中国新能源股票市场收益及其波动相关性

本文利用2017年9月至2022年9月中国中证新能源指数、中证航空主题指数、中证医药健康100策略指数、中证农业主题指数和中证有色金属指数的交易日收盘价数据,采用3种多元GARCH模型(CCC-GARCH、DCC-GARCH和ADCC-GARCH)探索中国新能源公司与航空公司、医药健康公司、农业公司以及有色金属公司之间的动态股票收益与波动相关性。条件均值方程的估计结果显示,航空公司、医药健康公司与农业公司滞后1期的股票收益显著影响新能源公司的当期股票收益。CCC-GARCH、DCC-GARCH和ADCC-GARCH模型估计的条件相关系数表明,样本期内中国新能源公司的股票回报与有色金属公司的股票回报的条件相关性最大,其次依次为航空公司、农业公司和医药健康公司。通过滚动向前一步的动态条件相关性检验也表明了估计结果的稳定性。因此,投资者可以考虑将有色金属公司的股市表现作为预测新能源公司股票回报的先行指标,以降低投资风险。

“沪港通”实现了我国资本市场国际化的初衷吗?——基于多重结构断点和t-Copula-aDCC-GARCH模型的实证分析

本文在同时考虑市场间动态"非线性"的互联互通性和联动进程中存在的突变性基础上,运用t-Copula更好地捕捉了金融市场之间非对称的尾部相依性的特征;通过tCopula-a DCC-GARCH模型分析框架,对"沪港通"开启前后沪、深、港、美市场间的联动效应及相应断点进行深入、细致地实证分析,以此来探讨"沪港通"是否促进了我国资本市场的国际化进程。分析结果表明:(1)沪、深、港、美市场间确实一直存在动态相依性,并随着市场的不断发展,其相依性逐渐增强。(2)"沪港通"的开启并未如预期那样在统计上明显增强沪、深、港、美市场间的互联互通性。(3)四市间的相依结构在整个股市发展历程中并不是始终保持一致性的,存在多个明显的结构断点。(4)几次重大事件如2002年引入QFII、2005年的股权分置改革、2007年的次贷危机等都会引起四市联动性结构的剧变。

中美股市联动性对比分析

随着经济全球化和金融自由化的发展,中美股市间的联动效应逐渐增强,尤其是在危机期间经常呈现齐涨共跌的趋势。本文通过运用非对称广义自回归条件异方差(ADCC-GARCH)模型,对2008年全球金融危机、2010年的欧债危机、2015年中国股市“股灾”以及2020年新冠疫情暴发前后中美股市联动性变化进行实证分析,结果发现新冠疫情等危机事件的暴发会对中美股市联动性产生冲击,具有危机周期特征。冲击效应随着我国资本市场发展由负效应转向正效应,并存在增强的时变效应。不同突发事件对中美股市联动性的冲击力度存在差异,呈现出风险传染渠道异化规律。

中国内地股市与全球主要股市联动性的时变特征研究

本文将中国内地股市与7个全球主要股市的股指收益联动纳入统一框架,采用非对称动态条件相关模型刻画了2006~2021年股指收益相关性的时变轨迹,并进一步比较了2008年全球金融危机、2010年欧洲主权债务危机、2015年中国内地股市“股灾”及新冠肺炎疫情发生后股指收益联动的变化,最后采用SETAR模型检验了股市间联动的动态门槛效应,探究了股指收益联动在不同阈值内的均衡收敛或随机游走特征。研究发现:中国内地股市与7个全球主要股市的联动性符合“地理假设”,并呈现异质性、复杂多变的特征;比较联动性在市场危机时期的特征发现,前三次的市场危机并未引起中国内地股市与其他股市联动性的大幅增强,2008年全球金融危机和2015年中国“股灾”时期股市联动性甚至大幅度减弱,而新冠肺炎疫情发生后中国内地股市受到全球股市波动的外溢影响逐步增强,中美股市联动性甚至平均增加了66.84%;此外,股指收益联动呈现不同区制内非均衡的收敛或随机游走状态,特别是高区制内中国内地股市与欧美国家股市的关联程度呈现随机游走状态,表明若遭遇较强的外部冲击,中国内地股市可能会出现剧烈震荡。

基于多维动态模型的中国股指相关性预测研究

运用时间序列的ADCC(Asymmetric Dynamic Conditional Correlation)多维GARCH模型和CCC(Constant Conditional Correlation)多维GARCH模型对中国主要股指之间的相关性进行预测,并对预测结果进行评价和比较,结果表明ADCC多维GARCH模型拟合和预测中国股指相关性较好,这为投资组合管理和风险管理提供了理论支持。

我国绿色债券市场与其他金融市场的相关性分析

本文基于ADCC-GARCH模型,分析了我国绿色债券市场与其他金融市场的动态相关性,比较分析了2015年中国股价下跌、2018年中美贸易摩擦以及新冠肺炎疫情对上述相关性的影响。研究发现,绿色债券投资回报率与股票、能源投资回报率之间呈现较弱的负相关关系,投资绿色债券或可为股票和能源投资者带来多元化的收益。

网络视阈下中国股市风险的行业传染研究

本文基于我国A股56个行业指数日收益率,利用GJR-GARCH-ADCC模型,得到各行业间的非对称动态相关系数,表征各行业间的动态金融传染。在此基础上,基于动态相关系数分别构建无向权重网络、有向权重网络及动态网络,提取网络特征并分析市场风险的行业传染与外溢特征,基于最小生成树揭示股票市场风险的行业传染路径。结果表明,我国股票市场风险存在显著的行业传染,基于行业传染的金融网络最小生成树具有幂律分布特征,半导体行业在股票市场风险传染中处于核心节点,56个行业存在显著的社团传染特征,且社团内传染比社团间传染更严重,而化工行业、通用机械行业、工业机械行业与纺织服饰行业充当着社团间传染与外溢的连接点;银行业、保险业等金融业具有显著的波动净吸收与缓释作用,是我国股票市场风险的净吸收器,对于稳定金融市场具有重要作用;进一步分析发现,我国股票市场的行业传染与外溢具有显著的时变性与持续性。以上研究为从行业视角强化股票市场监控,降低风险传染效应具有重要启示。

投资者关注与白银价格、股票市场相关性

随着我国金融市场的不断地进步和发展,人们的投资选择越来越多,其中股票和贵金属成为投资者的首要选择,二者的相关性也是学者们的研究重点。互联网的快速发展使得搜索引擎成为投资者获得信息的主要来源,百度搜索是投资者使用频率最高的搜索引擎。因此,基于百度指数运用ADCC-GARCH模型来分析研究白银搜索量和白银现货价格、股票市场之间的多元动态相关关系。结果表明:百度指数数据能够对白银的价格产生影响,并能够预测白银的价格。而白银价格在一定程度上又与股市有着负相关,所以百度指数会对股市的价格有一定的影响。