基于DCC-GARCH模型的绿色股票市场流动性风险溢出效应研究

随着全球绿色金融领域的不断发展,绿色股票市场与传统金融市场的联动性呈现出增强趋势,绿色股票市场的流动性风险对传统金融市场产生显著影响。本文选取2021年7月29日至2023年4月26日之间的国政香蜜湖绿色金融指数、恒生指数和深证成指,分别构建DCC-GARCH模型分析绿色股票市场与传统金融市场间的流动性风险关系。结果表明:当前我国绿色股票市场存在流动性水平较低且波动较大的特征;随着时间推移,香港股票市场对绿色股票市场的风险溢出逐渐趋于稳定,但深圳股票市场的风险溢出持续呈现出较大波动。在此基础上,本文提出应建立风险预警机制并引导资金流入市场,将流动性风险的预测和溢出效应分析纳入日常风险管理中,同时完善绿色企业奖惩机制以及加强绿色投资宣传和推广力度。

中国金融市场风险溢出效应及其时空特征——基于溢出指数方法与DCC-GARCH模型

运用溢出指数模型和DCC-GARCH模型对我国2005年7月22日至2021年8月27日七大金融市场的风险溢出效应及其时空特征做出了全面分析。结果显示:在时间维度上,中国金融市场风险溢出指数在18%~52%之间波动,动态相关系数在0.09至0.31间变动,当重要政策和事件冲击时金融市场风险溢出程度明显增强,并且风险溢出水平随时间的累积和消减具有非对称性特征。在空间维度上,金融市场间存在非对称溢出效应。房地产、商品和股票市场的风险净溢出指数为正,黄金、货币、外汇和债券市场的风险净溢出指数为负,商品和黄金市场、股票和房地产市场以及债券与黄金市场间的风险关联性较大。

中国黄金与行业股票市场的动态相关性研究——基于DCC-GARCH模型

利用2015—2023年的黄金AU9999与十个上证行业指数日收益率数据,建立DCC-GARCH模型来分析动态相关性并计算最优投资权重和最优对冲比率。实证结果发现,黄金与行业股票市场存在动态相关性;黄金市场对十个行业的避险和对冲作用有差异,市场极端情况下黄金与行业指数均高度负相关,熊市期间黄金与原材料以外的九个行业具有不同程度负相关,黄金与工业、可选消费等七个行业长期具有负相关性;黄金平均权重在主要消费行业占比最高,原材料行业的对冲比率最高。最后提出资产组合纳入黄金、持续评估和区分行业进行风险管理的建议。

“一带一路”沿线国家与我国金融市场互联效应研究——基于多元DCC-GARCH模型的分析

本文以2011年1月1日至2020年12月31日间中国上证指数与六个“一带一路”沿线国家股票市场周收益率为数据样本,通过建立多元DCC-GARCH模型获取各市场与中国市场的动态相关系数矩阵和走势图,并分析了关联变化特征。结果显示,“一带一路”倡议提出以来,各国与中国的金融互联效应都有所增强,其中以新加坡为代表的东南亚市场与中国的互联效应增加最为显著,动态相关系数的脉冲高度和频率都明显增强,说明其互联效应更倾向于受共同事件影响而驱动。而俄罗斯与中国的互联效应增进呈现缓和的线性趋势,显示其与中国的互联效应更多的是由于实体往来的联系增加。另外,巴基斯坦和匈牙利与中国的互联性虽有所增强,但并不显著,可以进一步增强与相关地区的金融互联互通。

基于DCC-GARCH模型的金融业风险动态相关性研究

在日益复杂的国际政治经济环境下,深入研究金融业内的风险动态相关性问题对于中国金融体系的重大风险防范和化解具有重要意义。本文选取银行、保险、证券以及多元金融四大金融行业指数的收益率数据,采用DCC-GARCH模型,探究上述金融行业之间的动态相关性问题以及整体相关系数的时变特征。实证结果表明,金融行业中的各子行业之间存在高度的正相关;金融行业的各子行业之间的波动性与经济的稳定性呈现负向相关关系;金融行业之间的动态条件相关系数也呈现出显著的时变特征。鉴此,文章提出了一系列政策建议,包括实施差异化监管、预防系统性风险的不对称聚集、加强金融监管机构之间的协作等,以更好地维护金融体系的稳定性。

中国—东盟股票市场一体化进程及其时变特征研究——基于DCC-GARCH模型

文章基于DCC-GARCH模型,采用2002年2月至2018年6月中国与东盟五国股指收益率数据,对中国与东盟主要股票市场一体化进程及其时变特征进行了实证研究。研究发现:中国与东盟五国股票市场动态相关系数在样本期显著增加,说明近年来中国与东盟主要国家股票市场一体化水平有了较大提升;除泰国外,A股与新加坡、马来西亚、印度尼西亚、菲律宾四国股票市场一体化进程具有显著的时变特征;重大经济事件的冲击、国内金融市场的发展和开放进程对区域股市的一体化进程产生了重要影响。鉴于此,文章提出不断深化中国-东盟金融合作机制建设,为加快中国与东盟主要国家股票市场一体化进程提供制度保障;加快中国-东盟金融基础设施建设,为扎实推进中国与东盟主要国家股票市场一体化进程提供物质保障和技术支持;积极探索,先行先试,为扎实推进中国与东盟主要国家股票市场一体化进程提供方案借鉴。

人民币汇率与股价之间的传导机制——基于DCC-GARCH模型的实证检验

汇率和股价是宏观经济中非常重要的两个变量,它们的变动对金融稳定有重要的影响。本文基于动态条件相关系数-自回归条件异方差模型(DCC-GARCH)实证检验了人民币汇率和股价之间的传导机制,实证结果表明:(1)2008年金融危机以来,我国汇率的变动会通过经常账户使股价发生变化,人民币贬值会使股价上涨,汇率和股价之间的关系符合流量导向模型;(2)随着经常账户规模的增加,汇率对股价的影响会越来越大。结合我国实际,本文提出加强人民币汇率预期管理、完善衍生品市场建设、建立国际资本流动监管体系、优化股票市场投资者结构等政策建议。

基于DCC-GARCH模型的新兴市场金融传染效应检验

文章通过对1997年7月至2015年3月国际市场周收益率的数据分析,研究了国际金融市场间的动态关联性。结果表明,国际市场的金融传染效应逐步增强。虽然美国与他国金融市场的关联度有差异,但在时序上呈现了相同的特征,这说明动态关联性的强弱与市场风险息息相关,高风险环境下,市场协同效应更强。随着世界经济一体化程度的增强,金融传染的深度和广度均已发生变化,高风险的市场环境预示着新兴市场经济国家金融市场面临更多的不确定性。因此在开放经济的条件下,政府需要重视国家宏观金融危机管理,防范金融风险。

试论中韩股市收益的动态相关性——基于DCC-GARCH模型

基于DCC-GARCH模型对中国股票收益率与韩国股票收益率之间动态相关关系的实证分析结果表明,中韩股票收益率的相关性在2003年后呈持续稳定、快速上升趋势,且这种上升趋势在2007-2009年全球金融危机期间无明显改变。这表明中韩股票收益的相关性已经达到很高的水平。

投资者日度情绪、超额收益率与市场流动性——基于DCC-GARCH模型的时变相关性研究

随着互联网科技的发展,利用数据挖掘手段不仅可以构建投资者高频情绪指标,也有助于深入研究投资者情绪与股票市场运行之间的内在联动性。选取2009—2018年共2 198个交易日样本,运用爬虫软件挖掘股票市场大盘评述的网络数据,采用自然语言处理技术进行文本分析,构建了投资者情绪日度指标,利用DCC-GARCH模型研究了投资者情绪、市场超额收益率和市场流动性之间的时变相关关系。实证结果发现:投资者情绪与市场超额收益率和流动性间存在时变相关性,动态条件相关系数总体为正;投资者情绪与市场超额收益率和流动性间的动态条件相关系数具有长期记忆性,并且会受到宏观经济变量的影响;相比于牛市,熊市环境中股票市场的运行对投资者情绪的变动更为敏感;相对于月度数据,更高频的日度指标在刻画情绪与股票市场的相关程度时,能捕捉到即时、准确的信息。这些结论对于深入理解投资者情绪与股票收益和流动性的联动机理有一定意义。

人民币汇率波动与跨境资本流动的动态关系研究——基于DCC-GARCH模型

2015年“8·11”汇改以来,人民币汇率呈现双向波动“新常态”,在此期间,我国短期跨境资本流动也呈现新的特点。本文运用DCC-GARCH模型,研究2008年3月至2019年12月间人民币汇率波动对我国短期跨境资本流动的影响。结果表明:人民币汇率波动对我国短期跨境资本流动产生影响,而且人民币汇率预期对短期跨境资本流动的影响大于人民币汇率变动对短期跨境资本流动的影响,特别是2015年“8·11”汇改后,人民币汇率变化和汇率预期变化对短期跨境资本流动的影响愈加复杂,应引起足够重视。最后,结合实证分析结果,提出防范短期跨境资本流动风险的政策建议。

基于DCC-GARCH模型的P2P网贷利率溢出效应研究

P2P网贷利率作为互联网金融市场价格体系核心,其溢出效应在很大程度上反映了互联网金融发展演进影响下的宏观经济运行状态。本文在系统回顾P2P网贷利率微观机制与宏观效应文献基础上,通过Granger因果关系检验并构建多元DCC-GARCH模型,实证分析了我国P2P网贷利率与正规金融市场利率的动态关联关系。研究发现:首先,P2P网贷利率波动具有聚集性特征,相对较高的利率水平并未明显改善非金融企业部门的融资困境;其次,Shibor基准利率对于P2P网贷利率与中债国债利率都具有引导作用,然而与中债国债利率存在双向溢出效应,且动态相关性更强,与P2P网贷利率仅存在单向溢出效应;第三,P2P网贷利率与中债国债利率动态关系不显著,表明我国正规金融市场与非正规金融市场之间仍然存在着结构失衡与人为分割;最后,本文从健全外部监管体制、完善内部运营机制两个层面提出针对性建议。

加密货币价格溢出效应的DCC-GARCH模型

选取2015-2019年间加密货币与股票、黄金、大宗商品和货币资产等四大类7个市场指数收盘价格日数据,建立DCC-GARCH(1,1)模型进行实证分析,研究加密货币市场与传统金融市场的动态关联性和溢出效应。研究结果表明,加密货币与传统金融市场之间存在相关关系和溢出效应。但由于加密货币金融化以及加密货币市场与传统金融市场的融合创新处于初期阶段,其动态关联较弱,溢出效应影响较低。因此,从政府层面上,通过制定增强加密货币市场的有效性的政策,引导加密货币市场融入现有金融体系,实现市场间相互连通;从投资者层面上,综合分析市场交易的风险以及市场运行现状,结合个人资金规模选择正确的投资周期进行投资。

加密货币对中国外汇市场的冲击分析——基于DCC-GARCH模型和TVP-VAR模型

在金融和互联网日益融合的背景下,加密货币的发展引起了大众的普遍关注。本文通过DCC-GARCH模型分析了加密货币(比特币和以太坊)与中国外汇之间的动态相关性,并利用TVP-VAR模型构建了分时点脉冲响应图,分析了中国两次加密货币禁令以及新冠疫情以来加密货币价格暴涨对中国外汇市场造成的影响。结果发现加密货币市场与中国外汇市场之间的动态相关系数较小,市场间的溢出效应较弱,并且加密货币市场对外汇市场的冲击较小并且主要集中在短期。

商业银行系统性风险溢出效应度量——基于DCC-GARCH模型

当今世界经济复苏乏力,欧美银行业动荡,中国经济进入新常态,我国商业银行面临前所未有的挑战。本文通过DCC-GARCH模型测度16家上市商业银行2014-2022年度时变系统性风险溢出效应,根据ΔCoVaR和MES取值度量单个商业银行对银行业系统性风险溢出值,得到商业银行系统性风险溢出值排名,分析比较发现两个指标得出的溢出值排名相近,可以为商业银行系统性风险计量提供依据。

沪港通对AH股联动性影响几何——基于DCC-GARCH模型

沪港通的开通理论上可以有效的减缓AH股折溢价的现象。文章编制了沪港通标的两地上市的A股指数和H股指数,在对两指数的日收益率序列进行一系列检验的基础上建立了DCC-GARCH模型,得出了两指数日收益率的动态相关系数。证实了沪港通开通之后有效的加强了两指数之间的联动性。

基于DCC-GARCH模型的我国股市风险传染效应

信息透明度和传递速度的不断提高,导致各行业之间的联动性不断加强。危机爆发时期,风险在不同市场之间的传播变得更加容易。利用相关性检验、Granger因果关系检验、DCC-GARCH模型进行实证分析,指出我国十大行业间存在显著的风险传染效应,其中公用行业与大多数行业存在双向风险传染效应,医药行业则为风险的主要接受方。

澳元和加元汇率的联动性研究——基于DCC-GARCH模型

本文采用DCC-GARCH模型对澳元和加元汇率的联动性进行实证研究。研究结果表明两者收益率之间存在正相关性(联动效应),且联动效应具有动态时变性,特别是2008年美国次贷危机后,澳元和加元收益率的联动性显著增强。

基于DCC-GARCH模型的中美股市报酬实证研究

运用DCC-GARCH模型探讨中美股市的波动影响效果,以美国道琼斯工业指数和中国上证综合指数为实证对象,研究期间为2009-01-01—2016-06-13,选取两国共同交易日的股价指数,共1708笔日报酬资料。实证结果显示:中国股市受前一期股价报酬为负向统计显著效果,受美国股市前一期股价报酬为正向统计显著效果;中美股市存在长期均衡关系。

国际黄金现货市场的避险能力研究——基于DCC-GARCH模型

通过引入DCC-GARCH模型,考量黄金现货市场与白银现货市场、大宗商品市场、汇率市场以及股票市场之间的动态相关性。结果表明:黄金现货市场与白银现货市场、大宗商品市场以及汇率市场动态相关性较强,与股票市场动态相关性较弱;样本期间内黄金现货市场与美元指数和美元股指整体呈负相关,对其避险能力较强,对大宗商品市场整体呈正相关,一般条件下不具备避险功能。因此,对于含有大量美元汇率或者美元股指等金融资产的投资组合而言,黄金是一个理想的风险对冲工具。