中美股市的联动性分析——基于沪深300与道琼斯工业平均指数的实证研究

随着世界经济一体化的推进和金融全球化的发展,国际资本市场间的联系愈发紧密,而研究最具成熟资本市场标志的美国股市与作为新兴市场代表的中国股市之间的联动关系具有重大意义。可以沪深300股指和道琼斯工业平均指数作为考察对象,利用协整检验考察中美两国股市的长期均衡关系,并运用Granger因果关系检验和DCC-GARCH模型分析两股市在短期的收益均值和波动率溢出效应,进一步地,再用分位数回归分析研究极端情形下的股市联动性。研究结果表明,中关股市不存在长期均衡关系;在短期,美国股市对中国股市存在显著的均值溢出和波动溢出,且在极端情形下影响更为显著。     

中美股市溢出效应实证分析

随着中国资本市场的逐渐开放,中国资本市场的逐渐规范和完善,中国股票市场和美国股票市场的关联性正在加强。运用Granger因果关系检验和GARCH—M模型,对中美股市收益和波动的相关性进行实证检验和分析,给出了参数的估计结果和主要实证结论。美国股票市场对中国股票市场开始产生溢出效应,而中国股票市场对美国股票市场还没有产生溢出效应。     

中国货币政策与股票市场溢出效应研究——基于VAR-GARCH-BEKK模型

在对中国货币市场利率、汇率和股票市场进行总体经验分解的基础上,运用VAR-GARCH-BEKK模型对实证分析货币政策与股票市场的联动性进行实证研究。研究表明:利率与股市间存在双向溢出效应,汇率和股市、利率和汇率间存在非对称的溢出效应,市场间存在显著的传导性,影响的方向和力度有所差异,从长周期趋势来看,汇率相较利率对股票市场波动溢出影响更具持久性。应密切关注市场波动,避免金融市场风险影响宏观经济运行,在有效监管框架下货币政策应着眼长期趋势,甄别市场波动力度与持久性,适时适度地完成货币政策调控。     

可转债市场与股票市场间的溢出效应研究

将利率作为外生变量,运用VAR-（BV）EGARCH模型对可转债市场与股票市场之间的溢出效应进行研究。研究结果表明:在收益溢出方面,只存在股票市场对可转债市场的溢出效应。在波动溢出方面,存在可转债市场与股票市场之间的双向溢出效应;并且存在利率市场向股票市场的单向波动溢出效应。从非对称溢出效应来看,存在股票市场对可转债市场的波动溢出的非对称性,由此可以看出,股票市场仍然是出于绝对支配地位的金融市场。     

中美股票市场周期波动的联动性研究——基于频带分解的新证据

随着世界经济一体化,全球股市逐步呈现彼此联动的态势.不论是短周期波动、中周期波动,还是长期趋势,上证综指与道琼斯指数在各层对应波动成分间都存在着统计显著的双向Granger因果联动机制.不论是短线投机还是长期投资,投资者都很难通过在中美两国资产组合配置获得风险降低的好处.从联动作用机制来看,中美股市间不仅存在着“经济基础效应”,而且存在“市场传染效应”.中美股市间的全面联动对我国相关监管部门关于金融风险防范,保障我国金融安全提出了更高的要求.     

中美股指间的动态相依结构及突变因素——基于时变Copula-ARMA-NAGARCH的分析

为了克服传统格兰杰因果检验等方法在研究股市相依结构时存在的不足,文章构建了时变Copula-ARMA-NAGARCH模型,研究了中美股指及中国主要股指间的动态相依结构及其突变影响因素.研究发现,中国主要股指间的动态相依关系存在显著差异,中美两国主板间和创业板间的联动关系密切,其相依结构具有显著的突变特征.其中,国际因素对中美股指间的相依结构具有正向影响,对国内股指的相依结构影响不显著;国内因素对国内股指相依结构的影响是正向的,对中美股指间的相依结构影响是负向的,中美两国股票市场表现为非对称的相依结构.     

中美股票市场风险传染效应分析——基于相关性结构分解

股票市场的“溢出效应”是学术界持续关注的热点问题。在全球政治经济格局日益复杂的当下,研究中美两国股市之间的传染效应也具有现实意义。基于2001年1月—2020年7月上证综合指数和标普500指数的日收盘价数据,运用分块混合Copula模型,对不同市场行情下中美股市之间的相关性结构进行分解并识别了风险传染方向。研究发现：中美股市之间风险传染效应在低迷与繁荣两种极端市场行情下具有非对称性;在两种极端市场行情的更迭过程中,风险传染效应以较大概率伴随出现。传染强度上,2005年以后能够检测到中美股市之间存在显著的风险传染效应,而2012—2019年传染效应达到最强。传染方向上,次贷危机之前,美国股市对中国股市存在单向风险传染;次贷危机之后,美国股市的主导地位有所减弱,中国A股一度表现出对美股的单向传染效应。因此,挖掘更多的相关性结构信息,有助于全球投资者制定精细化的风险管理方案。     

中美股市联动效应研究——基于小波视角

在国际金融市场一体化程度加深和我国股市国际化进程加快的背景下,针对已有研究的不足,基于小波视角,采用连续小波和离散小波研究方法,并引入最小信息熵准则,从时域-频域层面研究中美股市复杂多变的联动效应,结果表明:中美股市在短期尺度上联动效应较弱,而在长期尺度上联动效应较强;次贷危机期间,中美股市之间存在纯传染;在各个尺度上贸易因素对中美联动效应有着显著影响,而市场传染只能在短期尺度上有显著影响.此研究对于市场监管政策制定、风险管理、资产配置等一系列金融实践活动具有理论参考价值和现实意义.     

外汇市场冲击与国内资本市场波动的关联机理解析

运用三元VAR-GARCH(1,1)-Asymmetric-BEKK模型,解析了汇市、股市和债市间的关联机制。结果显示,汇市对股市和债市有显著的均值与波动溢出,而股市和债市对汇市仅有波动溢出,且汇市对股市的溢出效应大于对债市的溢出。基于新闻冲击曲面的分析揭示了资本市场对汇市冲击呈明显的非对称性。为此,政府应将金融市场开放度的扩大与资本流动的监管相结合,构建针对资本市场风险的多层次测度与监控体系,并完善资本市场的制度架构,增强信息披露的有效性。     

能源价格冲击对宏观经济的动态影响与溢出效应

基于结构向量自回归模型框架研究了供给、需求、货币政策、能源随机冲击对中国宏观经济与能源价格的特征影响,考察了能源价格与宏观经济之间的动态关系.实证表明,产出、通货膨胀波动的主要因素来自供给、需求层面的结构冲击,能源价格冲击的影响相对有限.均值波动溢出效应模型的分析进一步表明,在均值层面上的能源价格与产出、通货膨胀的溢出关系较为松散,但在波动层面上则表现出显著的双向溢出效应,说明能源价格更容易引起宏观经济的短期波动.     

中美股票市场间溢出效应与整合趋势研究

基于向量GARCH模型中的BEKK模型建模,并结合Granger因果分析,对我国与美国股票市场间溢出效应进行分析,并对其最新整合趋势进行实证研究,其结果表明中国股市与美国股市已经开始受一些共同信息的影响,而产生共同的波动。已基本完成的股权分置改革是一场革命,中国股市的成熟化以及国际化的道路已成定局。中国市场不再完全独立于世界市场而自行运转,而是日益向海外成熟股市靠拢。     

中国金融市场风险溢出效应及其非对称性研究

运用GJR-BEKK-GARCH模型和风险溢出指数方法对中国2005年7月22日—2021年4月2日货币市场、股票市场、债券市场、外汇市场、房地产市场、黄金市场和大宗商品市场间的风险溢出效应及其非对称性做系统性分析。结果表明:金融市场间具有广泛而显著的双向风险溢出效应和非对称溢出效应,负向冲击引起的波动大于正向冲击;样本期间金融市场平均风险溢出指数为25.5%,风险溢出方向具有非对称性,房地产市场、商品市场和股票市场是风险的净溢出者,货币市场、债券市场、外汇市场和黄金市场是风险的净接受者;金融市场风险溢出指数具有时变性、波动性和不确定性,国内外重要政策颁布和风险事件爆发期间金融市场风险溢出效应明显加强。     

GARCH-M模型与我国沪深股市的波动

运用多元GARCH-M模型对我国沪、深股市的期望收益率与 风险以及两市波动之间的相互影响关系进行了实证性研究，发现我国股市风险和期望收益之 间无显著关联，但两市波动之间存在着相互影响的关系。同时，沪、深股市波动具有群集性 和持续性。     

时变视角下中美农产品期货波动溢出效应实证

由于金融市场间价格波动溢出效应具有时变性和动态性的特点,采用双变量BEKK模型研究了国内外农产品期货市场间时变波动溢出关系,得出结论：农产品期货的波动均显著地受到自身前期波动的影响,波动具有聚集性和持久性;美国玉米期货与中国玉米期货不存在波动溢出效应,但是美国大豆期货与中国大豆期货、美国豆粕期货与中国豆粕期货之间均存在双向的波动溢出效应。因此,中国大豆期货和豆粕期货在世界农产品期货市场上具有一定的权力,即定价权。     

粮食期货与现货市场价格波动溢出效应

以小麦、稻谷、玉米和大豆为例,选取2009—2016年的相关日度价格数据,运用BEKK-GARCH模型考察了我国粮食期货与现货市场间的价格波动溢出效应。结果显示：我国粮食期货与现货市场之间存在价格波动溢出效应,但溢出程度在不同粮食品种之间有差异。主粮作物小麦、稻谷和玉米期货对现货价格的溢出效应较弱,非主粮作物大豆期货对现货价格的溢出效应较强,四个粮食品种现货对期货价格的溢出效应均较弱。分析表明：由于我国在调控粮食市场的思路和力度上对于主粮作物与非主粮作物存在较大差别,从而造成了四个粮食品种期货与现货市场间价格波动溢出效应的差异。     

A股与亚洲主要股市的波动溢出效应探讨

随着中国资本市场开放步伐的加快,A股与亚洲几个主要股市之间的联动性和风险传导效应进一步增强,而波动溢出效应是不同股市间风险传导路径和方向的重要指标。通过运用二元GARCH—BEKK（1,1）模型对A股与中国香港、中国台湾、韩国、日本、印度、新加坡等亚洲主要股票市场的波动溢出效应进行实证研究表明：A股与中国香港港、印度股市呈现双向的波动溢出效应,与日本股市呈现单向波动溢出效应,但与中国台湾、韩国、新加坡三地股市不呈现波动溢出效应。文章力图揭示A股与亚洲几个主要股市的风险传导效应,以期为市场监管部门和投资者提供风险防范等相关对策建议。     

信息非对称条件下中国股市波动性日内特性研究

基于指令驱动市场信息模型,从信息不对称角度解释股票市场波动性日内特征的原因。结果 表明,股票市场的非对称信息、公开信息和流动性成本是导致中国股票市场波动性具有"L "形日内模式的因素。股票市值越大,非对称信息、公共信息对股票价格波动的影响越低。