股票与外汇市场尾部风险的跨市场传染研究

随着国际经济环境联系的日益紧密,防范尾部金融风险的快速扩散与跨市场传染成为了各国政府当局与学术界的重要议题•在此背景下,采用条件自回归风险价值模型,准确测度了全球45个主要国家(地区)股票市场与外汇市场的尾部风险.同时,从体制区间效应的角度进一步探讨在非线性框架下进行研究的合理性,深入考察各经济体内尾部风险跨市场的非线性传染.其次,从动态视角分析尾部金融风险在我国股市与汇市间的动态演变,以及美国金融风险的跨国传染情况.最后,基于多元多分位数条件自回归风险价值模型,具体量化了各经济体尾部风险传染的强度,并展开跨国、跨市场的比较与分析.在此基础上,针对加强我国系统性金融风险的防范体系及监管方向提出了若干建议,它将有助于改进系统性金融风险的测度指标、化解国际股票市场与外汇市场尾部风险的外溢冲击,为我国防范跨市场的交叉性金融风险、维护金融稳定提供理论分析与实证检验的参考依据.

考虑成分股联跳与宏观信息发布的沪深300指数已实现波动率模型研究

利用日内高频数据计算的已实现波动率较好度量了金融资产的风险,因此对其预测模型的研究具有重要意义。考虑到指数成分股的联跳可能蕴含指数跳跃所未能反映的信息,提出运用非参数方法识别指数成分股的联跳,采用自回归条件风险模型估计成分股联跳强度,并将其引入指数的已实现波动率异质自回归(HAR-RV-CJ)模型中,分析模型预测性能的改进。进一步的,考虑到宏观信息公告的发布可能对股市产生整体性影响,相应影响成分股联跳的几率;因此,在成分股联跳的自回归条件风险模型中引入居民消费价格指数、国内生产总值、贸易差额等宏观信息公告变量,并分析对联跳强度估计以及指数已实现波动率预测的影响。采用2011年1月4日至2013年7月11日沪深300指数及其成分股高频数据的实证表明,指数成分股联跳与指数跳跃具有不同的特征;用成分股联跳强度代替HAR-RV-CJ模型中的跳跃构建的HAR-RV-CI模型,较原始的HAR-RV-CJ模型,以及同时考虑指数跳跃与成分股联跳强度的HAR-RV-CJI模型,具有明显较优的样本内拟合与样本外预测性能。引入宏观信息公告变量可以改进联跳强度自回归条件风险模型的拟合效果,并提高指数已实现波动率模型的样本内拟合能力,但对于指数已实现波动率的样本外预测性能并无明显的帮助。