基于变结构Copula模型的股票市场间波动溢出效应研究

论文摘要

股票市场是一个复杂的动态系统,经济全球化、金融自由化加剧了股票市场的复杂性和波动性,市场之间的波动相关性显著增强。波动溢出效应是指不同金融市场之间的波动可能存在相互制约,一个地区市场的巨大震荡有可能会传递到其它地区的市场。因此,为了提高金融决策的准确性,降低决策风险,对股市间的波动溢出效应进行研究分析是非常必要的。Copula函数能够描述多个随机变量间的相依结构,是研究不同市场间波动溢出效应的有效工具。本文通过实证的方法,利用Bayes法诊断出各变结构点,利用Copula函数得到不同阶段的秩相关系数,检验看其变化的显著性,进而辨析不同市场间波动溢出效应的存在性。论文的研究主要包括（1）对股票市场收益率残差序列进行ARCH效应检验。结果表明,在5%的显著性水平下,所选取的股票市场时间序列存在显著的ARCH效应,能够利用GARCH类模型来建模。（2）利用GARCH（1,1）-t模型描述各收益率时序的边缘分布。首先估计得到收益率序列的边际分布模型参数,然后进行概率积分变换,运用K-S检验方法检验变换后的序列是否服从（0,1）分布。结果表明,上证综指存在明显的尖峰厚尾现象,并且与其它地区相比,其收益率更有可能出现极端值。（3）利用静态、动态Copula函数对不同地区股市收益率序列的相关性进行分析。静态的结果表明,中亚股市相关性最强,中欧股市相关性次强,中美股市相关性最小。动态的结果表明,各地区与上海股市收益率时间序列的相关程度都存在程度不一的上升趋势。（4）利用“三步法”研究股市间的波动溢出效应。结果表明：深圳股市与上海股市收益率时序间的波动溢出效应现象不但表现得最为明显,而且发生得也最为频繁；其它国家与我国市场在不同时间发生波动溢出效应。（5）利用变结构Copula模型研究不同市场的波动溢出效应的研究结果符合股市的现实中的表现,从而证实了此方法的合理性。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.1.1 波动溢出效应研究近年来受到关注
• 1.1.2 研究波动溢出效应的必要性
• 1.2 问题提出
• 1.2.1 考虑波动溢出效应研究途径的问题
• 1.2.2 提出基于变结构Copula模型的波动溢出效应研究方法
• 1.3 研究目的与研究意义
• 1.3.1 研究目的
• 1.3.2 研究意义
• 1.4 研究内容、研究思路与研究方法
• 1.4.1 研究内容
• 1.4.2 研究思路
• 1.4.3 研究方法
• 1.5 本文章节安排
• 第2章 文献综述
• 2.1 关于资产价格相关性分析的波动溢出研究
• 2.2 关于条件概率模型的波动溢出研究
• 2.3 关于时变金融波动类模型的波动溢出研究
• 2.4 关于小波分析与极值分析的波动溢出研究
• 2.5 关于Copula理论的波动溢出研究
• 2.6 综述小结
• 第3章 股票市场波动溢出效应理论概述
• 3.1 收益率波动性特征
• 3.2 股票市场波动溢出效应的定义及特征
• 3.2.1 波动溢出效应的定义
• 3.2.2 波动溢出效应的特征
• 3.3 股票市场波动溢出效应的产生原理
• 3.3.1 内部动力
• 3.3.2 外部因素
• 3.3.3 直接原因
• 3.3.4 决定性因素
• 3.4 波动溢出效应的主要研究途径
• 第4章 基于Copula理论的波动溢出效应研究设计
• 4.1 Copula理论
• 4.1.1 二元Copula函数的定义与性质
• 4.1.2 二元Copula函数的定理及其推论
• 4.1.3 两类Copula函数及相关性分析
• 4.1.4 模型的参数估计方法
• 4.2 波动溢出效应研究设计
• 4.2.1 股市收益率时序的边际分布模型
• 4.2.2 变结构点的诊断
• 4.2.3 分阶段构建Copula模型
• 4.2.4 波动溢出效应检验
• 第5章 股市间波动溢出效应实证分析
• 5.1 样本选择与数据来源
• 5.2 样本特征分析
• 5.2.1 描述性统计
• 5.2.2 收益率时间序列的平稳性检验
• 5.2.3 ARCH效应检验
• 5.3 边际分布模型参数估计及检验
• 5.4 相关关系分析
• 5.4.1 静态相关关系分析
• 5.4.2 时变相关关系分析
• 5.5 波动溢出效应分析
• 第6章 结束语
• 6.1 研究结论
• 6.2 研究不足
• 6.3 进一步需要开展的研究工作
• 参考文献
• 致谢