次贷危机背景下股市联动研究

应用协整和格兰杰因果检验模型,研究了次贷危机背景下中国大陆、香港和美国股票市场指数之间的联动效应.研究结果表明:次贷危机期间,深圳成分指数与恒生指数存在显著联动效应,恒指是深成指的格兰杰因.以我国政府公布4万亿投资计划为界,在此之前,沪深股市之间存在联动效应,但与香港和美国股市不存在联动效应;在此之后,深圳股市与香港股市、美国股市之间存在显著的协整效应和格兰杰因果关系,三地股市联动效应显著.     

基于三维不对称 Copula 函数峰量联合概率分布研究

基于三维不对称Gumbel Copula函数构建了洪峰、时段洪量联合分布,探讨了洪峰和时段洪量之间的概率特性。首先建立了洪峰、3 d洪量和7 d洪量的三维不对称Gumbel Copula联合分布函数,然后运用极大似然法估计了三维Gumbel Copula函数的参数,最后求得洪峰和时段洪量之间的条件概率分布,分析了洪峰、洪量间的概率特性。以大渡河流域大金川站1960—2013年间的洪峰、3 d洪量和7 d洪量为例进行了应用。研究成果为洪峰、洪量相关关系的研究提供了新途径。     

基于EGARCH模型对中国黄金市场的实证研究

应用向量白回归EGARCH模型,对中国黄金市场与外汇市场问的收益与波动溢出效应进行经验分析。研究显示：美元兑人民币汇率和中国黄金不存在收益溢出效应,欧元兑人民币汇率对黄金存在负向溢出效应;危机期间市场之间新息冲击的“杠杆效应”减弱,对黄金走势持乐观态度,但波动性比较大。     

基于Gumbel Copula的高可靠性结构系统分析

提出了一种基于Gumbel Copula的高可靠性结构系统失效概率计算方法.该方法采用移位广义对数正态分布(SGLD)来估计结构反应的边缘分布,采用Copula函数来估计系统反应的联合分布函数,而Copula函数的参数估计采用矩方法.采用本文发展的方法,分析了地震作用下六层钢框架结构系统的可靠度,结果表明该方法不仅可以给出精确的结构反应边缘分布和联合分布表达式,而且具有较高的数值精度和计算效率.     

基于具有尾部变结构的Copula-GARCH模型的相关性分析

针对金融市场中不同资产之间的尾部相关结构的非对称性和动态性,并通过分析几种常见的Copula函数在相关性分析上的优劣,本工作创新之处是构建了具有尾部变结构的Copula-GARCH模型。相比于单一的、静态的Copula函数,它具有多个Copula函数的混合特性。最后以上证综指和深证成指为例进行分析,结果表明:该模型能够更准确地描述投资组合中金融时间序列之间的动态相关特征。     

期货市场尾部相关性的Copula度量

通过选择恰当的Copula函数能够很好地度量金融数据的尾部相关性。选取Archimedean Copula函数族中Gumbel Copula和Clayton Copula分别对国际期货市场中黄金期货和白银期货收益率的尾部相关性进行度量,同时运用非参数估计法对Copula函数中的参数进行估计。结果表明,两种期货收益率的下尾相关性强于上尾相关性。     

地方外向型经济应树立信心应对金融危机

美国次贷危机引发的金融市场震荡加剧,对地方外向型经济的影响开始显现。     

美国次级贷危机的成因分析

美国金融市场的次贷危机正逐渐演变为一场全球性的经济衰退。文章分析了此次危机发生的背景和原因,并提出对我国的风险启示。     

股市与债市之间波动溢出效应及动态相关性实证分析

基于VAR（K）-BEKK—MGARCH（1,1）和AR（K）-DCC（1,1）．MGARCH模型探讨了我国股票市场与债券市场之间波动溢出效应和动态相关性。结果表明：股市对企债市场、企债市场对国债市场,这2种情况存在单向的波动溢出效应,而这3个市场其他组合方向的波动溢出效应均不显著,可以得出股市对债市有单方面的波动影响。国债和企债、国债和股市,它们之间的相关关系具有时变性,而企债和股市间的相关关系均比较稳定不具有时变性,债市和股市的相关关系较弱,2个市场分割特征明显,连通性很弱,市场资源配置能力差。     

基于Copula-VaR的市场风险度量问题研究

金融资产间相关结构的度量是投资组合风险管理中的一个重要问题,为解决这一问题,将Copula函数应用于风险管理,并以此建立相关模型以克服传统的正态分布和线性相关性假设的不足,采用GARCH模型对单个资产建模,分析运用正态Copula函数刻画股票市场收益率的联合分布并计算VaR,发现该模型优于传统的VaR计算方法.     

美国股市与中国股市间溢出效应的实证研究

为研究国际股市间的相关性,了解国际股市波动对中国股市的影响,采用基于小波多分辨分析的方法,研究了美国与上海、美国与香港股市日收益率之间的相关性.将日收益率的时间序列信号分解在不同频带上,比较各频率成分占原始信号的能量比.结果发现高频成分所占的能量比远大于低频成分,日收益率的波动主要由短期因素引起.高频成分的相关性分析表明,美国股市对香港股市存在强溢出效应,对上海股市则不存在溢出效应;上海股市几乎独立于全球股市之外.     

中国股票市场波动性的实证分析

为了正确理解中国股票市场的波动性,采用无条件波动性估计方法和条件波动性模型对波动性进行度量和建模,并对中国股票市场长期波动性的特征进行动态分析和实证检验．结果表明：中国股票市场历史上确实存在较高的波动性,但是进入2000年以后波动性呈现逐年下降的趋势;较高的波动性总是出现在股市的上涨时期．而较低的波动性则出现在股市下跌时期,这种波动方式与成熟市场的波动方式存在显著差异;上海和深圳股票市场的波动性都表现出一定程度的时间依赖性和非对称性,其中深圳市场具有更显著的杠杆效应和波动性;上海市场的有效性要强于深圳市场,上海市场能够提供更高的风险溢价．     

中国股票市场收益率和波动率的长期相关性检验

为了捕捉我国股市中存在的长期相关性特征,利用拉格朗日乘子参数检验(LM)方法对我国股市收益率和波动率序列进行了研究。以沪、深股市的日收盘指数为研究对象,首先对其进行描述性统计检验,得到股市序列相关性的初步结论,进而应用流行的LM方法,发现我国股市的收益率序列无明显相关性,而波动率序列中存在显著的长期相关性特征。     

次贷危机与股票市场联动

本文基于VAR模型的协整检验,考察了我国股票市场在次贷危机期间与国际市场间联动性的动态变化过程。实证研究结果表明,在次贷危机的不同时期,我国股指与其他主要股指的联动关系是不同的,而且在危机时期,它们的联动性有显著提高的趋势。     

基于ArchimedeanCopula方法的VaR估计

应用了ArchimedeanCopula方法计算了投资组合VaR值,介绍了该方法函数的选择及参数估计,通过对上证综指和浦发银行2只股票的收益率投资组合的VaR计算表明,由GumbelCopula模拟得出的结果与实际数据差距小,能很好地度量股市间的风险.     

沪深300股指期货与指数现货引导关系研究

通过采用平稳性检验(ADF)、误差修正模型(ECM)、脉冲响应函数分析和方差分解等金融计量学方法,对中国金融期货交易所上市交易的沪深300股指期货和A股指数之间的引导关系进行了实证研究.结果表明:沪深300股指期货与A股指数之间存在长期协整关系;从短期来看,股指期货市场对A股指数市场具有正向引导关系,并且这种引导作用有不断增强的趋势;期货价格对现货价格的发现处于主导地位,指数现货对指数期货引导作用较弱.     

利用Copula函数实证分析金融风险尾部相关性

以沪深300指数和深证成份指数的尾部相关性实证分析为例,利用Copula函数分析金融风险尾部相关性。实证表明：GumbelCopula函数能够很好的模拟沪深300指数和深证成份指数的日收益率,并且在不同尾部水平下,沪深300和深证成份指数具有很强的相关性。