基于DCC-GARCH-ΔCoVaR模型的碳市场和煤炭市场风险溢出效应研究

基于武汉、广东、深圳碳市场和煤炭市场的收益率数据,运用DCC-GARCH模型刻画碳市场和煤炭市场收益率的非线性相关性,进而基于上述模型得到的参数,运用ΔCoVaR模型测算出碳市场和煤炭市场间的风险溢出效应。结果表明:在碳市场建设初期,碳市场和煤炭市场的风险溢出效应主要表现为煤炭市场对碳市场的单向风险溢出效应。随着市场的不断完善,煤炭市场与碳市场之间会产生双向的风险溢出效应;煤炭市场对武汉碳市场表现为正向的风险溢出效应,对广东和深圳碳市场表现为负向的风险溢出效应。

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。

基于VAR-DCC-GARCH模型的国内外有色金属商品价格联动分析（英文）

运用VAR-DCC-GARCH模型,研究LME金属价格与中国金属价格间的联动效应及其动态相关性。结果表明:LME金属价格依然对中国金属价格有着较大的影响,而中国除了铅价外,其余金属价格对LME金属价格的影响还很微弱;中国铜、铅、锌价格与LME价格间均存在正向的联动性;LME金属价格与中国金属价格之间的联动性在反应时间上存在滞后性,滞后期在7到8个交易日左右;LME金属价格和中国金属价格间的互动影响关系存在时变性,其中,LME铅价与中国铅价间的相互关联最稳定。

基于DCC-GARCH-CVaR的外汇储备汇率风险动态分析

利用DCC-GARCH模型结合条件风险价值CVaR描述了我国外汇储备的汇率风险,结果显示近期汇率风险有增加趋势。为了降低汇率风险,根据资产管理思想,通过建立Mean-CVaR模型得出了最优的币种结构。最后,对储备币种调整前后的CVaR进行了对比分析,结果显示通过币种调整汇率风险明显降低。

我国碳交易市场与化石能源市场间的动态相关性研究——基于DCC-(BV)GARCH模型的检验

随着我国碳交易市场不断发展,碳排放权作为一种新兴的金融资产正在被越来越多的投资者纳入大类资产配置的范畴,由于化石能源的燃烧是二氧化碳的主要来源,而且工业企业可以通过技术升级等方式在不同燃料间(煤炭、石油、天然气等)转换,这导致了化石能源价格与碳市场价格存在内在的相关关系,因此研究碳市场与化石能源市场波动的相关关系对引导碳市场投资者进行资产配置有着重要意义。本文基于深圳碳排放权试点的数据,建立DCC-(BV)GARCH模型研究国内碳市场与化石能源市场收益率波动的动态相关关系,研究发现碳市场与煤炭市场、石油市场间收益率波动的相关系数存在明显的时变性,因此碳市场的投资者应当关注碳市场与化石能源市场波动的相关关系,通过合理的资产配置降低资产组合的风险,同时需要不断对资产组合的配置比例进行调整,积极进行风险管理,获得更高的风险调整收益。

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Rolling Regression及VAR-DCC-GARCH模型的股市时变协动研究——发达市场对中国大陆股市存在金融传染吗?

本文以2002年5月至2013年12月为研究区间,利用协整模型、滚动回归模型及VARDCC-GARCH模型对中国大陆股市与日本、香港、新加坡股市间的时变协动性进行了研究。结果表明:长期内,中国大陆股票市场与香港股市存在时变协整关系(截距与斜率均具有时变性),与新加坡股市存在着弱协整关系,但与日本股票市场不存在协整关系;中国大陆股市与香港股市、日本股市间的时变相关系数具有长记忆特征,而与新加坡股市时变相关系数并不具有持续性;亚洲发达经济体对中国大陆股市存在显著的金融传染效应。

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。

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。

我国创业板市场与中小板市场的动态相关性研究——基于DCC-GARCH模型和Copula模型的比较分析

金融市场间的相关性研究是金融风险测度及资产组合管理的基础。选取2010年6月1日至2012年5月31日我国的创业板指数(399006)和中小板指数(399005),根据两大指数收益率序列,建立DCC-GARCH模型和Copula模型分别计算两市场间的动态相关系数,研究结果表明:(1)创业板市场与中小板市场存在正相关关系,且相关性很强并具有稳定性;(2)Copula模型考虑了市场间的非线性因素,在刻画金融市场间的相关性方面效果优于DCC-GARCH模型。(3)时变Copula模型捕捉了市场收益率随时间变化的特性,在刻画金融市场间的相关性方面效果要优于常相关Copula模型。因此,我国创业板市场与中小板市场合并是必然趋势;机构投资者宜采用Copula模型分析金融市场间的动态相关性,且不宜跨创业板市场和中小板市场进行资产配置。

中英铜期货市场价格动态联动性研究——基于GJR-DCC-GARCH模型

以上海期货交易所和伦敦金属交易所(LME)铜期货为研究对象,使用EVIEWS 8.0和MATLAB软件,利用GJR-DCC-GARCH模型对沪铜期货市场和LME铜期货市场的动态联动性进行了实证研究。首先,采用Granger因果效应检验和脉冲响应分析;其次,对两市场分别建立GJR-GARCH模型并采用极大似然估计方法计算DCC模型的参数值;最后,得到两国铜市场的动态相关系数图。结果表明:中英铜期货市场的动态联动现象比较显著,两市场均存在非对称效应,中国铜期货市场为成熟市场且在全球铜期货定价方面具有话语权。

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。

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。

基于DCC-MGARCH模型的金融传染实证检验

论文以2007年7月1日至2013年12月3日为研究区间,基于DCC-MGARCH模型对美国次贷危机前后美国股市影响亚洲七国或地区的时变传染性进行了实证研究。研究表明,存在着美国股票市场对亚洲七国或地区股市的时变动态传染机制,金融危机的传染提高了美国与亚洲各国或地区股市的协动性;美国股市对亚洲发达经济体及新兴经济体的传染程度存在差异,美国股市对发达经济体的股市传染性更强;亚洲各国或地区股市存在显著的协动性与传染性,各国或地区股市动态相关系数存在着显著的均值回归现象。

我国上市保险公司系统性风险的动态相关性研究--基于DCC-GARCH模型

通过观测我国四家上市保险公司和一支保险指数的股票日收益率数据,运用DCC-GARCH模型对其风险相关程度进行测算和排序,并刻画了市场风险传染及波动的影响。同时运用分位数回归的方法计算了各保险机构与保险业市场体系的风险溢出效应值,测算了上市保险公司对整个保险市场体系的不同风险溢出程度。结果表明,中国平安保险公司对保险市场的风险贡献率最大。

APEC主要成员股票市场的联动性动态变化——基于DCC-GARCH模型的实证研究

以APEC中12个主要成员为研究对象,以1998年1月1日至2015年3月31日的股票指数日收盘价为样本数据,采用DCC-GARCH模型对12个主要成员股票市场的联动性动态变化进行实证研究。研究结果表明:APEC主要成员股票市场的收益率之间具有正相关性,即存在联动效应,且联动效应具有动态时变性;在考察期内,APEC主要成员股票市场收益率的联动性显著增强,特别是从2007年开始出现明显的联动现象。

银行信贷、房产价格与经常账户余额动态关联性研究——基于TVP-SV-VAR和贝叶斯DCC-GARCH模型的分析

本文运用包含随机波动的时变参数向量自回归模型与贝叶斯DCC-GARCH模型,并结合我国2001年1月至2017年12月的相关数据,分析银行信贷、房产价格与经常账户余额间的相互作用机制和动态关联程度。实证结果表明:银行信贷的扩张可以显著推高房产价格,减少经常账户盈余;房产价格的上涨会刺激银行信贷扩张,削弱经常账户余额;经常账户余额盈余的增加则会减少银行信贷量,抑制房产价格上涨;银行信贷与房产价格之间的关联程度最高,银行信贷与经常账户余额间的关联程度次之,而房产价格与经常账户余额的关联程度最低。因此,为了平抑暴涨的房产价格、改善经常账户失衡的状况,实现宏观经济平稳健康发展,应加强对银行信贷投放的管理,切实管住银行信贷量的总阀门。

基于GJR-GARCH-DCC模型的沪深港股市的联动性研究

以沪深港三地股票市场指数数据为样本,通过构建三元GJR-GARCH-DCC模型对沪深港股市之间的联动效应进行了分析。首先选择向量自回归(VAR)模型作为条件均值方程的形式,并在此基础上进行了格兰杰因果关系检验和脉冲响应分析,然后考察了条件方差方程和DCC方程,最后刻画出沪深港股市的动态相关系数图。分析结果表明,沪深港股市之间存在明显的联动性,股权分置改革之后,中国内地股市更加国际化,市场之间的关系存在非对称性,沪市在三个市场之间已经起到了主导作用,市场间的动态相关性呈现增加的趋势。投资者可以利用股市联动性的增强对股市的走势进行预测,同时监管部门也应该完善股市的制度,建立危机预警机制,以防止由联动性导致的国内外股市风险。