我国碳市场与化石能源市场溢出效应研究——基于VAR-GARCH-BEKK模型的分析

碳市场的建立是实现“双碳”目标的重要保障,分析碳市场与化石能源市场间的溢出效应有助于提升市场流动性、规避碳金融风险,从而更好地推动国家气候战略目标。本文运用主成分分析方法将我国8个碳试点价格集成,明确试点阶段我国碳市场的整体发展规律,并通过VAR-GARCH-BEKK模型,进一步探究了全国统一碳市场建立前后碳市场与化石能源市场之间溢出效应的变化情况。结果表明,试点阶段碳市场与各类化石能源市场之间均存在显著的单向均值溢出效应。然而,在全国碳排放权交易市场建立初期,仅有部分发电行业参与交易,这在一定程度上削弱了碳市场与化石能源市场之间的联动关系,造成了二者之间均值溢出效应的下降。此外,全国统一碳市场的建立吸引了更多的投资者,加剧了碳市场和化石能源市场间的风险传染,需要进一步完善监管政策体系,保障碳市场平稳健康运行。

产业链视角下油料产品价格溢出效应的对比分析——基于三元VAR-BEKK-GARCH(1,1)模型

为了更好地理解油料产品价格的波动规律,提升国内油料产品价格研究水平,以大豆、油菜、花生为油料作物的典型代表,以2011年2月—2019年12月油料产业链上各个环节月度价格数据为基础,采用三元VAR-BEKK-GARCH(1,1)模型,研究油料产业链上、中、下游产品的价格溢出效应。结果表明:大豆产业链各环节产品均存在价格均值溢出效应,油菜产业链上、中游之间没有价格均值溢出效应,花生产业链上、下游之间不存在价格均值溢出效应;在大豆、油菜和花生产业链中,各环节产品间价格双向波动溢出效应明显。政府应通过建立农业产业链价格监测体系、多元化的价格监测体系、稳定的市场调节机制等措施,促进相关农业产业链的协调发展。

经济政策不确定性对深圳碳排放权交易市场波动性的影响——基于GARCH-MIDAS模型的分析

相较于国外碳排放权市场,我国的碳排放权交易体系交易制度和监管体系等各方面尚待完善。碳排放权价格的波动经常会给投资者、企业、监管带来困扰,这也是当今学者关注的重点。本文采用GARCH-MIDAS模型将碳排放权价格的波动分解为长期和短期分量,并将经济政策不确定性(EPU)指数作为潜在的影响因子,对设立时间最早且有效交易日较多的深圳碳交易市场进行研究。本文采用GJR-GARCH-MIDAS模型进行比对以将杠杆效应纳入考虑。研究表明,经济政策的变化会加剧碳排放权价格的波动,且这种影响是长久的,而杠杆效应在样本中并不显著。因此,政府应通过出台详细政策指引和增加信息披露透明度来最大化降低这种不确定性所带来的价格波动。

宏观经济不确定性对碳交易市场时变波动的溢出效应——基于GARCH簇-SVAR-AB模型的实证研究

为探究经济不确定性影响中国碳交易市场排放权交易价格的影响因素,选取宏观经济、全国碳交易价格、煤炭能源、证券市场与电力消费五类变量,采用GARCH簇-SVAR-AB模型时域和频域溢出指数度量五大变量,对2014年-2022年我国碳交易市场价格的时变波动溢出效应水平及其非对称性进行实证研究。结果表明:碳交易价格波动对我国金融市场具有显著的时变波动风险溢出效应,且在不同冲击规模和正向、负向冲击下表现出风险传染的异质性和明显的非对称性;极端状态与正常状态下的风险溢出走势存在较大差异,极端状态下风险溢出水平远高于正常状态;经济政策不确定性短期上对碳交易市场交易价格有着显著影响,但长期的影响较弱。进一步分析发现,冲击规模和冲击方向均会对碳交易市场波动产生明显的非对称性影响,在极端风险事件冲击下风险的溢出效应及其非对称性更加显著。因此,政府应与金融机构一道,健全碳交易市场的政策调控体系与价格调控机制,创新碳金融衍生产品,降低碳交易市场价格波动对我国金融市场系统性风险的传递水平,阻断风险传递路径,不断提升我国绿色碳金融市场的发展。

我国上海股票市场GARCH效应实证研究

对我国上海股票市场的GARCH效应进行了实证研究,包括3个方面的内容:应用GARCH模型对股票收益率进行事前估计分析;对模型参数进行估计与最优选择;应用GARCH模型进行事后估计分析.结果表明我国上海股票市场收益率序列的波动具有显著的异方差性,可以用GARCH(1,1)进行拟合.

上证180指数的GARCH族模型仿真研究--对上证300指数的间接实证建模分析

本文旨在运用GARCH族模型对即将作为股指期货标的物——上证300指数进行间接实证建模研究。本文使用上证180指数研究上证300指数具有可行性。分析结果表明:上海股市股价波动确实存在显著的GARCH效应和冲击持久效应,并存在较弱的杠杆效应;收益率条件方差序列是平稳的,模型具有可预测性,GARCH-M(1,1)模型可以很好地拟合与预测上证180指数。该仿真模型可以较好地实现点对点的长期高精度预测,克服了传统预测模型只能进行短期预测的缺陷。这不仅对于投资者规避风险,开拓利润空间,而且对于我国资本市场的稳健发展,都具有重要的理论与实践指导意义。

二元GED-GARCH模型的利率与汇率波动溢出效应研究

分别运用二元N-GARCH模型和二元GED-GARCH模型,对金融危机前后利率和汇率的波动溢出效应进行研究,通过自适应绝对偏差和自适应均方误差的平方根2种标准进行评价。研究认为,二元GED-GARCH预测效果更好,在金融危机前利率与汇率之间存在着由汇率到利率的溢出效应;在金融危机之后,利率与汇率具有双向的波动溢出效应。

基于GED—GARCH模型的中国原油价格波动特征研究

本文采用中国大庆原油价格日平均交易数据,建立了基于GED分布的GARCH(1,1)、GARCH-M(1,1)和TGARCH(1,1)三个模型,描述了中国原油价格与国际接轨以来的波动特征。实证结果表明,与国际油价类似,中国原油价格的波动也存在显著的GARCH效应,但其波动冲击的半衰期要比国际油价短,为5天。而且,中国原油收益率受到预期风险的负向影响,表明中国原油市场并非完全市场化运作,当然这种负向影响程度较小,约为8%。另外,中国原油价格的波动存在显著的杠杆效应,相同幅度的油价下跌比油价上涨对未来油价的波动具有更大的影响,前者是后者的1.7倍左右。最后,基于GED分布的GARCH模型比基于正态分布的GARCH模型能够更好地描述中国原油价格的波动特征,并且具有较好的预测能力。

基于GARCH族模型的我国股市波动性研究

选取1996年12月16日到2015年5月19日期间上证综指和深证成指日收益率数据,建立二变量指标的GARCH模型、TARCH模型和EGARCH模型,对我国股市的波动性进行实证分析.结果发现:EGARCH模型能较好地拟合沪深两市日收益率波动的时间序列,而且我国股市存在显著的非对称性,表现为股票市场上投资者对利好消息的反应小于对同等程度的利空消息的反应.

GARCH模型在开放式基金中的实证研究

用GARCH模型及其推广模型,分析了我国华安创新基金收益率的波动情况。实证分析结果表明:华安创新基金收益率存在异方差性和不对称的现象,用EGARCH-M(2,2)模型就能较好模拟该基金收益率的特征。

基于修正GARCH模型的中国股市收益率与波动周内效应实证研究

本文研究《证券法》实施之后的2000—2006年沪深股市收益率与波动的周内效应。利用修正的GARCH模型,发现两市收益率的最大与最小值均分别出现在周二与周四;两市的最小波动均出现在周二,但沪市的最大波动在周三,而深市的最大波动则在周一。进一步的分析表明中国股市的收益率与市场风险有显著的正向关系,即投资者由于承担高风险而受到补偿获得高收益。文章最后对周内效应的存在提出了两种解释。

房价过度波动的系统性风险溢出效应测度——基于GARCH-Copula-CoVaR模型

近年来,房价过度波动已成为引发系统性风险的主要爆发源,给经济金融安全运行带来了一系列负效应。笔者在文献梳理的基础上,针对现有研究视角和方法存在的不足,将测度系统性风险的主流方法——Co VaR模型进行拓展,通过构建GARCH-Copula-Co VaR模型,实证研究了房价过度波动的系统性风险溢出效应。通过研究发现:房价过度波动的系统性风险溢出效应明显,但对不同经济层面的风险溢出效应存在差异,其中对金融机构的风险溢出效应最为显著;经济环境变化对房价过度波动影响显著,其中宏观经济环境和制度条件的变化是引起房价过度波动的原动力,对房价过度波动起决定性作用。为此,在宏观调控政策实施中应尽量保持政策的连续性,避免频繁救市或过度打压房价,既要防范房价过度波动所引发的系统性风险向金融体系和实体经济传导,也应为稳定房价创造良好的宏微观经济环境和制度条件。

中国猪肉价格波动的双重非对称效应——基于MS-GARCH类模型

基于1994年6月-2018年7月猪肉价格月度数据,借助MS-GARCH类模型对我国猪肉价格波动的双重非对称效应进行实证分析。结果表明:①猪肉价格波动具有明显的状态转换特征;猪肉价格在剧烈波动状态和平缓波动状态运行并频繁转换,在平缓波动状态运行概率及持续时间相对更长;猪肉价格在剧烈波动状态运行时间约为7个月,平缓波动状态则为8~9个月;猪肉价格波动周期为16~17个月。②猪肉价格波动存在双重非对称效应;猪肉价格在剧烈波动和平缓波动状态的波动持续性存在差异,剧烈波动状态下持续性要强于平缓波动状态;“利空消息”对猪肉价格波动的影响要大于“利好消息”,剧烈波动状态下“利空消息”影响更大,说明猪肉价格波动存在明显杠杆效应,且剧烈波动状态下猪肉价格波动的杠杆效应更为明显。

基于GARCH模型对人民币汇率波动的实证研究

本文建立了人民币汇率波动的GARCH族模型,实证检验了汇率制度改革以来人民币汇率波动的特征。结果显示,2005年7月21日至今,人民币的汇率收益具有显著的左厚尾特征;汇率的波动并不服从正态分布,具有集聚性;并且人民币的波动具有记忆性,随时间变化不会衰减;通过TGARCH模型的实证结果显示,人民币的汇率波动存在一定的杠杆效应,人民币汇率还不具备浮动汇率的特征。根据分析,本文认为杠杆效应的存在源自于汇率升值的单向预期,给出以下建议:通过有节奏的汇率市场化改革,以及改善国际收支双顺差,减少对升值的单向预期;央行对汇率的波动适当控制;培育人民币汇率衍生市场,增加进出口贸易企业规避汇率风险的金融产品;增加对附加值高的出口企业非汇率贸易政策支持。

基于GARCH族模型的中国股市农业板块研究

在分析沪深股市农业板块的尖峰厚尾特征后,分别应用GED-GARCH模型和正态分布下的GARCH模型对板块数据进行拟合。结果显示,GED-GARCH模型优于正态分布的GARCH模型。在用TARCH模型和GED-EGARCH-M模型分析数据时,发现农业板块具有杠杆效应且收益和波动之间存在显著关系,最后通过虚拟变量发现,中国股市农业龙头板块具有显著的周内效应:正的周二效应和负的周五效应。

外汇风险度量研究——基于GARCH类模型及VaR方法

本文应用GARCH模型和VaR方法对美元、欧元、日元和港币对人民币的四种外汇汇率进行了实证分析,得出如下主要结论:四种汇率波动率序列均为非正态平稳序列,存在显著的ARCH效应,GARCH类模型可以有效地刻画其非线性动态波动特性。四种汇率均具有自我稳定功能,且美元和港币汇率波动的持续性显著地高于欧元和日元。在日元汇率中存在显著的非对称效应,而在美元和港币汇率中存在显著的风险补偿效应,欧元和日元的汇率风险大约为美元和港币的6-7倍;欧元汇率最理想的估计模型为GARCH(1,1)和IGARCH(1,1),而美元和港币汇率的首选模型为GARCH-M(1,1)-t和GARCH-M(1,1)-g,日元汇率的首选模型为PARCH(1,1)-t和EGARCH(1,1)-g。

中国股市季节效应的EGARCH-M研究

利用沪深股市 A-股综合指数的 1316个交易日的收益率 ,研究沪深股市的季节效应。在 EGARCH- M模型的方差方程和收益方程中分别引入季节变量 ,得出的结论是沪深股市在星期五有明显的正的超额收益率 ,存在显著的周历效应 ,但是两市的月历效应不太明显 。

国际大宗商品市场与金融市场的双向溢出效应——基于BEKK-GARCH模型和溢出指数法的实证研究

大宗商品的金融化改变了其传统定价机制,不从市场间和市场内产品间全面地研究大宗商品价格的溢出效应就很难抓住商品价格溢出效应的本质特征。基于原油、天然气、黄金、银、铜、铝、小麦和玉米8种代表性商品,以及股票指数、债券指数、美元外汇、美国10年期国债收益率4类金融资产的价格数据,本文通过建立非对角的BEKK-GARCH和Diebold构造的基于VAR模型的溢出指数方法,从收益率和波动率两个视角研究了商品市场与金融市场之间的双向溢出关系。结果发现:(1)国际大宗商品市场与金融市场之间存在双向溢出效应;(2)收益溢出与波动溢出的特征与变化趋势有很大不同,这些差别与全球性危机和商品市场状况相关。基于研究结论,本文认为应从商品金融化的视角调控监管商品价格。

沪深300股指期货动态套期保值比率和有效性研究——基于Copula-GARCH-X模型的应用

套期保值是利用期货交易进行风险规避的重要手段,套期保值比率的确定和有效性检验是套期保值业务的核心问题。在Copula-GARCH模型的基础上,考虑到误差修正项对波动性的影响,构建了二元Copula-GARCH-X模型来估计沪深300股指期货动态套期保值比率,并依据风险最小化原则对套期保值的有效性进行了检验和对比。研究结果表明,纳入误差修正项的GARCH-X模型和Copula-GARCH-X模型要显著优于传统模型;而且研究结果显示未结合Copula函数的GARCH-X模型的套保效果还要优于Copula-GARCH-X模型。

我国沪、深股市的波动性研究——基于GARCH族模型

金融市场的波动性不仅是投资者关注的焦点之一,而且也是被研究的热点之一。中国股市还非常年轻,股票市场的价格常常表现出大幅波动的特征。本研究以上证综合指数和深圳成分指数为研究对象,分别运用GARCH模型、TARCH模型和EGARCH模型同时拟合,并对比分析了中国股市日收益率波动的动态特征;结果显示,EGACH模型能更有效拟合股市的波动性。