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基于变结构Copula模型的国内外股市波动溢出效应研究

作　者: 唐吟
导　师: 苏锡坤
学　校: 华南理工大学
专　业: 管理决策与系统理论
关键词: 变结构Copula Granger因果检验 EMD 波动溢出
分类号: F831.5
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
下　载: 25次
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内容摘要


在经济全球化及金融市场一体化的背景下，金融危机的爆发加剧了风险在全球金融市场之间的传递，这种风险在不同金融市场之间传递的现象即表现为金融市场间的波动溢出效应。虽然目前已有不少关于波动溢出效应的研究，但仍然存在诸多缺陷。因此，本文在对传统波动溢出效应研究方法进行梳理的基础上，提出了一种新的研究方法——EMD分解技术与变结构Copula模型相结合。并通过实证分析验证了该研究方法应用于研究不同股票市场之间的波动溢出效应的有效性。本文的核心工作可概括如下：首先采用EMD技术分解并合成了具有不同经济含义的股票收益率新序列；然后，结合Granger因果检验方法分别对不同地区股票市场的高低频序列进行波动传递的方向分析；最后，以股票收益率的高频序列作为波动溢出效应的研究对象，建立变结构Copula模型，通过检验Copula函数的相关系数研究分析了发生波动溢出时的强度大小。基于上述方法，以2006年1月4日—2010年12月30日期间的道-琼斯指数（DJI）、英国金融时报指数（FTSE）、日经225指数（NIK）、恒生指数（HSI）、沪深300指数（HS300）每日的收盘价为原始数据，对不同股票市场之间的波动溢出效应进行了深入的分析。研究结果表明：（1）除了日本与中国大陆地区的股票市场，其余股市间均存在一定程度的波动溢出。其中，英美两国股市、日本与中国香港地区股市之间均存在长期的波动溢出效应，并且美国股票市场领跑全球金融市场；（2）英美两国股市由短期内信息双向流动转变为单向信息流动，日本股市与中国股市之间由最初不存在显著的信息流动转变为双向信息流动，其余地区的股市随着交易周期的加长，由单向信息流动转为双向信息流动。发达国家的股价变化往往领先于发展中国家的股价变动。

全文目录


摘要  5-6
ABSTRACT  6-7
目录  7-9
第一章 绪论  9-21
  1.1 选题背景及意义  9-10
  1.2 文献综述  10-17
    1.2.1 基于 GARCH 模型和随机波动模型的波动溢出效应分析  11-14
    1.2.2 基于小波分析与极值理论的波动溢出效应分析  14-15
    1.2.3 基于 Copula 函数的波动溢出效应分析  15-17
    1.2.4 现有研究中存在的不足  17
  1.3 研究框架与创新点  17-21
    1.3.1 基本框架  17-18
    1.3.2 本文结构  18-19
    1.3.3 创新之处  19-21
第二章 波动溢出效应研究方法与设计  21-38
  2.1 收益率序列多尺度分解  21-29
    2.1.1 收益率序列分解的必要性  21
    2.1.2 小波分析  21-24
    2.1.3 EMD 模型  24-27
    2.1.4 小波分解与 EMD 分解的对比分析  27-29
  2.2 基于 Granger 的波动溢出方向检验  29-30
  2.3 基于变结构 Copula 的波动溢出强度的检验  30-37
    2.3.1 Copula 模型  31-32
    2.3.2 变结构 Copula 模型  32-37
  2.4 本章小结  37-38
第三章 国内外股市波动溢出的方向分析  38-57
  3.1 股票市场波动性分析  38-40
    3.1.1 数据的选取与预处理  38-39
    3.1.2 描述性统计分析  39-40
  3.2 收益率序列的 EMD 分解与合成  40-52
    3.2.1 收益率序列的 EMD 分解  40-44
    3.2.2 收益率序列的合成  44-52
  3.3 基于 Granger 因果检验的波动溢出方向分析  52-56
    3.3.1 高频序列的 Granger 因果检验  52-54
    3.3.2 低频序列的 Granger 因果检验  54-56
  3.4 本章小结  56-57
第四章 国内外股市波动溢出的强度分析  57-70
  4.1 边缘分布的拟合  57-58
  4.2 Copula 函数的选取与估计  58-59
  4.3 变结构 Copula 模型  59-66
    4.3.1 变结构点诊断  60-63
    4.3.2 变点的现实解释  63-64
    4.3.3 分阶段 Copula 模型  64-66
  4.4 波动溢出效应分析  66-69
    4.4.1 静态相关关系分析  66-67
    4.4.2 动态相关关系分析  67-69
    4.4.3 尾部相关关系分析  69
  4.5 本章小结  69-70
结论与展望  70-72
参考文献  72-76
附录：变结构 Copula 模型（Matlab 代码）  76-80
攻读硕士学位期间取得的研究成果  80-81
致谢  81-82
答辩委员会对论文的评定意见  82

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中图分类: > 经济 > 财政、金融 > 金融、银行 > 世界金融、银行 > 金融市场
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