行业板块动态交互引导关系研究 ——基于DCC-MVGARCH模型与非理性行为的视角

论文摘要

股权分置改革以后,股票市场的内部运动发生了明显改变。齐涨齐跌的时代渐渐结束,以同质股票组成板块的交错涨跌成为市场结构运动的主要形式：板块内联动传导与板块间交互引导的板块现象十分突出,且在之后的牛、熊市演变中表现出不同的市场特征。进入后金融危机时期,板块内外的引导关系继续表现,并伴随呈现出新的特点。本文结合股改以后股票市场运行规律分析了板块运动现象,着重对行业板块间的交互引导关系与信息传递进行了实证检验。首先,结合市场特征,对板块运动,特别是板块间的引导做出系统描述。然后,选用万德（Wind）数据库中申银万国一级行业分类指数的日数据做实证检验。经过数据处理,得到平稳序列,并使用Granger方法,分牛、熊、震荡市对各行业指数进行引导检验,发现一些行业板块两两之间的引导关系。接着,文章引入DCC-MVGARCH模型,在整个考察周期里,分析了板块指数波动的交互冲击,并使用Ox Metrics软件计算出行业指数收益率之间的动态相关系数。实证结果发现,在牛市初期和金融危机爆发的熊市开始阶段行业板块间的引导关系最为显著。而在全面牛市和熊市中,板块引导关系不再显著。在金融危机后的震荡市场中,板块的异步交易突出,板块引导再次显著。随后,本文探究了市场信息传导机制,并基于行为金融学中投资者非理性的假设,结合板块运动中迥异的特征,从分析市场参与各方行为的视角探讨了板块运动产生的原因。文章的最后,在解读市场微观结构变化中为提供了若干投资策略,并出于对市场有效性改善的考虑,对我国资本市场市场化改革提出了政策建议。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 1 绪论
• 1.1 问题的提出与意义
• 1.2 国内外研究动态与文献综述
• 1.3 本文的创新点
• 1.4 本文的结构安排
• 2 股票市场的板块效应概述
• 2.1 板块运动概述
• 2.2 板块运动特点诠释
• 3 行业指数间交互引导关系的因果验证
• 3.1 数据的选取和处理
• 3.2 行业指数间引导关系Granger检验
• 3.3
• 3.3.1 收益率数据处理与Granger因果检验
• 3.3.2 不同市场环境下的板块间引导关系分析
• 4 行业指数间波动相关性动态分析
• 4.1 模型介绍
• 4.1.1 ARCH类模型介绍及发展过程
• 4.1.2 引入DCC-MVGARCH模型
• 4.1.3 DCC-MVGARCH模型建立及参数估计
• 4.2 DCC-MVGARCH的实证分析
• 4.2.1 DDC-MVGARCH的特征描述
• 4.2.2 动态条件相关系数的假设检验
• 4.2.3 行业指数的平稳性检验
• 4.2.4 行业指数间波动溢出分析
• 4.2.5 行业指数间动态相关系数
• 5 板块交互引导关系的原因分析
• 5.1 引入投资者行为
• 5.1.1 群体的非理性行为
• 5.1.2 政策影响下的投资者行为
• 5.2 市场内外影响因素分析
• 5.2.1 市场结构因素分析
• 5.2.2 宏观环境因素分析
• 6 结论建议与研究展望
• 6.1 结论建议
• 6.2 研究展望
• 6.2.1 本文的不足
• 6.2.2 进一步研究的建议
• 参考文献
• 后记