中美投资者情绪的动态相依性——基于Copula-DCC-GARCH模型和波动率指数的研究

投资者情绪在市场间的传染会加速金融风险的扩散,因此随着中国资本市场的逐步开放,研究投资者情绪传染对中国资本市场的影响越来越迫切。采用波动率指数作为中美投资者情绪的代理指标,并利用Copula-DCC-GARCH模型和结构变点检验方法,对2014年以来中美两国投资者情绪动态相依性的总体特征、结构特征、时变性及突变性进行全面考察,结果表明,总体而言,中美两国投资者情绪具有整体的正向动态相依性,其动态相关系数均值为0.2448,金融风险容易从美国向中国扩散,但是牛市或熊市下投资者情绪的传染没有明显的差异;中美投资者情绪的动态相依性具有时变性,并存在5个变点,这些特征与中国经济金融基本面因素相关,且除了一个区段动态相关系数均值略小于0之外,其他区段动态相关系数均值均远大于0,说明两国投资者情绪间具有很强的相关性。

基于贝叶斯Wishart波动模型的原油市场与股市动态相依性研究

针对时变相关系数矩阵在多变量随机波动模型的估计问题,构建了贝叶斯动态相关Wishart波动模型。在CC-MSV模型的基础上,设置精度矩阵服从Wishart分布,使得模型的相关系数矩阵具有时变特征。通过模型的统计结构分析,选择参数先验分布,设计相应的Gibbs-MTM-ARMS混合算法,据此估计模型参数;并利用上证综合指数、标普500指数与原油期货价格数据进行实证分析。研究结果表明:模型能够有效地刻画原油市场与股票市场的动态相依性;金融危机期间,股票市场与原油市场的相关性较强,并且难以判断正负方向;金融危机后,中国股票市场与原油市场呈现极微弱的相关性,而美国股票市场与原油市场的正相关性较为明显。

国际碳排放权市场动态相依性分析及风险测度:基于Copula-GARCH模型

选取2009年3月13日-2010年8月4日的CER和EUA交易价格数据,借用CopulaGARCH模型,文章对欧洲气候交易所EUA和CER现货市场与期货市场之间的动态相依性进行了分析。分别选取Student-t DCC、Student-t TVC、Gaussian DCC、G3,ussian TVC和SJCPatton五种动态Copula函数来捕捉市场之间的动态相依性结构,研究表明Student-t DCC动态Copula函数能够更好地描述EUA和CER现货市场与期货市场之间的动态相依性。此外,EUA和CER各市场之间存在较强的对称尾部相依性,而非对称尾部相依性的证据尚不十分充足.进一步地,文章基于动态相依性分析运用Monte Carlo方法模拟国际碳排放权市场投资组合的风险VaR。

国际股市间动态相依性及高阶矩风险溢出效应研究

基于DECO-FIAPARCH和cADCC-FIAPARCH模型从全局视角及两两股市层面刻画国际股市间的相依结构,并首次将GARCHSK高阶矩波动模型与Connectedness方法相结合,量化国际股市间的高阶矩风险溢出效应.实证结果表明:国际股市间的动态等相关性具备显著的时变性,且易受到重大危机事件的冲击而增强.总体而言,欧美股市间的相关性高于亚洲股市,中国大陆与中国香港、日本、印度以及东南亚股市的相关性较高,而与欧美(美国、加拿大、法国、德国、阿根廷、希腊)股市的相关性较低.国际股市间的高阶矩风险溢出效应较为显著,且美国、墨西哥、加拿大和英国(日本、菲律宾、泰国、土耳其、中国香港)股市是最主要的高阶矩风险净溢出者(净接受者),重大国际危机事件会强化高阶矩风险溢出效应,中国香港股市既是中国大陆的风险传染源之一,同时也是大陆股市与国际股市间风险溢出的重要传播媒介.构建包含中国大陆股市与其余股市的投资组合可以显著降低原始投资组合的风险,最优权重投资组合较等权重投资组合具备更高的风险管理有效性.

基于动态因子Copula模型的收益率波动相依性分析

金融市场作为风险研究的对象,需要构建联合分布来分析其变量间的相依性变化。针对高维变量联合建模带来的“维数灾难”,动态因子Copula模型能有效处理金融数据的不对称性、厚尾性和动态相依性,解决参数估计问题。以2008年1月至2020年12月22个金融机构股票收益率为研究对象进行实证分析,研究结果表明:银行业与其他金融机构的相依性普遍更强,兴业银行受公共因子的影响最大,因子载荷均值为1.7973;保险业与其他金融机构相依性偏低,中国太保受公共因子影响最小,因子载荷均值为1.2013;证券业居中。

新能源、化石能源和高科技公司股价动态相依结构研究

将我国新能源、化石能源和高科技产业纳入同一分析框架,采用因果关系检验、时变copula模型、滚动窗口R藤copula模型研究了三者股价动态相依结构,结果表明:新能源与高科技产业的联动性超过了能源产业内部的联动性,在投资者视角中新能源产业具备较强的高科技属性;新能源与高科技产业的联动性呈下降趋势;新能源与高科技产业的尾部相关系数波动较大,新能源产业的高科技属性对扶持政策的变动较为敏感;新能源产业对高科技产业有长期、稳定的引领作用,而高科技产业仅在特定时期是新能源产业的格兰杰原因,这对“新能源产业的兴衰很大程度依赖于特定科技的发展”这一传统观点提出了质疑。

国际碳期货市场间动态尾部相依及风险研究

EUA和CER已成为碳期货市场最重要的两种交易商品,文章基于BP检验将2008—2017年两资产连续期货数据分为三时期;通过VAR模型,以线性、非线性格兰杰检验和脉冲响应及方差分解方法研究两者的因果关系;进而运用GARCH-Copula分析各时期动态相依结构;基于Copula函数,结合蒙特卡罗方法计算EUA资产及投资组合的风险值。结果表明:(1)各时期两者间均存在单向或双向的先导关系,且联动性逐渐降低;(2)EUA序列用ARMA-GARCH-t模型拟合较好,而CER的非对称波动更倾向于ARMA-GJRGARCH-N模型;(3)三时期最优连接函数分别为t-Copula、Gumbel Copula和时变RG Copula,且尾部相关系数依次减小;(4)投资组合风险显著低于单个EUA资产风险,且风险降低比例较大。这些结论为以碳期货为投资主体的投资组合策略提供了决策依据。

二元价值容介因素驱动下的国防军工股联动效应与波动特征分析

本文基于广义虚拟经济二元容介态理论,分析了信息和物质二元价值容介因素对军工板块内个股之间的联动效应、军工板块与大盘收益波动特征的影响,并对军工板块与大盘之间的动态相依性进行了实证检验。

国际绿色债券指数间联动性研究——基于DCC-GARCH模型的实证分析

随着绿色债券市场的持续扩张,研究其与传统债券市场联动性至关重要。本文选取国际市场上三只绿色债券指数和传统债券指数,应用DCC-GARCH模型分析其收益率之间的联动性。结果表明:MSCI与标普500债券指数收益率序列的相关性很强;Solactive与标普绿色债券指数收益率序列之间呈现负相关;此外,绿色债券与传统债券指数收益率序列动态相关系数呈现一定程度的不稳定性,波动剧烈但幅度不大。基于研究结论,本文为我国绿色债券发展提出对策建议。