金融市场的风险,有必要准确分析和量化融资流动性与市场流动性的关系。以融资流动性和股票市场流动性为研究对象,以美国次级债危机作为研究背景,选择2000年1月3日～2008年4月30日作为样本区间,运用DCC-MVGARCH模型估计融资流动性与股票市场流动性之间的动态相关系数,并通过t检验对比金融危机前后两者之间动态条件相关系数的时间走势,以证实两种流动性在危机时期是否存在相互增强的促进作用。实证结果表明,危机爆发前,融资流动性与股票市场流动性的动态相关性较低,且相对稳定,但危机爆发后,两种流动性的相关性显著增强,且波动程度变大,呈现出流动性螺旋的现象。这一结论为危机中市场流动性突然消失提供了理论解释,并以此提出提升市场流动性的相关政策和建议。     

基于变参数模型的流动性与上证综指收益率关系研究

研究了流动性与上证综合指数收益率之间的时间序列动态关系,并利用状态空间模型对流动性与上证综指收益率的动态关系进行了变参数分析。结论是:上证综指收益率对宏观流动性变动的时变弹性系数在近几年流动性过剩的背景下,呈现上升趋势。其中,能源、钢铁和金融行业时变弹性系数波动比较剧烈,而医药行业的时变弹性系数波动较小。证券市场(微观)流动性变动的时变弹性系数随着我国股票市场发展的逐步健全、完善而趋于平稳。     

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.     

中国股票市场的时变杠杆效应研究——基于随机Copula模型的实证分析

构建随机Copula模型研究了中国股票市场在极端市场条件下的时变杠杆效应.为了解决金融市场中波动率不可直接观测的问题,采用已实现波动率测度作为隐波动率的代理变量,进而运用基于有效重要性抽样的极大似然(EIS-ML)方法估计了随机Copula模型的参数.基于沪深股市数据的实证研究表明:中国股票市场的杠杆效应具有非对称特征,即股市低收益率伴随高波动率,但股市高收益率不一定伴随低波动率;中国股票市场的杠杆效应存在显著的时变性,沪深股市杠杆效应表现出类似的变化趋势;随机Copula模型相比其它Copula模型(静态Copula模型和时变Copula模型)具有更好的数据拟合效果.     

LEVY-LIBOR市场模型的蒙特卡罗模拟参数校准与估计

基于远期LIBOR利率的随机波动与无限跳跃特征，针对标准化LIBOR市场模型（LMM）和随机波动率LIBOR市场模型（SV-LMM）应用局限，进一步引入Levy无限跳跃过程，建立多因子非标准化Levy 跳跃随机波动率LIBOR市场模型（SVLEVY-LMM）。在此基础上，基于非参数化相关矩阵假设，运用互换期权（Swaption）、利率上限（Cap）等主要市场校准工具和蒙特卡罗模拟技术，对模型局部波动率和瞬间相关系数等参数进行有效市场校准；应用自适应马尔科夫链蒙特卡罗模拟方法（A-MCMC）对Levy跳跃与随机波动参数进行有效理论估计。实证认为，对远期利率波动率校准，分段固定波动率结构较为符合市场实际情况；对远期利率相关系数矩阵校准，非参数化相关系数矩阵具有最小估计误差和最佳的市场适应性；SVLEVY-LMM能够最好拟合远期LIBOR利率。     

股票市场的羊群行为与波动:关联及其演化——来自深圳股票市场的证据北大核心CSSCI

提出羊群行为指标以及基于多重分形谱分析的市场波动指标,运用Diks与Panchenko[19]提出的非线性Granger因果关系检验和Zebende[20]提出的DCCA交叉相关系数,动态研究了深圳股票市场的羊群行为与市场波动的关联以及他的演变规律.结果显示,深圳股票市场羊群行为与市场波动之间的关联并不表现为简单的线性方式,而是复杂的非线性机制;金融危机前后深圳股市羊群行为与市场波动之间表现出方向不同的相关性和不同的因果关系.总体来说,2005年股改之前羊群行为与市场波动之间互不影响,2005年至2007年间羊群行为正向影响市场波动,而2008年之后羊群行为负向影响市场波动,同时市场波动也负向影响羊群行为.这一新的发现表明,市场羊群行为并不像传统研究所宣称的总是产生"正反馈效应",有时也表现出"负反馈效应".     

股票市场的羊群行为与波动: 关联及其演化——来自深圳股票市场的证据

提出羊群行为指标以及基于多重分形谱分析的市场波动指标,运用Diks 与Panchenko ［19］提出的非线性Granger 因果关系检验和Zebende［20］提出的DCCA 交叉相关系数,动态研究了深圳股票市场的羊群行为与市场波动的关联以及他的演变规律． 结果显示,深圳股票市场羊群行为与市场波动之间的关联并不表现为简单的线性方式,而是复杂的非线性机制; 金融危机前后深圳股市羊群行为与市场波动之间表现出方向不同的相关性和不同的因果关系． 总体来说,2005 年股改之前羊群行为与市场波动之间互不影响,2005 年至2007 年间羊群行为正向影响市场波动,而2008 年之后羊群行为负向影响市场波动,同时市场波动也负向影响羊群行为． 这一新的发现表明,市场羊群行为并不像传统研究所宣称的总是产生“正反馈效应”,有时也表现出“负反馈效应”     

基于混频数据模型的宏观经济对股票市场波动的长期动态影响研究

股票价格时间序列与宏观经济变量时间序列原始数据的不同频直接导致传统计量模型在处理宏观经济波动与股票市场波动的关系问题中产生模型误设和估计偏误。本文运用混频自回归条件异方差模型从水平值和波动率两个维度实证分析生产者价格指数、居民消费价格指数、宏观经济景气指数及同业拆借利率四个宏观经济变量对股票市场波动的长期动态影响。同时,运用主成分分析提取宏观经济第一主成分并构建一个宏观经济综合指数,进一步探究宏观经济总体状况对股票市场波动的长期影响。研究发现：股票市场已实现波动率显著地放大了股票市场的长期波动。生产者价格指数、居民消费价格指数、宏观经济景气指数的水平值和波动率均对股票市场长期波动产生显著影响;且其波动率维度呈现出较强的持续效应;同业拆借利率仅在水平值维度对股票市场波动长期成分产生微弱影响。宏观经济第一主成分和宏观综合指数的波动率对股票市场波动长期成分均具有显著的正向放大作用,但持续效应较弱;而其水平值对股票市场波动长期成分的影响虽然微弱,但持续时间较长。     

基于非参数时变Copula模型的美国次贷危机传染分析

金融危机传染分析是国际金融领域中的重要课题,本文对Copula变点检测方法进行推广,采用时变非参数阿基米德Copula模型检验金融危机传染的存在性及其变化趋势,以时变尾部相依系数的大小来度量危机传染程度,并结合系数的变化趋势和时间段对金融危机传染效应进行分析.最后选择全球六个主要股票市场指数和S&P500指数进行危机传染实证研究,得出次贷危机对不同国家或地区的传染效应有所差别.     

多国股票市场的高频波动相关性研究

本文通过建立包含马尔科夫机制转换结构的MS-MHAR-DCC模型，并选取世界上比较发达的国家和地区股票市场的高频日内交易数据为样本，对多个股票市场波动相关性进行研究。通过引入包含马尔科夫结构的外部随机矩阵，本文识别出金融市场波动相关的截断时期，正态分布设定下相比在t分布设定下识别的截断时期更多且持续时间更长。在模型的截断时期内，多个股票市场的波动相关结构主要受到正向冲击，即在截断时期内的波动相关性大于平常状态的波动相关性。本文还发现，相同地域的股票市场间的动态波动相关性在大部分时期内表现为较强的正相关；美国股票市场和其余5个国家股票市场波动的动态相关性在大部分时期都表现为较强的正相关，表明美国作为全球巨头在世界金融市场波动的引导作用。     

次贷危机前后国际原油市场与中美股票市场间的协动性研究

本文运用基于动态条件相关的多元GARCH(DCC-MVGARCH)模型,对美国次信贷危机发生前后国际原油市场和中、美股票市场间的协动性变化进行了研究。实证结果表明在次信贷危机发生后,国际原油市场与中、美股票市场间的协动性有了明显的增强,不同市场间的波动具有明显的传导作用。国际原油市场与美国股市的协动性相对于中国股市波动性更强,说明冲击在国际原油市场与美国股市间的传导更强烈,其协动性对冲击的反应更敏感。另外,运用偏最小二乘方法(PLS)对影响国际原油市场和中、美股票市场的诸多因素在次信贷危机爆发前后对协动性解释能力的变化进行了分析,结果发现次信贷危机对这些因素的解释能力有明显的影响。     

市场流动性与市场预期的动态相关结构研究——基于ARMA-GJR-GARCH-Copula模型分析

本文在兼顾"时间尺度"和"价格尺度"双重因素下构建了标准化的市场流动性测度,并利用时变信息熵方法提出了一类市场预期的新指标。将ARMA-GJR-GARCH模型与时变Copula模型相结合分析了市场流动性与市场预期之间的动态相关结构。利用2009年1月~2014年9月中国股市日度数据进行实证分析,结果表明:市场流动性和市场预期存在较明显的持续性和负向"杠杆效应",通过LL、AIC和BIC三种准则比较发现时变正态Copula模型的拟合效果最好,时变相关性分析说明市场流动性和市场预期长期内保持着负相关的总体态势,欧债危机期间时变相关系数在正负状态间转换频繁,其相关结构出现了几次较大的变点,但正常时期两者之间的相关程度并不显著。该结论对于监管部门在危机期间及时引导市场预期,增强市场流动性从而减少危机传染和缓释金融风险非常重要。     

国际油价、美国经济不确定性和中国股市的波动溢出效应研究

2008年金融危机以来的全球股市震荡,油价波动剧烈和经济的不确定性使得研究不同市场间的风险传导效应具有重要的意义。在综合评价现有研究的缺陷和既有改进方法的情况后,本文借鉴Diebold and Yilmaz （2012）的研究方法探索国际原油价格、美国经济不确定性和中国股市的波动溢出效应。本文选取1986年1月到2016年12月原油价格、美国经济不确定性指数和中国股票价格的月度数据,分别研究了静态波动溢出指数,动态波动溢出指数并做出了非线性检验。实证结果表明：变量国际油价解释了大部分的波动。方向性溢出指数是双向的和非对称的。在整个样本阶段系统的波动主要来自其他变量的冲击,变量国际油价的溢出效应占比重较大。变量国际油价、美国经济不确定性和中国股价对其他变量的波动溢出都存在非线性效应,前两者的正向变量的溢出效应较大,负向变量的溢出效应较小;后者的正向变量的溢出效应较小,负向变量的溢出效应较大。     

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。     

北上资金、百度指数与股市关联性的时频域研究——基于协高阶矩视角

为准确考察经由陆股通的资金量与投资者关注度对股市的影响，并兼顾股市时频域特征，将EEMD与高阶矩波动模型相结合，分别构建三个频率尺度下股市收益率、北上资金与百度指数的三元GARCHSK模型，基于时变协高阶矩视角对模型所得结果进行对比分析。结果表明：北上资金及投资者关注度均与内地股市存在时变关联关系；协高阶矩逐步成为内地股市与北上资金风险传染与波动关联的重要途径，且关联性逐步提高，而投资者关注度与内地股市的关联途径较少，关联关系存在较大不确定性；内地股市的短期均值与方差变动更多地取决于北上资金量，长期非对称性、极端风险概率的变动则与投资者对相关信息的关注程度存在更为显著的关联。本文从不同频率尺度探讨北上资金、投资者关注度与内地股市的协高阶矩关联途径与时变互动关系，为后续互通机制的政策效应研究提供了更为全面的角度和思路。     

考虑结构变化和长记忆性的国际原油价格波动率预测研究

原油市场普遍存在结构变化现象，可能会引发原油价格波动率的长记忆性，导致模型参数的有偏估计。为此，本文考虑原油价格波动率的结构变化和长记忆性特征，采用考虑结构断点的GARCH族模型和MMGARCH模型对WTI和Brent油价波动率进行预测建模。结果表明，WTI和Brent油价波动率中确实存在明显的结构变化和长记忆性特征，而能够捕捉这两种特征的GARCH族模型往往比忽略它们的模型取得更好的油价波动率预测效果，特别是，同时动态捕捉结构变化和长记忆性特征的MMGARCH模型对油价波动率的预测性能优于其他相关模型。     

我国外汇市场与股票市场间波动溢出效应实证研究——基于小波多分辨的多元BEKK-GARCH(1,1)模型分析

汇率机制和股权分置改革加强了我国汇市与股市一体化程度, 近期人民币升值压力不断演化和几大经济危机爆发进一步增强了两个市场间的关联性。本文采用小波多分辨分析与多元BEKK-GARCH(1, 1)模型相结合方式研究了国内汇市与股市之间的波动溢出关系, 实证结果不仅表明两大市场存在显著的波动溢出效应, 还发现在不同交易周期下存在着不同的波动溢出效应, 短期来看股市向汇市有单向传递效应, 随周期变长发展为双向溢出, 其中又以汇市向股市波动溢出效应更为显著, 长期则仅有小幅度溢出效应存在于股市向汇市波动传递过程中。     

基于MFXDMA方法的加密货币和中国股市间的多重分形交叉相关性研究

加密货币这一新兴的金融市场目前引起了学者的广泛关注。本文主要基于多重分形降趋移动平均交叉相关分析法(MFXDMA),以4类加密货币(比特币、以太坊、瑞波币和莱特币)、上证指数和恒生指数为研究对象,实证分析了加密货币单一市场、交叉市场间收益率的多重分形特征,以及加密货币和上证指数、恒生指数交叉相关性的多重分形特征。实证结果表明,比特币、以太坊、瑞波币和莱特币各单独市场的收益率具有长记忆性、非对称的多重分形特征。4个加密货币市场中以太坊的市场效率最强,而比特币的市场效率最弱。加密货币市场对内地股市和香港股市产生了一定影响,市场间的交叉相关持续性增强。通过对比特币、比特币和以太坊交叉市场采用中心和前向移动平均法进行对比分析,实验表明本文使用后向移动平均法的结果是稳健的。最后通过滑动窗技术,研究了单一市场和跨市场相关性、波动函数的时变特征,结果表明比特币和以太坊,上证指数和恒生指数时变特征具有一定的相似性,并且上证指数比恒生指数更易受加密货币市场的影响。     

国际油价、宏观经济变量与中国股市的尾部风险溢出效应研究

本文首先基于Massacci (2017)提出的时变POT模型、应用纯时间序列方法测度动态尾部风险,再利用Diebold和Yilmaz (2012, 2014)提出的溢出指数模型,结合滚动样本估计方法,从方向、大小和动态性的角度考察中国股票市场与宏观经济体系之间的尾部风险溢出效应。研究结果表明,中国股票市场与宏观经济变量之间存在显著的尾部风险溢出效应,总溢出指数在危机时期显著提高。股票市场对宏观经济的方向性尾部风险溢出效应要弱于其接收自宏观经济体系的冲击,是系统中最大的尾部风险净接收者。其中,国际原油价格、货币政策的极端变动等均对股市尾部风险水平产生重要影响,是中国股票市场尾部风险的重要来源。此外,我国经济政策不确定性指数与股票市场之间的尾部风险溢出效应正逐渐增强。因此,在经济转型的关键时期,政策制定者和监管当局应特别关注经济政策不确定性对金融市场和实体经济的负面影响。