得分驱动时变DCC模型及其应用

收益率协方差矩阵在投资组合和风险计量中有重要应用。文章先用得分驱动方法推导出DCC模型的等价形式,以此表明DCC模型的观测驱动特性;然后再次采用得分驱动方法将DCC模型的参数时变化,得出加速DCC(aDCC)模型。随机模拟及实证研究显示,加速DCC模型不仅具有更好的波动拟合效果,而且基于其构建的最小方差组合还能实现更小的组合方差及夏普比率。

央行“言行”偏差与金融市场间长期动态相关性——基于混频DCC-MIDAS模型

运用自然语言处理方法构建央行政策操作偏离指数来衡量央行“言行”偏差的程度,并基于混频DCC-MIDAS模型对金融市场间长期动态相关性展开研究。实证结果如下:央行政策操作偏离指数对债券市场收益率波动产生负向影响,其影响主要来源于意外的货币政策紧缩;对股票市场、外汇市场收益率波动具有非对称性影响。针对金融市场间长期动态相关性影响,央行政策操作偏离指数负向影响债券-外汇市场间的长期相关性,尤其对于国债与外汇市场的长期相关性的影响更为显著;对于股票-外汇市场的长期动态相关性,央行政策操作偏离指数对其具有显著的正向影响,其影响主要来源于央行正向的“言行”偏差;央行政策操作偏离指数对于股票-债券市场的长期相关性影响不显著。

基于DCC-GARCH-ΔCoVaR模型的碳市场和煤炭市场风险溢出效应研究

基于武汉、广东、深圳碳市场和煤炭市场的收益率数据,运用DCC-GARCH模型刻画碳市场和煤炭市场收益率的非线性相关性,进而基于上述模型得到的参数,运用ΔCoVaR模型测算出碳市场和煤炭市场间的风险溢出效应。结果表明:在碳市场建设初期,碳市场和煤炭市场的风险溢出效应主要表现为煤炭市场对碳市场的单向风险溢出效应。随着市场的不断完善,煤炭市场与碳市场之间会产生双向的风险溢出效应;煤炭市场对武汉碳市场表现为正向的风险溢出效应,对广东和深圳碳市场表现为负向的风险溢出效应。

中国金融市场风险溢出效应及其时空特征——基于溢出指数方法与DCC-GARCH模型

运用溢出指数模型和DCC-GARCH模型对我国2005年7月22日至2021年8月27日七大金融市场的风险溢出效应及其时空特征做出了全面分析。结果显示:在时间维度上,中国金融市场风险溢出指数在18%~52%之间波动,动态相关系数在0.09至0.31间变动,当重要政策和事件冲击时金融市场风险溢出程度明显增强,并且风险溢出水平随时间的累积和消减具有非对称性特征。在空间维度上,金融市场间存在非对称溢出效应。房地产、商品和股票市场的风险净溢出指数为正,黄金、货币、外汇和债券市场的风险净溢出指数为负,商品和黄金市场、股票和房地产市场以及债券与黄金市场间的风险关联性较大。

中国黄金与行业股票市场的动态相关性研究——基于DCC-GARCH模型

利用2015—2023年的黄金AU9999与十个上证行业指数日收益率数据,建立DCC-GARCH模型来分析动态相关性并计算最优投资权重和最优对冲比率。实证结果发现,黄金与行业股票市场存在动态相关性;黄金市场对十个行业的避险和对冲作用有差异,市场极端情况下黄金与行业指数均高度负相关,熊市期间黄金与原材料以外的九个行业具有不同程度负相关,黄金与工业、可选消费等七个行业长期具有负相关性;黄金平均权重在主要消费行业占比最高,原材料行业的对冲比率最高。最后提出资产组合纳入黄金、持续评估和区分行业进行风险管理的建议。

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。

基于DCC-MVGARCH模型的石油、股票和黄金市场相关性实证研究

随着经济和金融全球化的不断深入,全球金融市场已经连为一体。本文利用Engle提出的DCC-MVGARCH模型研究了石油、股票和黄金市场之间的动态相关性。实证结果发现,WTI原油期货与现货市场、标普500指数、黄金市场之间的动态条件相关系数具有明显的时变特征,WTI原油期货与现货市场、股票市场、黄金市场之间存在动态相关性。

基于VAR-DCC-GARCH模型的国内外有色金属商品价格联动分析（英文）

运用VAR-DCC-GARCH模型,研究LME金属价格与中国金属价格间的联动效应及其动态相关性。结果表明:LME金属价格依然对中国金属价格有着较大的影响,而中国除了铅价外,其余金属价格对LME金属价格的影响还很微弱;中国铜、铅、锌价格与LME价格间均存在正向的联动性;LME金属价格与中国金属价格之间的联动性在反应时间上存在滞后性,滞后期在7到8个交易日左右;LME金属价格和中国金属价格间的互动影响关系存在时变性,其中,LME铅价与中国铅价间的相互关联最稳定。

沪深300期现货市场动态波动关系研究:基于VECM-GJR-DCC-MGARCH-t模型的视角

在VECM-DCC-MGARCH模型基础上,以GJR形式考虑变量非对称作用、用t分布来描述股市数据的非正态分布特征,构建了VECM-GJR-DCC-MGARCH-t模型,并实证分析推出沪深300股指期货至今,沪深300期现货市场的动态波动关系。结果表明:沪深300期现货市场波动之间整体有较高关联性,但相关程度变化不定,在行情上涨时期两者关系大幅减弱;同时,现货市场波动对不利冲击的反应更敏感;现货市场过去意外冲击和过去波动都会抑制期货市场波动,而期货市场过去意外冲击和过去波动则会加剧现货市场波动。

基于ECM-DCC模型的期货动态CVaR套期保值模型及其实证分析

期货套期保值是企业以及投资者管理和防范现货价格波动风险的基本工具,其核心问题是套期比的估算。本文以综合考虑收益和风险、并反映套保者风险态度的CVaR为优化目标,通过利用考虑期货和现货之间的协整关系、联合收益的短期动态变化性、两者波动率以及相关程度的结构动态性等特征的ECM-DCC模型对期货和现货收益的联合动态变化过程加以描述,建立期货动态CVaR最优套期保值比率模型。该比率具有明确的动态解析公式,其很好地解决了现有CVaR套期比的静态问题以及数值解的复杂性问题。与基于样本矩的静态模型和ECM-CCC模型的样本内外实证对比研究表明本文所提模型的套期保值效果优于其他两种模型,尤其在现货和期货价格波动剧烈、相关性较低时期,本文方法只需相对较少的期货便可达到更优的套期保值效果。

基于DCC-MSV-KMV模型的第三产业行业信用风险传染效应度量

结合KMV模型和DCC-MSV模型,构建了一个行业间信用风险传染效应度量模型,以考查第三产业中各行业间的信用风险传染效应.排除涉及领域繁杂和主营业务不突出的行业,兼顾行业中上市公司数量,最终选择交通运输、仓储业,信息技术业,批发和零售贸易业,房地产业和社会服务业等5个行业为研究对象.实证结果显示:第三产业各行业间信用风险传染效应均大于0.5,且呈现震荡上行的态势,说明行业间信用风险传染效应在增强、传染程度在加深;交通运输、仓储业与其它4个行业之间的信用风险传染效应均较为明显,这可能是由于作为基础产业,该行业对其它行业的影响比较深远;房地产业与社会服务业间的信用风险传染比较明显,可能是因为二者具有共同的信用风险传染影响因素,即交通运输、仓储业;批发和零售贸易业与社会服务业间的信用风险传染效应最强,且相对稳定,其原因可能是这二个行业均受交通运输、仓储业影响,它们本身也存在较强的关联性.

基于DCC-GARCH-CVaR的外汇储备汇率风险动态分析

利用DCC-GARCH模型结合条件风险价值CVaR描述了我国外汇储备的汇率风险,结果显示近期汇率风险有增加趋势。为了降低汇率风险,根据资产管理思想,通过建立Mean-CVaR模型得出了最优的币种结构。最后,对储备币种调整前后的CVaR进行了对比分析,结果显示通过币种调整汇率风险明显降低。

基于DCC-MGARCH模型的中国A、B股市场相关性及其解释

金融资产相关性分析是现代金融学的重要基础,不论是投资组合的选择还是风险管理均涉及到相关性的估计和预测,寻求相关系数的可靠估计已成为众多研究者关注热点问题。本文利用Engle于2002年提出的DCC-MGARCH模型对我国沪深A、B股市场之间的相关性进行了动态考察,研究发现:沪深两市A、B股之间的相关系数总体为正,并具有明显的时变特征;1997年至2001年沪深A、B股市场的动态相关系数相对较小,波动性较大,2001之后两市A、B市场之间的动态相关系数明显增大,并且波动性减少,这表明沪深A、B市场之间的一体化程度正日趋增强,不过在处于相对高位之后,近几年来并没有呈现出进一步提高趋势;总体而言,A、B股市场动态相关系数还相对低,市场分割特征仍然明显。最后运用行为金融理论对A、B股市场的动态相关性的时变特征进行了分析和解释。

推广的DCC模型及其在中国股市的应用

DCC(dynamic conditional correlation)模型能够简洁地刻画投资组合中资产相关性的动态结构.本文通过引入正态Copula函数,使用灵活的边缘分布来取代DCC模型中的正态假设,将DCC模型推广到边缘分布可为任意的一般形式.最后我们利用推广后的DCC模型对我国的股市进行了实证研究.

银行间债券市场和交易所债券市场动态关系研究——基于DCC-MGARCH模型的分析

运用DCC-MGARCH模型对银行间债券市场与交易所债券市场之间的动态相关系数进行研究,并对两债券市场之间相关系数的动态时变特征进行分析。研究结果表明:银行间债券市场与交易所债券市场相关系数总体为正,波动幅度小,但时变特征不明显;两市场之间的动态相关系数随着时间的推移没有显著的提高,与其他金融市场之间的动态相关性相比,两市场动态相关系数还相对较低;债券市场的分割特征仍然明显,市场融合有很大的提升空间,这表明银行间债券市场与交易所债券市场之间的一体化进程还任重道远,故应逐步完善债券市场体系,取消市场中不合理的准入限制和市场壁垒,制定有利于两市场融合的政策法规,为建立统一互联高效的债券市场奠定良好的市场基础和制度环境。

中美粮食期货价格波动的动态关联——基于DCC-MGARCH模型的实证分析

在国际化背景下,控制粮食价格波动风险是我国实现长期粮食安全必须高度关注的政策问题.本文利用DCC-MGARCH模型实证分析了美国粮食价格波动向中国传递的动态变化,以及在产品上的差异.研究结果表明：中美大豆期货价格波动动态关联度在0.2～0.6之间,而中美小麦的动态关联度在均值零附近变化.这说明,中美大豆期货交易价格波动联系紧密,而小麦关联度较差.中美大豆期货价格的动态关联度从国际粮食危机前的0．17跃升为危机后的0．36,非配对t检验结果显示,该差异是显著的;而中美小麦期货价格收益率的动态关联未发生显著变化.这间接证明了国际粮食价格波动主要从较开放的大豆市场传递到中国.

中国可转债市场与股票市场的动态关系研究——基于DCC-MGARCH模型的分析

近年来,DCC-MGARCH模型已经被成熟地运用到对一些金融市场间关系的研究中,运用DCC-MGARCH模型对可转债市场与股票市场间的动态相关系数进行研究,采用全局综合与局部分析的方法,刻画上述两金融市场间相关系数的动态时变特征,结果表明:采用DCC-MGARCH模型对可转债市场与股票市场间关系的研究是有效且可行的。

人民币利率与汇率的动态相关关系：基于DCC模型的研究

以探讨利率与汇率的关系为切入点,运用DCC多元GARCH模型研究人民币利率与汇率之间的动态相关关系。研究结果显示:两变量之间的相关关系并非常数,而是随时间变动;在汇率改革前,汇率和利率呈现正相关关系,而汇率改革后,两者呈现出负相关关系,但相关关系波动程度加大。

基于DCC模型的上市银行系统风险实证研究

本文应用DCC多元GARCH模型分析上市银行股票价格的动态相关性,并以此作为银行整体风险的度量监测指标,在模型的构建中考虑了系统风险的时变特征。结果表明,相关系数的大小和动态变化能够对银行系统性风险起到一定的监测和预警作用。本次金融危机过后,银行间动态相关水平一直处于高位,表明投资者对未来银行资产质量和其潜在风险仍然存在担忧。

我国城市房价波动的溢出效应研究——基于DCC-MVGARCH模型的视角

运用动态因子分析方法对我国35个大中城市的房地产发展水平进行综合评价。在此基础上，选取发展水平较高的10个城市，利用其2007年7月-2014年9月新建商品住宅销售价格指数的月度数据，构建DCC-MVGARCH模型，研究这段时期内我国城市房价波动之间的溢出效应。结果发现，绝大多数城市房价波动间有着显著的正相关性，并且调控政策的出台在一定程度上降低了它们之间的动态相关系数。进一步的研究表明，我国城市房价波动之间存在一定的溢出效应，房价波动主要由房地产发展水平较高的地区传递至发展水平较低的地区。