货币政策、经济增长、股市资产价格与通货膨胀的联动分析

自2010年以来,我国面临越来越大的通货膨胀压力。本文选取我国1990-2010年的数据,通过回归分析了影响通货膨胀的因素,并进行了显著性检验,在此基础上提出了相关建议。

中国家庭股市资产价值变动对居民消费的影响——来自CHFS的微观证据

近年来针对股市资产价值变动与消费关系的研究多采用宏观数据,难以揭示股市资产价值变动对居民消费影响的细节。为克服以上缺陷,文章利用中国家庭金融调查(CHFS)数据分析股市资产价值变动对中国居民消费的影响。实证结果表明:(1)股市资产价值变动对居民消费的影响总体较弱,其中市值变动的财富效应主要体现在改善性消费上,而对饮食等日常必须消费和奢侈品消费影响较小,这可能与我国居民的收入结构和投资方式有关;(2)随着年龄增长,居民的收入分布和资产配置倾向发生改变,股市资产价值变动对不同年龄居民消费的影响呈现先减小后增大的U型分布。研究结论揭示了股市资产价值变动对居民消费影响的分布特征,为今后股市改革方向提供了建议。

中国股市风格资产时变联动性及结构突变研究——基于ARMA-GJR-DCC-MVGARCH模型的检验

利用中国债券和四种股票风格资产在2004年～2012年的日度数据,构建五元DCC-MV-GARCH模型,分析我国股市风格资产间时变联动性和结构突变点,结果表明:各股票风格资产间存在明显、持续的时变联动性;随着资产规模的下降,四种股票风格资产间的时变联动性在提高,但波动性却在下降;各风格资产间的时变联动性均存在多个结构突变点,这些结构突变点的位置往往伴随着影响股市的重大政策的出台或意味着股市走势拐点的出现。

股市资产和住房资产对居民消费的影响——来自41个国家和地区的经验证据

基于41个国家和地区2001-2020年的数据样本,实证研究了股市和住房资产对居民消费的影响,发现两类资产对消费均存在正向促进作用,而股市资产对居民最终消费率的影响为负,住房资产对居民最终消费率的影响为正。同时,股市和住房资产对居民消费的促进作用在不同国家和地区间存在差异,发达国家和地区、欧洲和北美地区以及服务业占比较高地区的居民消费受资产变动影响较大。这一研究表明,完善分配机制、健全社会保障、促进资本市场和住房市场相关制度建设对促进国内消费具有重要影响。

基于藤结构Copula模型的中国股市风格资产相依结构研究

首先采用AR(1)-GJR(1,1)-SkT(v,λ)模型来刻画中国股市风格资产(大盘成长、大盘价值、中盘成长、中盘价值、小盘成长、小盘价值)的边缘分布,接着结合各边缘分布的残差,引入C-Vine Copula和D-Vine Copula模型来描述这六种风格资产之间的相依结构,然后对基于C-Vine Copula和D-Vine Copula模型的拟合效果进行综合比较.研究结果表明:中国股市各风格资产之间的相依性存在结构性差异,最适合用D-Vine Copula模型来刻画各风格资产之间的相依结构.同类型的风格资产之间的相依程度比不同类型风格资产之间的相依程度要高;在同一类型的风格资产中,资产规模差距越大的风格资产之间的相依系数就越小.无条件的风格资产收益系列之间的相关性要显著大于有条件的风格资产收益系列之间的相关性;最后根据研究结论提出了降低风格资产组合风险的资产配置建议.

中国股市风格资产组合市场风险测度——基于EVT-t-Copula模型的实证研究

针对传统线性计量模型无法充分刻画中国股市风格资产收益系列存在"自相关"、"尖峰"、"厚尾"等非正态分布特征以及风格资产间存在复杂的非线性相关结构的局限。本文首先采用AR(1)-GJR(1,1)模型来刻画中国股市风格资产的边缘分布,接着结合各边缘分布的残差系列,引入Copula函数来分析这六种风格资产之间的相关结构,并结合极值理论和蒙特卡罗模拟方法来模拟大盘成长、大盘价值、中盘成长、中盘价值、小盘成长、小盘价值这六种股市风格资产投资组合的联合收益率分布函数,在此基础上求出各我国股市风格资产组合的市场风险(VaR与CVaR)。研究结果表明,根据极值理论得到的广义帕累托分布能够较好拟合风格资产日收益率序列的尾部特征,相比其他计算方法的VaR和CVaR值,基于EVT-t-Copula模型能够更准确度量中国股市风格资产组合的市场风险。因此,EVT-t-Copula模型有助于提高中国股市投资组合的风险管理效率。

基于Vine Copula的中国股市风格资产相依结构特征及组合风险测度研究

本文首先采用AR(1)-GJR(1,1)-SkT(v,λ)模型来刻画中国股市风格资产(大盘成长、大盘价值、中盘成长、中盘价值、小盘成长、小盘价值)的边缘分布,接着结合各边缘分布的残差系列,针对传统二元Copula函数面临的"维度诅咒"问题及多元Copula函数在刻画多变量联合分布时缺乏灵活性和精确性等局限,重点引入C-Vine Copula和D-Vine Copula函数来分析这六种风格资产之间的相依结构和联合分布,然后通过拟合效果比较选出最佳Vine Copula模型,运用蒙特卡洛模拟方法预测风格资产组合的VaR,最后通过Kupiec和Christoffersen返回检验方法测试其预测效果。研究结果表明:中国股市各风格资产之间的相依性存在结构性差异,最适合用D-Vine Copula模型来刻画各风格资产之间的相依结构。总体上来看,同类型的风格资产之间的相依程度比不同类型之间的相依程度要高;在同一类型的风格资产中,资产规模差距越大的风格资产之间的相依系数就越小。无条件的风格资产收益系列之间的相关性要显著大于有条件的风格资产收益系列之间的相关性;基于Student-t Copula、Clayton-Gumbel Copula具有尾部分布特征的Copula作为构建模块的D-Vine Copula模型能够有效地预测中国股市风格资产组合的VaR,有利于提升投资组合的风险管理能力。

Mean-variance Portfolio Selections in Continuous-time Model with Stochastic Interest Rate Process

Under the continuous time （d＋1） assets market model with finite time horizon T, and the condition that all coefficients in model are stochastic processes, the decision of investment portfolio selection had been studied. By using K.Itǒ formuia and backward stochastic differential equation＇s theory, on the relation of investment portfolio processes, fortune processes, the backward stochastic differential equation model for stochastic control problem had been established, the relation between the prime fortune process and the end- all fortune process had been proposed, the existence and uniqueness of investment portfolio had been proved, and the formula for investment portfolio had been arrived. On the setting of mean-variance portfolio selection, we obtained the formula of optimal efficient investment portfolio. Furthermore, the mean-variance efficient frontier is too obtained explicitly in the form of parameter.