多个金融市场协同波动溢出效应检验——基于中国证券投资基金市场经验数据

金融市场发育越完备,金融市场的传导机制发挥就越充分,金融市场间的联动性就越强。通过独立成分分析和建立EGARCH-M模型探讨中国主要金融市场(股票市场、债券市场和外汇市场)对中国证券投资基金市场的协同波动溢出效应。实证结果表明多个金融市场对于证券投资基金市场表现出为非对称性的协同波动溢出效应。但我国的金融市场传导机制仍不显著,金融市场发育不完全,对于投资者的指导性不强。

股指期货市场和现货市场间的协同波动溢出分析

采用GARCH、谱聚类方法、独立成分分析法和Granger因果检验模型相结合的方法对欧洲主权债务危机背景下的全球主要股指期货市场和现货市场间的协同波动溢出效应进行实证分析。实证结果表明股指期货市场和现货市场间具有双向协同波动溢出效应。相对而言,股指期货市场对现货市场间的协同波动溢出效应更明显,协同波动溢出程度与相应国家金融市场的发达程度有直接关系。因此有关当局进行监管时不仅做要到全球不同国家间的相互协调,与此同时还需要关注和防范风险在股指期货市场和现货市场间的相互传染。另外,我国的股指期货市场和股票市场还需进一步改革和发展。

人民币即期外汇牌价之间的协同波动溢出分析——基于中国银行数据的实证分析

以中国银行数据为例,两次汇改时间为分界点,采用基于多路归一化割谱聚类方法、独立成分分析(ICA)、GARCH模型和Granger因果检验相结合的协同波动溢出模型对人民币即期外汇牌价之间的波动溢出效应进行实证分析。实证结果表明,现汇买入价、现钞买入价和卖出价之间没有协整关系,但是现汇买入价(现钞买入价、卖出价)的不同类之间的协同波动溢出日渐明显。另外,在第一次汇改后美元兑人民币牌价对其他外币兑人民币牌价波动溢出效应明显增加,而第二次汇改后又明显下降。

全球主要股票市场对我国股市的多渠道协同波动溢出效应--欧债危机背景下基于中证行业指数视角的研究

本文提出了基于谱聚类方法、独立成分分析、GARCH和VAR的金融风险多渠道协同传染模型。从中证行业指数角度出发,利用该模型实证分析了欧洲主权债务危机背景下全球主要股票市场对我国股市的多渠道协同波动溢出效应。实证结果表明欧洲主权债务危机分多个渠道影响我国股市的不同行业指数的波动率,并且波动溢出呈现集中性特点。

基于ICA-SV模型的金融市场协同波动溢出分析及实证研究

对于动态投资组合与风险管理来说,测定波动溢出效应是非常重要的.已有的文献证明SV模型比GARCH模型能够更好地刻画金融市场的波动,使用SV模型研究两个金融市场间波动溢出的文献并不多见,而使用SV模型研究多个金融市场对一个金融市场协同波动溢出的文献则更为少见.本文以独立成分表示金融市场波动的协同指标,提出了独立成分SV模型(ICA-SV),并研究了多个金融市场对一个金融市场的协同波动溢出,实证结果验证了ICA-SV模型在分析金融市场协同波动溢出是可行的.

金融市场协同波动溢出分析及实证研究

对于动态投资组合与风险管理来说,测定金融市场之间的波动溢出是非常重要的。在已有的文献中往往是研究两个金融市场之间是否存在波动溢出,多个金融市场对一个金融市场的协同波动溢出则未提及。本文使用独立成分分析(ICA)来消除多个金融市场波动之间的相关性,使用GARCH模型研究多个金融市场对一个金融市场的协同波动溢出,并进行了实证分析。

基于谱聚类-独立成分分析-Granger因果检验模型的金融风险协同溢出分析

提出了一种多路归一化割谱聚类方法、独立成分分析法、GARCH模型和Granger模型相结合的金融风险协同溢出模型。利用GARCH模型提取波动;利用谱聚类方法对波动数据集进行聚类分析;再利用独立成分分析法提取每个类的独立成分;最后,利用Granger因果检验分析每个类提取出的主成分对其余类中股指的风险溢出,从而完成金融风险的协同溢出计量。采用本文提出的模型对近几次金融危机期间全球主要股指进行了金融风险协同溢出分析。实证结果表明,本文提出的方法能较好地刻画金融风险的协同溢出效应。

全球主要股票市场与中国股票市场的波动溢出效应研究

采用RTV-VAR模型研究1997年到2017年中国内地股市与美国、英国、日本和中国香港股市之间的多元联动性,在此基础上进一步采用ICA-GARCH-GED模型探究各国（或地区）股市之间的协同波动溢出效应。结果表明,1997年以来中国股市与国际股市联动性呈低-高-低-高的特点,波动溢出同样具有这一特点,并且发现中国进入＂新常态＂以来,资本市场与世界股市的关联性大大增强,与上述股市之间有双向协同波动溢出。这一研究结论对我国防范资本市场系统性风险,抵御国际股市波动冲击具有重要意义。