基于动态条件相关性的跨期资本定价实证研究

跨期资本资产模型提出了风险与收益之间的跨期关系,但是以往在证明跨期关系时普遍使用的是静态条件协方差。动态条件相关性模型能够描述时间序列间动态的相关性,利用动态条件相关性模型验证了跨期资本资产定价模型中的跨期关系,并且得到了资产组合收益率和这些因素间的动态条件协方差,然后测试这些协方差是否能够预测资产组合收益的时间序列变化。通过实证分析发现对于长样本和短样本来说,资产组合和市场组合之间的协方差对资产组合收益的影响是不同的。

我国实物资产与金融资产市场的动态相关性研究——基于五元VAR-DCC-MVGARCH模型的系统检验

资产市场间的收益和波动相关性方面,许多已有工作并没有形成一致结论。本文从周度时间跨度视角,构建了VAR-DCC-MVGARCH模型,采用了2005年7月至2011年3月的交易数据,在一个框架下考察了我国石油、黄金、利率、汇率和股票市场的动态相关性。结果表明,利率对汇率、石油对汇率、黄金对利率、黄金对石油存在着单向均值溢出效应,仅在股票与黄金市场间具有双向均值溢出效应;各市场波动性之间均具有动态时变特征,其中,股票与利率、汇率与利率、石油与汇率、黄金与汇率具有负相关性,股票与石油、股票与黄金、黄金与利率、黄金与石油间呈现出正向关联。最后,将结果与现有文献进行了比较和探讨。

中外股市收益率的非对称动态相关性研究

基于2002年1月1日至2012年7月31日美国道琼斯工业平均指数、香港恒生指数、上证综合指数的样本数据,构建AG-DCC-MVGARCH模型,运用拟极大似然估计法和LR检验,实证研究中外股市收益率之间的相关性,探讨其是否具备动态特征和非对称性特征。研究结果表明,美国与香港股市收益率之间存在正向的动态条件相关关系,但在2007年以后这一相关性有所减弱;香港与中国内地股市收益率之间存在稳定的正向的动态条件相关关系,且在2005年之后这一相关性大大增强;美国与中国内地股市收益率之间的相关关系不显著。股市收益率的波动对美国、香港和中国内地股市收益率之间的动态相关性产生显著的非对称冲击效应,且负向冲击效应更大,美国股市收益率的波动对3个股市收益率之间的相关性影响最大,这意味着股市下跌时3个股市收益率之间的相关性增强,尤其是美国股市下跌会对其他股市产生较强的波动溢出和风险传染效应。

我国股指期现货的动态相关性及其套期保值效果:来自上证50、沪深300和中证500指数的新证据

通过构建DCC-MVGARCH模型,检验了2015年4月至2018年3月我国股指期现货指数之间的相关性及其套期保值绩效。结果表明:首先,上证50期现货和沪深300期现货指数是我国证券市场更具影响力的指数,期货和标的现货指数之间没有表现出清晰的相互引领关系;其次,股指期现货之间的动态系数在大多数时期表现为正相关,其中上证50期现货指数的相关程度最高,中证500期现货指数的相关程度最低;再次,无论在何种样本时期,DCC组合均能够产生有效的套期保值效果;最后给出了分析结果的经济和政策含义。

我国燃料油期货与现货市场价格发现和波动溢出效应研究

借助VECM、带误差修正项的双变量TGARCH模型以及DCC模型,对我国燃料油期货和现货市场间的价格发现和波动溢出效应进行了研究。结果表明:我国燃料油期货和现货价格之间存在长期均衡和双向引导关系,期货在价格发现中起主导作用;期货市场不存在显著的杠杆效应,现货市场存在明显的负向非对称效应;两个市场间仅存在单向的波动溢出,表现为现货市场向期货市场正向溢出;误差修正项对两个市场的波动具有很好的解释能力,可以更加准确地刻画两个市场的波动性;DCC模型表明信息在两个市场间是流动的,两市的整合程度较高,但两市的相关系数还不是很高。

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。

石油价格与美伊关系的定量研究

石油价格的波动是否与伊朗-美国之间的合作冲突水平存在相关性,这是本文研究的主要问题。本文通过事件数据分析方法(Event Data)和统计学模型(DCC-mvGARCH),对2003-2008年的石油价格和伊朗-美国之间的冲突与合作水平进行了初步检验。统计结果表明,这两个时间序列之间基本不存在正相关关系,在一些特定的时期有明显的负相关关系,而在另外一些时期则没有相关关系。本文对这一发现的解释是:在低油价时,美国对伊朗的制裁会直接削弱伊朗国内保守派的力量,使伊朗在国际层面上更容易妥协;相反,在高油价时,掌控伊朗石油行业的保守派的力量会得到增强,使伊朗不会轻易向美国妥协,美伊冲突可能增多。

沪深300股指期现货间价格波动关系与走势预测

针对沪深股市时间序列的预测不稳定问题,分析股指期货与现货市场之间的价格传导关系与波动相关性。运用向量自回归(vector autoregressions,VAR)模型与动态条件相关多元-广义自回归条件异方差(dynamic conditional correlation-generalized autoregressive conditional heteroscedasticity,DCC-GRACH)模型,对期货与现货价格波动联动性进行实证分析,构建长短期记忆(long-term and short-term,LSTM)神经网络算法对沪深300股指现货价格走势进行动态预测,分别选取2016年9月至2019年4月沪深300指数的期货与现货价格作为研究对象。结果表明,股指期货市场与现货市场价格的传导过程,存在领先滞后关系,价格波动之间显著具有时变、持续的动态相关性与长期均衡关系,LSTM算法利用股指期货的价格较为精确地预测现货价格的变化范围与走势,序列参数越长,算法的准确率与预测结果越精准。

多维条件方差偏度峰度建模

为了考察多个市场或多个金融资产之间的高阶矩风险度量问题,有效地捕获收益率时间序列高阶矩动态特征,在考虑当前预期和波动性条件下,推导了高阶中心矩和协矩之间的关系,提出了能够有效解决维数灾祸问题的多维条件高阶矩模型.在多维S_U分布基础上,采用动态条件相关性(DCC)和自回归条件密度技术,通过智能优化算法对条件高阶矩模型的时变参数进行估计.实证研究结果表明,多维条件高阶矩模型较好的拟合了收益率时间序列高阶矩动态特征,与之前的高阶矩模型相比,能够有效解决高阶矩模型的维数灾祸问题,表明该模型能够捕捉到我国多个市场之间高阶矩风险特征,提高多维条件高阶矩模型测度能力.

“石油-美元”机制及其互动特征的实证研究

石油和美元分别是当今世界上最具影响力的实物资产与货币,本文考察“石油-美元”的关联机制和互动特征。建立了石油与美元相互影响和反馈的小世界模型,在此框架下综合使用动态条件相关性模型和协整、格兰杰因果检验方法,选取1986－2008年具有代表性的名义原油价格和名义美元汇率的日数据,从长期、短期、动态的角度深入分析油价与美元汇率之间的相互关系,揭示出这两种资产的长期均衡关系和负相关性以及从美元到石油的单向因果关系。

基于DCC-GARCH模型对日本股票市场与国际市场波动溢出效应分析

日本股市作为东北亚区域内发展较为成熟的金融市场,其开放程度高并与世界其他主要股票市场呈现整体联动的发展态势。本文以1990年12月至2016年2月日本与中、韩、美、英和中国香港代表性指数的日交易数据为样本,采用DCC-GARCH模型考察了日本股市与其他主要股票市场在各个阶段的波动溢出效应。经实证分析得出以下结论:日本股市与韩国综指、中国香港恒生指数等域内股市的相关系数明显高于其与英国金融时报100指数、美国标准普尔500指数等域外股市的相关系数;日本股指与其他主要股指之间的正相关性逐步增强;金融危机的爆发显著提升了各主要股市之间的相关性,中国股市对世界其他主要股票市场的影响越来越大。