多个金融市场对单个金融市场的共同波动溢出

文章使用主成分分析消除多个金融市场波动之间的相关性,使用GARCH模型研究了多个金融市场对一个金融市场的共同波动溢出,并进行了实证分析。     

金融市场间波动溢出效应研究

本文先从金融管制、信息溢出、投资者行为等入手分析波动间溢出效应存在的机理,然后运用多变量EGARCH模型,对利率与沪深股市间的波动溢出效应进行了实证研究,研究结果表明利率与沪深股市间存在着显著的双向波动溢出,说明中国金融市场间存在波动溢出效应。     

中国金融市场动态相关性实证分析

为了分析中国金融市场之间动态相关性,文章选择了货币市场、外汇市场、股票市场和债券市场四个金融市场,基于马尔科夫区制转移(MRS)的DCC-MVGARCH模型,对上述四个金融市场间的动态相关性进行了实证分析。结果表明中国金融市场之间的动态相关关系呈现明显的非对称特征。     

基于汇率波动的金融市场价格联动效应分析

金融市场是经济发展中的核心市场,文章通过对人民币汇制改革后中国金融市场各部分价格数据的协整分析,重点研究中国的债券市场利率、货币市场利率、汇率和股票价格之间的联动关系,发现各部分之间虽有长期均衡关系,但是市场各部分的价格短期波动得不到充分解释,表明目前中国的金融市场效率还有待提高.因此需要建立一套较完善的金融市场联动机制来提高金融市场的效率.     

金融市场波动对宏观经济的预测信息研究

文章分析了金融市场波动性中隐含的关于未来宏观经济走势的信息。通过构建线性模型进行样本内回归分析和样本外预测精度的比较,实证研究结果表明,我国股票市场波动性蕴含着对未来两年的经济增长和价格水平波动的预测信息;外汇市场对一年内的经济变动的解释能力较强,而债券市场波动和同业拆借市场波动暂未发现关于未来经济的走势明朗的前瞻性信息。     

基于VaR的金融市场风险管理

本文分析了当前我国金融市场风险的特点,应用近年来在国际上受到广泛重视的一种全新的风险管理工具"在险价值"VaR的基本思想,全面、系统地分析和测量了金融市场所存在的各种风险,并对基本模型的优缺点及应用作了详细分析,最后对VaR模型在我国金融市场风险管理的应用提出了实质性的建议。     

网络舆情对金融市场的影响研究:一个文献综述

网络舆情通过媒体报道以及股吧、微博、博客等平台进行传播而影响投资者情绪和行为,进而引发金融市场波动。随着对金融网络舆情关注度的提升,国内外学者从理论和实证分析等方面研究了网络舆情对金融市场的影响并取得了较大进展,但目前对该方面的研究缺乏系统性梳理。因此,首先从舆情数据采集、关键词选择及网络舆情的度量三个方面对网络舆情的测度方法进行了归纳阐述;然后分别探讨了网络舆情对股票市场、衍生金融市场以及金融市场稳定性的影响关系及实证方法;最后提出在未来的研究中应重点关注以下三个方面:(1)在金融网络舆情指标构建中应利用数据挖掘技术多维度构建能充分反映舆情信息的网络舆情指数;(2)在网络舆情与金融市场的关系研究中重点关注网络舆情对系统性金融风险的影响;(3)在实证方法研究上应选用包含不同时间频率指标的模型进行分析。     

金融市场随机波动模型的研究与分析

随机波动模型是描述金融市场波动性的一种重要方法。随机波动模型随着时间的推移发展的越来越成熟,很多研究者都在此基础上做了拓展,并且由于其参数估计的特殊性,也研究出各种参数估计的方法。文章主要应用基于Gibbs抽样的蒙特卡罗(MC)方法对SV的各类扩展模型进行了模拟仿真,并进行了一定的比较分析。     

基于主体的金融市场超额波动性的模拟研究

文章采用基于主体建模的方法对金融市场的超额波动性进行了模拟与分析.模拟结果表明,有限理性投资者能使市场产生超额波动,且损失厌恶型投资者的比例越高,超额波动比率越高.趋势跟踪者会大幅度提高超额波动性,并因此导致市场出现明显的泡沫:完全的随机行为交易者却对市场具有一定的缓和作用.     

金融市场统计初探

随着我国社会主义市场经济体制的建立,各种消费资料和生产资料都已进入市场进行流通和交换,使商品市场不断发展;与此同时,各种生产要素也开始通过市场进行交易,形成了要素市场.作为要素市场中一个重要组成部分——金融市场,目前在全国范围内不断发展壮大,已成为国家宏观经济调控和人民生活中不可缺少的一部分.因此,研究如何对金融市场进行统计的问题,是     

江苏省县域金融市场结构分析

江苏县域金融市场结构总体处于高度集中的寡头垄断竞争状态。从不同业务看，存款市场的竞争程度高于贷款市场，利息收入向少数几家银行过度集中；分地区看，苏南县域近两年金融市场竞争比较适度，苏中县域、苏北县域金融市场竞争程度虽有所增强，但总体依然过度集中。     

FDI、金融市场发展效率与中国经济增长

金融市场是联接FDI技术外溢和经济增长的重要纽带,其效率的高低将直接影响到FDI技术外溢的效果进而影响到经济增长。通过理论模型分析和实证数据检验,本文认为,受"金融市场发展门槛"的限制,当前我国效率相对低下的金融市场,不能为FDI技术外溢效应的产生提供必要的金融环境支持,外商直接投资主要通过增加资本积累来促进我国的经济增长。     

中国金融市场国际化程度的度量

一国金融市场国际化程度越深,越有可能获得经济全球化利益。文章借助Granger因果检验和GARCH模型研究了中国股市与美欧股市收益率和波动性的联系和互动性,从而对我国金融市场国际化的程度进行了度量。     

金融市场建设与中小企业融资结构的理论分析

金融市场与中小企业发展的关系实质是金融发展与经济增长的关系。一个发达的金融市场在储蓄向投资转化过程中起着不可替代的作用。从现实来看,中小企业融资供给结构以内源融资和非正规金融为主,金融市场效率低下是不容忽视的问题。以提高金融市场效率为突破口,给民间金融以必要的发展空间是金融市场建设的重要方向。     

收入风险、金融教育与家庭金融市场参与

运用中国城市居民消费金融调查数据,基于因果推断的分析框架,采用倾向分值匹配法研究了收入风险、金融教育对家庭金融市场参与的影响。研究发现,收入越稳定,家庭开展金融教育的概率越高;金融教育显著提高了家庭的金融市场参与;按收入风险将样本分组后,上述结论依然稳健,且金融教育对不同家庭金融市场参与的影响具有非对称性。在对家庭收入稳定性分类的基础上,有针对性地增加金融教育的供给,提升家庭整体的金融教育水平,有利于提高家庭金融市场参与度,优化家庭金融资产配置,进而改善家庭金融福利。     

金融市场的事件研究方法

本文介绍了广泛应用于金融市场实证研究的事件研究法的概念、发展过程和基本步骤,并对确定正常收益和非正常收益的不同模型进行了介绍和比较,最后通过一个简洁的实例说明了事件研究法的具体应用。     

完善我国房地产金融市场的对策探析

在美国次贷危机引起的国际金融动荡和经济衰退的背景下,我国房地产金融市场在十多年较短的发展历程中所暴露出的不成熟和存在的问题及风险,已经影响到了我国新形势下房地产业乃至国民经济的"又好又快"发展,亟需采取措施尽快培育和完善.而创建多元化的融资渠道、发展我国房地产证券化业务、控制房地产企业的贷款风险、完善个人征信系统、建立存款保险制度、加强银行业风险管理、加强金融监管和完善房地产相关法规则是进一步完善和发展我国房地产金融市场的根本对策.     

金融市场冲击与经济波动经验分析

文章运用修正的新古典经济增长模型,建构了区域经济发展的的汉密尔顿模型,并据此给出了区域金融发展、金融市场冲击与区域经济波动的作用逻辑框架;以此为基础,利用经验数据分析了三者之间的动态逻辑关系,并获得了关于区域金融发展、区域市场冲击与区域经济波动的相关结论.     

重大突发事件冲击下实体经济与金融市场间上行和下行溢出效应

本文基于金融市场和实体经济实际数据,利用混频时变参数MF-TVP-LBVAR网络模型测度分析实体经济与金融市场之间上行和下行溢出水平,并量化分析重大事件的连续影响。研究发现,第一,2016年以来,实体经济对金融市场下行溢出水平上升、下行溢入水平下降,上行溢出和溢入的演化趋势则与之相反;不同实体经济部门表现出明显异质性。第二,重大事件发生后金融市场对产出、投资、进出口等实体经济部门的下行溢出水平普遍上升;上行溢出水平对下行溢出水平具有一定的正向领先效应。第三,重大事件变量导致实体经济与金融市场间双向上行和下行溢出均显著提升,上行结果在产出部门最明显,下行结果在进出口部门最显著。本研究对于重大事件背景下防范金融风险以及提振实体经济具有一定意义。     

递归预测器神经网络在中国金融市场的实证研究

金融时间序列预测是金融理论领域的研究热点之一。以金融市场中普遍存在的弱混沌为基础,对递归预测器神经网络在中国金融市场的预测应用进行实证研究。在网络训练上,提出用遗传算法优化网络的阈值、权值以及激发函数的幅值和斜率。对国内股票、期货和黄金市场中几个有代表性的品种进行实证检验,计算了预测均方根误差（RMSE）和预测精度（PA）,并和两种典型的神经网络预测模型——BP神经网络、径向基函数神经网络做了比较,结果表明该模型有较好的预测效果。