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31.
我国国债市场分割下的波动溢出效应研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
文章以银行间国债市场和交易所国债市场的市场指数为分析目标,运用Hamao等(1990)的单变量GARCH模型两步法,考察我国国债市场问的波动溢出效应.研究结果表明:在检验期内,我国国债市场的价格对信息的反应不灵敏;外部冲击对债券市场的影响具有持久性;信息流动是单向的,银行间国债市场的波动冲击会影响到以后交易所国债市场的波动,而交易所债券市场的波动冲击不会对以后银行间国债市场的波动产生影响.  相似文献   
32.
以二次幂变差的测量为理论基础,研究了银行间回购利率的跳跃行为.将已实现波动率分解为连续样本路径方差和离散跳跃方差,研究了跳跃方差序列的统计特征,并且应用HAR-RV-CJ模型对中国银行问回购利率的已实现波动率进行预测.  相似文献   
33.
中国股市收益率和波动率的长记忆性检验   总被引:2,自引:0,他引:2  
运用修正R/S和V/S两种分析方法,选取两大盘指数(上证综指和深证成指)以及20只个股为样本,对其收益率和收益波动率序列的长记忆性进行大范围的比较研究.结果表明:对于收益率序列两大盘指数存在长记忆性,且深市强于沪市,而个股普遍不具有长记忆性;对于收益波动率序列,无论是大盘指数还是个股均存在显著的长记忆性,并且,三个收益波动率序列的长记忆性由强到弱依次为修正对数平方收益率、绝对收益率和平方收益率.  相似文献   
34.
随着我国经济的不断发展,我国房地产也有了长足的进步。同时,房地产业的发展也极大的推进了国民经济的发展。然而,房地产业的波动会给我国的经济发展带来负面影响。本文针对房地产业和国民经济的发展波动因素进行探讨。  相似文献   
35.
经济新常态下农产品价格波动趋势分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
文章利用2008年1月至2015年9月的全国农产品批发价格总指数数据,选择ARMA模型,预测2015年10月至2020年12月的全国农产品批发价格总指数;并以此为基础,运用季节分析法与滤波法分析农产品价格波动的趋势与特征.结果表明:经济新常态下农产品价格波动整体呈现周期性上升态势,农产品价格波动的季节性和周期性特征明显.因此,促进我国农产品市场稳定运行需要谨防季节性和跨周期性的内外冲击.  相似文献   
36.
文章利用GARCH(1,1)模型和Granger因果检验,比较分析了国际金融新旧秩序下美国、英国、日本、中国香港和中国内地股票市场指数收益序列的波动溢出效应及其传导路径.研究表明:在国际金融旧秩序下,英国股市向其他股市有不同程度的波动溢出,美国是股市波动风险传导的终点;在国际金融新秩序下,中国内地股市从波动溢出传导路径中退出,同时其他传导路径的波动传染效应发生不同程度的降低.  相似文献   
37.
为了识别驱动中国宏观经济周期波动性的影响因素,依据中国经济的特殊性,基于1978-2014年42个宏观经济变量的样本数据集构建动态因子模型进行实证分析。研究发现,驱动中国宏观经济波动主要因素有5个潜在宏观因子,其中前四个主要因子分别揭示了驱动中国经济周期波动的主要波动源,它们分别为工业产出因子、外商直接投资(FDI)因子、设备利用率因子和全要素生产率因子。另外,讨论了熨平经济周期性波动的经济政策选择。  相似文献   
38.
39.
宁瀚文  屠雪永 《统计研究》2019,36(10):58-73
波动率是金融风险管理研究的重要内容之一。本文基于复杂网络理论和数据挖掘技术提出股票市场的高维波动率网络模型。首先运用互信息度量不同股票价格波动之间的相关关系,其次对股票市场不同周期下的波动情况建立度的中心势、平均距离、幂律分布等网络拓扑指标,再次根据这些指标利用Prim算法构建出高维波动率网络模型,最后运用Newman-Girvan算法对股票价格波动率的相关性进行分层研究。高维波动率网络模型突破了传统波动率模型关于变量维数的限制,能够在依赖少量假设的基础上,挖掘出多个金融市场主体间的相互关系,反映金融市场的风险特征及网络拓扑性质。实证结果发现:与常用的Pearson相关系数法相比,在互信息框架下,股价波动的非线性相关关系得到了更好的度量;股票市场的整体波动性与个股波动率相关性变化趋势相反,市场处在高波动时期资产组合分散化效果较好;网络中存在少量度数大的关键节点和中心节点,风险通过这些节点可以迅速传递到整个市场;股票市场的运行具有明显的行业聚集现象;网络分层研究进一步直观的展现了风险在层与层之间的传递规律和与之对应的行业特征。高维波动率网络模型为挖掘股票市场的风险特征与管理金融风险提供了一个新的工具。  相似文献   
40.
刘尧成  李想 《统计研究》2019,36(10):74-86
本文应用面板门槛模型,研究了2005-2017年间我国31个省(市、自治区)金融波动对经济增长的影响。研究发现,随着金融周期所处阶段的变化,金融波动对经济增长会产生显著的非对称性双重门槛效应,主要体现为如下两点:首先,金融周期处于膨胀期、平稳期和萧条期时金融波动对经济增长会产生负向影响,但从影响系数值的大小来看,处于膨胀期时最大,是后两者的2倍之多,处于平稳期时最小且并不显著;其次,分区域的稳健性检验表明,金融发展水平高的区域双重门槛值出现得早,且两个门槛值间的区间要比金融发展水平低的区域宽28%。这些结论说明,经济增长对于金融波动的容忍弹性会随着金融周期所处的阶段而变化,金融发展水平的提高会放大经济增长对金融波动的容忍区间,但也会加速金融周期处于膨胀期时爆发金融危机的可能性,这使得当前我国存在着进一步发展金融水平和严控金融风险的矛盾,对此本文也提出了相应的政策建议。  相似文献   
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