沪深300股指及期货波动率聚集性研究——基于Markov机制转换SJC Copula模型

选取沪深300指数及沪深300股指期货当月连续合约日内5 min高频交易数据为研究对象,研究我国股票期现货市场波动率聚集性及尾部动态特征。结果显示:三状态Markov机制转换SJC Copula模型比其他模型能更好地刻画波动率的相关性结构,沪深300指数和股指期货波动率的尾部均存在明显非对称特征及动态特征,上尾相关性均大于下尾相关性,股指期货的高波动率聚集比沪深300指数高波动率聚集具有更高的发生概率,而低波动率聚集具有相反的发生概率。

基于Pair-Copula模型金融市场风险传染的相关性分析

2007年美国次贷危机波及全球金融市场,市场间的协同性越来越强。本文以美国普尔指数、日经指数和上证综指的日收益率为研究对象,先用GARCH模型构建边缘分布,然后选择出由Symmetrized Joe-Clayton Copula构成的Pair-Copula模型来测度金融市场间的风险传染关系,最后采用极大似然法对Canonical藤分解结构下的SJC-Copula函数进行参数估计并求出尾部相关系数,分析三个股指之间的风险传染相关性。结果显示美国普尔跟亚洲股市之间的风险传染下尾相关,且相对地与上证综指间的尾部相关性变化较小,说明我国与国际间金融市场的关联相对较弱,经济危机对我国的影响程度相对较小。

基于SJC Copula模型的银行业与房地产业动态相依性及其结构突变

引入SJC Copula模型来刻画中国房地产业与银行业在2000~2013年的的动态相依性,并进一步分析这种动态相依性的结构突变特征。研究结果表明:SJC Copula函数相比常见的其他Copula函数能更好地刻画房地产和银行业之间的动态相依结构;房地产业与银行业之间存在具有显著持续性的上(下)尾相依性,而且随着收益率的变化而呈现出非对称和非线性变化特征,主要表现为随着收益率的上升,条件上尾(下尾)相关系数将减小,但上尾相依性系数的下降幅度比下尾相依性系数要大,这说明房地产业和银行业之间的相依性的变化显著依赖于过去的收益的变化并且存在反向关系。房地产业与银行业之间的上(下)尾时变相关系数均具有"自相关、有偏、ARCH效应"的非正态分布特征,而且存在多个结构突变点;这些突变点发生日期附近往往伴绥着我国重大房地产金融调控政策的出台,具有明显的政策效应,但不具有持久性。