杨世伟[1]2016年在《中国证券市场波动成因、预测及监管研究》文中研究指明随着近年来金融市场的发展和交易规模的扩大,越来越多的资金投资于证券市场,与此同时证券价格的波动也十分剧烈,使投资者面临较大的风险也给监管者带来新的问题。而自1990年沪深交易所相继成立以来,中国证券市场的发展已历经20多年,截至2015年12月中国A股市值达52.96万亿,约占同期全球股市总市值的10.92%,成为仅次于美国的全球第二大股市,虽然发展十分迅速,但与西方磨练百年的成熟市场相比还存在许多不足。作为国家宏观经济的晴雨表,证券市场的波动会给经济发展和社会稳定带来深刻的影响,因此在证券投资过程中,如不能正确理解、度量市场风险或对风险认识不足,则不仅会降低经济社会活动中的资产配置效率、增大经济运行成本,还会因没有经过科学研究误判市场行情,导致投资者蒙受巨大损失,从而影响社会经济的良性发展甚至诱发恐慌,所以对证券市场波动进行有效的分析、预测和监管显得尤为重要,目前我国也正处于深化金融改革关键阶段,如何合理配置资源、更好控制风险已成为当下的重要课题。本文共分为七章,第一章绪论、第二章文献综述,其他章节的内容如下:第叁章探讨了我国证券市场波动的成因,首先将证券市场波动的影响因素分为上市公司、市场投资者、运作机制、国际资本市场和国内经济政策等不同因素,并随后以行业面板模型为基础,将货币供应量M2作为资金的替代变量,检验了市场基本面和资金面对股票波动的不同影响,结果表明当前我国股市仍处于以资金推动为主导的市场;其次对货币供应量进行了分层处理,分析了M0、M1和M2与证券市场波动的关系,研究显示M0和M2与股市波动具有显着关系;最后从微观层面研究了资金账户和流向变动对市场波动的影响,一方面将投资者分为个人和机构投资者,并根据账户市值分为五类并同时归纳了证券、基金、信托等资金账户变动的情况,检验了资金账户变化与股市波动的关系;另一方面在分析成交量和成交额与股市波动关系的基础上,研究了不同资金的净流入量对股价波动的影响。第四章在考虑跳跃行为的基础上对波动率进行了预测。一方面由于BS公式的推导需市场有效和服从随机分布,期权市场的缺乏等也使得隐含波动率模型的使用受到限制等,另一方面SV和GARCH类等模型多应用于低频和低维数据,由于高频数据包含更多的数据优势而可更好的反映真实波动信息,而已实现波动率构造简单并可结合高频数据扩展到多维变量,因此采用已实现波动率对市场进行分析。本文以2013.1.1-2015.12.31共叁年的5分钟高频数据为基础,通过计算得到已实现波动率对我国市场进行研究,首先检验了市场的长记忆性和异质性,然后对隔夜信息的影响进行了分析;其次将已实现波动率分解为连续和跳跃波动率两部分,并根据公式推导出检验金融资产日间跳跃的方法,同时考虑市场微观结构噪声的影响对检验方法进行了修正;最后分析了HAR-RV-CJ模型应用的前提条件,并使用此模型对我国证券市场波动率进行检验,同时检验了不同时间窗口下波动率的预测效果。第五章根据行为金融学研究了投资者行为对市场波动的影响。与国外较为成熟的资本市场相比,我国目前投资者结构中个人投资者占绝大多数而机构较低、投资者整体素质偏低且违规行为较多、金融衍生等工具的缺乏使得投资风格单一不利于市场稳定,这使得以对投资者行为的研究是非常必要的。因此本章根据行为金融理论通过2000.1-2015.12共16年的数据构造了投资者情绪指标,检验了羊群效应和情绪对收益率波动的影响,并建立了含情绪变量的SENT-EGARCH-M模型研究了正负冲击对市场的非对称效应,最后利用向量自回归VAR模型,研究了投资者情绪与股市波动间的长短期均衡关系,并通过支持向量机模型对预测精度进行了对比,结果表明投资者情绪对市场波动的贡献率在10%左右且加入此指标可更好提高预测精度。第六章根据市场波动率等研究了监管政策的有效性。首先考察了目前我国证券市场监管现状,然后通过叁个方面对监管政策的有效性进行了研究,一是根据方差比率法对次贷危机前后的市场有效性进行了检验,二是根据事件研究法对所选政策出台前后的市场超额收益率进行分析,叁是对政策出台前后市场波动率的变化进行了检验。结果发现虽然市场并没有达到弱式有效,但随着政策的完善市场效率在逐渐提高,另外政策的颁布对市场收益率能够产生显着影响,但由于稳定股市并降低波动也是我国政府监管政策的重要目标,因此监管部门稳定股市的目标可能并没有完全实现。第七章为结论及政策建议。根据文章实证结论可以得到如下启示及建议,一是需完善信息披露机制以保障信息有效性,二是要加强投资者教育和市场风险警示监控机制,叁是应完善波动率指数等的构建以实时监测股市风险,最后应构建证监会、交易所、中介机构、新闻媒体和社会公众等协调一致的多层次监管体系,鼓励中介机构和社会公众等检举揭发内幕交易和市场操纵等行为,并加大对这些行为的惩罚力度以建立有效的证券违规惩戒机制,从而使我国金融市场更为健康稳定的向前发展。
国家[2]2016年在《中国证券市场风险防范研究》文中指出本文以中国证券市场风险防范为研究对象,从宏观经济和监管制度层面探讨证券市场风险的成因、度量和对风险控制的对策。中国证券市场经过二十多年的发展历程表明,以转轨经济为背景的中国股票市场是一个特殊的新兴市场,导致2015年我国证券市场发生了剧烈的异常波动。本文对此次行情的波动从宏观经济侧面、监管制度层面进行了较为深刻的实证分析。通过研究认为,发达国家证券市场风险防范理论主要是防止机构投资的风险,而我国的风险防范则要高度重视散户的投资风险。本文共分为7章：第1章引出研究问题,并阐明论文研究的背景及研究的现实意义和理论意义提出全文的主要研究对象：中国证券市场风险防范及对策。介绍中国证券市场的现状,说明本文研究理论意义和实际作用。第2章对前人已有的证券市场风险的识别、度量、风险防范、市场风险对宏观经济的影响及金融危机理论进行了较为系统、全面的的文献回顾和评述。第3章从风险定义、风险分类、风险成因叁个方面探讨了证券市场风险的一般理论。从引起证券市场风险的内部和外部因素对风险内涵进行了分析。运用凯恩斯、斯密斯、萨缪尔森的理论探讨了政府是否应该干预证券市场。最后运用道德风险理论、货币面纱理论及最后贷款人理论来分析政府救市的必要性。第4章探讨了证券市场风险指标体系,通过建立VAR模型实证检验宏观因素和经济环境的外部冲击对我国故事压力风险造成的影响。第二部分对政策因素做了四种分类,在原有CSSI压力指数模型的基础上,建立多元线性回归模型,从而探讨政策因素对我国股市的影响。第5章对中国资本市场的发展的历史轨迹和其自身特点进行详细论述。并对中国证券市场在2007年和2015年经历的两次异常波动进行分析。其发生波动的根本原因主要来自以下几个方面：金融创新及过度杠杆化、政策层面的过度推动、监管部门政策的失误、宏观经济形势不乐观及投资者风险意识不强等。最后对股灾暴露出来的我国证券市场存在的问题及带给我们的启示以及股灾给宏观经济层面带来的影响做了进一步探讨。第6章对世界各国的证券市场的风险防范机制和体系进行了比较,对我国可以借鉴的地方进行了提炼。同时将国际上曾经发生的过得股灾按照杠杆驱动型、经济泡沫型、热钱、汇率引致型进行分类探讨。第7章我国证券市场风险防范的对策。本章阐述了当前环境下我国证券市场面临的总总问题。综合前面章节的研究结果,提出对防范系统性风险需采取的监管方式和对策做出的思考。首先在制度层面上需要优化我国的信息披露制度、涨跌停板制度、发行及退市制度。同时需要解决“一行叁会”监管模式存在的监管真空,强化投资者保护机制、大力培育机构投资者及降低创业板高估值。最后在金融环境层面需要防止违规杠杠资金进入股市及保持人民币汇率的稳定。
成博[3]2016年在《国际证券市场动态相依的特征检验与驱动因素研究》文中指出准确估计国际证券市场的相依特征,量化剖析并深层次理解证券市场相依的驱动因素,对于投资者制定分散投资策略以及政策当局有效监管市场和防范金融风险具有重要的意义。本文以动态视角对全球证券市场动态相依的整体特征及普遍性驱动因素进行系统地量化分析,并在此基础上分别针对金融危机这一特殊时期的市场联动效应和市场传染机制,以及中国这一特定市场与境外市场的动态相依特征和驱动因素进行深入研究,以求全面发掘证券市场相依关系及影响机理。首先从多层面检验全球证券市场的整体动态相依特征。考虑到不同地区可能呈现不同的市场相依特征,将全球36个证券市场分为美洲、亚太、欧洲叁大区域,多维度实证检验各区域的市场动态相依特征,包括运用VECM模型检验长短期因果性,运用变系数状态空间模型检验动态价格引导关系,运用AG-DCC模型与滚动历史相关模型检验动态条件相关性。美洲区域的市场相依特征检验表明,美洲各国市场之间存在金融传染效应,在遭遇负面冲击时市场间相关性会显着提高。其中美国和加拿大市场的相依性最高;新兴市场中墨西哥和巴西股市与美加股市的相依性整体较高;委内瑞拉市场的独立性较强。亚太区域的市场相依特征检验表明:亚洲金融危机的冲击提高了亚太地区各市场的长期联动机制,而次贷危机的冲击又导致这种联动机制有所弱化。其中东南亚新兴国家市场之间的关联性最显着;新加坡市场与新兴市场的关联性表现最显着;俄罗斯市场在亚太区域中表现出较明显的独立特征。欧洲区域的市场相依特征检验表明,主权债务风险较高的希腊、葡萄牙、爱尔兰等国市场在债务危机深化后与其他国家关联性呈下降趋势,表现出一定的独立性。其中欧洲各市场间的动态相关性平均水平普遍高于美洲和亚洲市场间的相关性;西欧和南欧市场具有明显的区域联动特征,中东欧、北欧国家市场则相对独立性较强。然后对全球证券市场相依的普遍性驱动因素进行量化分析。建立了涵盖经济贸易基础、金融市场特征、地域性和区域经济合作叁个维度的市场相依驱动因素分析体系。在剖析各因素对市场相依理论影响路径的基础上,以所测算出的全球证券市场动态相依为样本,构建面板数据模型进行实证检验,发掘显着影响市场相依的普遍性驱动因素。基于贸易与金融因素的检验结果表明,GDP差异、实际利率差异对证券市场相依存在负向影响,相对出口依赖度和相对进口依赖度存在正向影响,通货膨胀差异和双边汇率变化的影响不显着。基于市场特征因素的检验结果表明:证券市场市值占比差异、金融化程度差异、证券市场波动率差异对市场相依存在负向影响,证券市场上市公司数量占比差异、资本项目开放度差异的影响不显着。此外发达市场之间的相关性显着高于新兴市场之间的相关性。基于地域性与区域经济合作因素的检验结果表明:地理距离对证券市场相依存在负向影响,加入北美自由贸易区和东盟有助于提高证券市场的相依性,而加入欧盟对证券市场相依性没有显着影响。考虑到金融危机爆发可能导致证券市场相依性迅速上升或偏离长期均衡,进一步针对金融危机这一特殊时期的独特市场相依特征及影响机制进行细致研究。首先梳理并剖析亚洲金融危机、次贷危机和欧债危机的发展过程、相关股市表现及风险传染特征。其次从多维度实证检验叁次危机的市场联动效应,包括运用格兰杰模型检验因果关系,运用固定系数、滚动历史相关、AG-DCC模型检验相关性,运用时变t-Copula模型检验尾部相依性,运用面板数据回归检验危机净传染性。结论显示,叁次危机均对市场相关性产生显着的正向直接影响,影响程度由大到小依次为次贷危机、亚洲金融危机和欧债危机。然后构建基于动态博弈的金融风险跨国传染模型,从市场参与者的分散投资策略和信息不对称等行为金融学角度解释金融危机下的市场联动机理。结论表明:新兴市场自身爆发危机难以传染至发达市场,但新兴市场爆发危机可以发达市场为中介传染给另一低关联的新兴市场;发达市场因为自身危机受到冲击时,资本将倾向于流向基本面良好的新兴市场,从而可能促进新兴市场的繁荣;在面对如国际油价剧烈波动等国际共享要素冲击时,具有相同风险敏感性的新兴市场往往比发达市场更容易遭受损失。此外,考虑到作为处于经济一体化和金融自由化发展进程中的典型新兴市场,中国可能与境外市场存在独特的动态相依特征,继续针对中国这一特殊市场与境外市场的动态相依特征及驱动因素进行细致研究。首先从均值溢出效应、非对称波动性和非对称动态相关性方面对AG-DCC模型进行了扩展优化。其次运用改进的AG-DCC模型检验中国与周边国家和世界主流证券市场动态相依特征。结论显示,从联系紧密程度来看,中国内地股市与香港股市的相关性整体水平最高,与亚洲周边市场存在一定关联性,而与欧美发达市场的相依性不高,跨地域联系更多通过港股进行间接传导。从动态变化趋势看,中国内地股市与境外市场的相关性在1997年至2010年间普遍呈现上升趋势,但2010年至2015年间中国内地与香港除外的境外市场相关性有所下降。然后对中美证券市场相依的驱动因素进行计量分析发现,除了中国对美国出口占比、两国通货膨胀差异、两国实际利率差异以及两国股市市值占比差异等普遍性驱动因素外,中国企业海外上市以及中国金融自由化均是促成中国证券市场向世界整合的重要因素。最后,针对证券市场相依的现象和特征提出了推进金融自由化与应对市场联动的措施以及防范危机期间金融风险传染的策略两方面的政策建议。
王俊杰[4]2008年在《上海股市收益率波动性实证分析》文中研究表明中国经济已成为全球经济重要部分,是全球经济发展中一道亮丽的风景。然而在当今全球资本市场一体化进程的快速发展的同时,中国股市剧烈,频繁的波动也是众所周知且无可争辩的事实。中国经济由计划经济走向市场经济转轨的特定经济发展背景,以及现代计量经济学研究方法和经验检验的发展和积累为研究中国股市波动性提供了土壤和工具。再者对中国股市进行深刻而又全面地研究又是非常必要的,其中原因一方面是加强和完善中国股市自身建设和发展的需要,另一方面则是与全球金融市场接轨和融合的需要。因此,中国股市波动的统计特征是怎样的?中国股市收益与风险的相关性是怎样的?中国股市是否存在日历效应以及非对称性?中国股市的特点与国外成熟市场的差异等等,这些来源于实践,并且具有理论意义。股票市场的价格含有大量丰富的信息,其主要涉及到股市运行的众多方面,既包括制度因素,也包括经济因素;既包括经济体制因素,也包括股票交易制度;此外还包括上市公司、投资者、中介机构、监管机构之间的相互博弈,这些都是经济学家,金融学家以及众多的机构投资者和小股民关注的重要因素。在对相关金融理论分析的基础之上,本文主要对中国上海股市收益率波动的主要典型事实进行经验研究和检验,试图进一步丰富股市波动行为的研究内涵,探讨中国经济转轨时期股票市场收益率波动的特性,并进一步提出相关政策建议。本文以大量国内外相关文献为依据,以中国上海股市的数据为基础,并以金融计量经济学为主要研究工具,通过采用上海股市上证综指每日收盘价数据为样本,对中国股市收益率的波动性进行理论分析和经验研究。本文还将通过运用计量经济学中ARCH类模型建立金融计量模型对上海股市收益率进行实证分析,进一步揭示我国股票市场波动的特点,其中主要有股票市场有效性和日历效应,风险与收益的相关性,非对称性以及杠杆效应等,通过对上海股市这些方面的实证研究,更加深刻地了解和掌握我国股票发展状况和特征,并以此为我国健全市场监管体制提供理论和实证上的支持,促进我国股市的健康发展,有助于广大股民对股市的了解和提高市场风险意识,并为我国资本市场与全球资本市场和金融体系的快速接轨和融合提供重要的研究资料和参考依据。本文共分为四章。第一章为导论,主要介绍了本文的研究背景和理论实践意义以及文献综述、研究思路。第二章为计量模型原理和样本数据说明,主要介绍ARCH类模型的主要理论和主要形式以及样本数据的说明。第叁章为上海股市收益率实证研究,主要包括对样本数据特征的统计检验,市场有效性检验,风险和收益率检验以及波动的非对称性检验。最后一章为研究回顾和展望。
王芳[5]2007年在《参数、非参数GARCH模型与半参数GARCH模型的比较研究》文中进行了进一步梳理信息技术的飞速发展和金融市场日趋全球化的倾向,导致新的金融产品不断涌现,极大地增加了金融投资和银行业务的复杂性,而区域性的金融风暴和银行危机都表明,需要加强对金融产品稳定性的研究。对金融业进行谨慎的管制,除了急需构建新的不同种类的理论模型、使其更贴近现实世界外,更迫切的任务是,需要以微观数据为基础的实证研究。金融资产价格的波动是金融体系风险积累的重要来源之一,几乎所有的金融危机都与金融资产价格的波动相关。因而,对于波动性的定量建模是对金融资产波动性研究的核心内容之一,目前,参数、非参数、半参数建模的思想越来越多地应用于金融领域。大量的实证研究表明,金融数据中存在着波动集群性和高峰厚尾的特性,因此,用一般的时间序列模型来拟合金融数据的波动性就显得不太合适。GARCH模型是目前度量金融市场波动性的有力工具之一。参数GARCH模型是常用的模型,但是参数GARCH模型存在模型误设的缺陷。为了解决模型误设的问题,人们就提出了非参数GARCH模型,而非参数GARCH模型存在着“维数灾难”和难以对估计出的模型进行解释的问题,因此,为了弥补参数GARCH模型和非参数GARCH模型的缺陷,本文引入了半参数GARCH模型。半参数GARCH模型将参数部分和非参数部分有机地结合起来,它的参数部分能对模型进行一定的解释,非参数部分又能削减估计值与真实值之间的误差。半参数GARCH模型是半参数模型的一种,但是现有的半参数估计方法对于半参数GARCH模型并不适用,本文给出了估计半参数GARCH模型的两阶段迭代算法。通过实证分析,我们发现沪深股市收益率序列存在着异方差性,本文运用参数GARCH模型,非参数GARCH模型,半参数GARCH模型来拟合沪深股市收益率波动性。实证分析结果表明:非参数GARCH模型和半参数GARCH模型拟合的波动率比参数GARCH模型更接近真值,而半参数GARCH模型比非参数GARCH模型对所研究问题的解释能力要强,且能解决非参数GARCH模型“维数灾难”的缺陷。
高猛[6]2014年在《中国股市与世界主要股市的联动关系研究》文中指出随着世界资本市场的不断发展,资本在本国市场与国外市场之间自由流动,全球股市呈现出共同上涨或下跌的趋势,这种股市联动在世界资本市场中表现的越来越普遍。股市联动也成为国内外学术界研究的焦点问题。随着QFII和QDII制度的实施,汇率制度改革的稳步推进,国内外投资者已经能够利用中国股市和境外股市进行分散投资,这使得中国股市与世界资本市场产生了一定程度的联动性。中国股市已经由封闭性市场转变为有限开放的市场,其正逐步融入世界资本市场,这种转变,一方面使得投资者可以利用世界资本市场去丰富投资组合,分散投资风险,提高投资收益；另一方面要求中国股市管理者制定相应的政策,保证中国股市的健康发展。正是出于这一目的,本文对中国股市与世界主要股市的联动关系进行研究。本文通过理论分析和实证研究中国股市与世界主要股市联动性,介绍了中国股市与世界主要股市间联动的现状,得出了中国股市与世界主要股市的相关关系、长期关系和波动性溢出。本文结构及研究内容如下：第一章是导言。本章探讨了本文研究背景,提出了本文的研究目标,分析了学者关于股市联动的研究,并指出本文的研究思路、研究内容以及本文的主要创新。第二章是股市联动的相关理论。本章首先介绍了基于现代投资理论的证券投资组合理论、资产定价模型和套利定价模型,然后探讨了金融(危机)传染理论,并且分析了金融传染的条件与渠道；最后介绍了研究股市联动的计量经济学方法。第叁章是中国股市与世界股市联动的影响因素。本章介绍了世界股市与中国股市的概况；分析了股市开放、对外贸易、资金利用和经济政策等几个方面对联动的影响。第四章是中国股市与世界主要股市的因子分析,主要运用相关系数法、因子分析模型区检验影响样本股市的公因子,确定某个因子对那些股市的解释能力,进而确定这些股市的联动关系。第五章是中国股市与世界主要股市的长期均衡与短期冲击研究,通过VAR模型、格兰杰因果关系检验、脉冲响应分析和方差分解,确定样本股市的长期均衡结果,并分析股市的短期冲击对相关国家或地区股市波动的影响,以及某个国家股市对其他国家股市波动的贡献程度。第六章是中国股市与世界主要股市的波动性溢出效应研究,通过VAR-BEKK-GARCH模型研究样本之间的波动性溢出,确定股市波动溢出的方向。第七章是结论与展望,主要是对全文的总结,对政策制定者和投资者的建议,以及对未来股市联动研究的发展方向的介绍。
何康[7]2016年在《金融危机、市场传染与欧美四国股票市场联动性研究》文中研究表明经济的一体化和全球化在21世纪已经形成了世界经济的主流。世界各个经济体之间商品和资本的流动更加的频繁,彼此之间的经济活动的联系更加的紧密。特别在以欧美国家为主的发达经济体之间,由于经济制度的相同和经济开放程度普遍较高,它们之间的互相依赖共同发展的程度远远要高于新兴国家,同时发达经济体的股票市场之间的联动性也在经济全球化的趋势中更加的紧密。在21世纪初爆发了两场时间上相隔很近的全球性和区域性的金融危机——次贷危机和欧债危机。这两场发源于发达经济体的金融危机给欧美国家的股票市场带来了巨大的冲击也加强了它们之间的联动关系。欧美发达经济体的股票市场在危机发生时表现出了明显的齐涨齐跌的趋势和巨大的波动幅度。对发达国家的股票市场联动性的研究,特别是在金融危机爆发时的波动规律和传染途径的探索,对国际投资者的投资组合管理还是新兴国家股票市场的风险规避都有很重要的意义。本文首先对股票市场联动和金融危机下市场传染如何影响股票市场联动的国内外相关文献进行性了梳理,然后对金融危机理论、股票市场联动理论和市场传染理论进行了详细地阐述,对金融危机如何通过四种传染途径在各国股票市场之间传染从而导致股票市场联动的机制进行了深入剖析。随后文章选取欧美发达经济体中美国、英国、德国和法国的股票市场为研究对象进行实证检验。实证样本时间区间选择了2006年1月1日至2011年12月31日为,并将它分成了危机前、次贷危机和欧债危机叁个阶段。论文然后分阶段利用不同的实证方法这四个国家的股票市场指数进行了实证研究,即分别利用了状态空间模型、分位数回归、DCC-GARCH、Copula多角度多层次的分析欧美股票市场指数收益率和波动率在金融危机发生前、次贷危机和欧债危机这叁个时间段的联动性。最后,本文以广义传染理论为基础利用最新的FMOLS和ECM模型分叁阶段对金融危机的传染途径进行了实证检验和欧美四国股票市场联动的原因进行了实证分析。实证研究的具体内容如下:第一,本文将全样本时间区分为危机前、次贷危机和欧债危机叁个阶段,并分别在这叁个子样本区间利用状态空间模型和分位数回归对美国标普500指数,英国FTSE100指数、法国CAC40指数和德国DAX30指数的日对数收益率的联动性进行了的分析。实证结果显示欧美四国股票存在长期的均衡关系,整体而言美国股票市场对欧洲叁国股票市场的走势影响较大。状态空间模型的变系数在金融危机前期波动比较剧烈,呈现急剧上升的趋势,并在金融危机期间就趋于了稳定。分位数回归的结果与状态空间模型的结果保持一致并且反映出美国股市对欧洲叁国股市的影响存在显着的差异性。这就说明欧美股票市场因为金融危机的发生而联动性加强,而联动性的加强也表明金融危机在欧美四国股票市场之间传染。第二,本文继续在危机前、次贷危机和欧债危机样本区间上利用DCC-GARCH模型和时变Copula模型对美国标普500指数,英国FTSE100指数、法国CAC40指数和德国DAX30指数的日对数收益率的波动率的联动性进行了进一步的分析。结果发现美国、英国、德国和法国的股票市场之间的波动存在时变性的相关性,而且这种相关性不仅具有非线性的特征而且在市场情绪波动加剧的金融危机时期表现出更加的不确定性。波动率的可变系数在金融危机时的方差明显变大。这就说明金融危机的发生不仅让市场的波动联动性得以加强,而且在金融危机时波动的幅度明显加剧,市场传染的现象更加明显。第叁,本文继续在危机前、次贷危机和欧债危机的子样本区间上运用最新发展的针对非平稳面板数据协整估计的完全修正最小二乘法(FMOLS)和ECM模型对金融危机下贸易溢出、金融溢出、产业联动及净传染四种传染途径影响欧美四国股指收益率联动性和波动率联动性的机制进行检验。结果发现在金融危机发生前,四个传染途径对股票市场联动的影响并不显着;金融危机发生时,四大市场传染途径的变量符号和危机前的保持一致但是具有很高的显着性,这表明金融危机通过这四条主要的途径在欧美四国股票市场之间传染从而加强了股票市场之间的联动性。ECM模型的实证结果也表明贸易溢出、金融溢出、产业联动和净传染均是欧美股指联动的短期和长期格兰杰原因。在已有的研究成果的基础上,结合欧美四国股票市场的特征和本文实证研究的结果,可以得出一下结论:美国、英国、德国与法国的股票市场基本形成了以美国股票市场为核心的单向因果关系的联动格局,美国股票市场对欧洲叁国股票市场的影响要远远大于欧洲叁国市场对美国股票市场的影响;欧美四国股票市场日收益率的联动性随着金融危机的产生而加剧,而日收益率的波动率的联动性则在金融危机时表现出更大的时变性和不确定性;贸易溢出、金融溢出、产业结构和净传染是金融危机在欧美四国股票市场之间传染的四大途径,同时也加强了欧美四国股票市场在金融危机爆发时的联动性,并且四大市场传染途径均是欧美股指联动的短期和长期格兰杰原因。这对国际投资者分散投资组合风险和国家对金融市场的风险管理有很好的参考价值和借鉴意义。
宋亚琼[8]2017年在《基于隔夜信息的中国股市波动率建模与预测研究》文中提出股市波动率的建模与预测一直以来是金融经济学研究的重要内容。它对资产组合选择、金融资产及其衍生品定价、以及金融机构的风险管理都具有重要意义。20世纪80年代起,国内外学者提出了基于低频数据的GARCH类和SV类等模型对股市波动率进行估计和预测,很好地刻画了股市波动的集聚性和时变性特点。进入21世纪,基于高频数据的股市波动率的建模与预测成为新的研究趋势。在已实现波动率(RealizedVolatility,RV)的基础上,涌现了能够刻画股市波动长记忆性和异质特点的ARFIMA类和HAR类等经典模型。信息的传播和扩散是股市产生波动的内在原因。由于股市的交易期间持续时间短,导致股市在两个工作日之间的非交易时段内积累了大量信息,这就是所谓的隔夜信息。由于政策传导、经济走势和国际联动等因素,隔夜信息的产生涉及多个方面。因此,研究隔夜信息对中国股市波动预测的影响具有重要意义。以隔夜信息为新的切入点研究股市波动率的建模与预测是本文的核心内容,并具有十分重要的意义。在学术方面,拓展了对隔夜信息的界定和分类,并结合隔夜信息对股市波动率的影响这一特点对其进行建模和预测研究,丰富了金融波动率建模的理论空间。在理论方面,为政策制定者、信息披露者和股市管理者提供理论依据。本研究致力于使决策管理部门能够在保证调控目标和信息披露的前提下,清楚地认识到这些变动对股市波动造成的冲击,从而形成合理健全的制度体系,有效地降低对股票市场和金融系统带来的风险,维护金融市场稳定。在实践方面,正确认识隔夜信息对股市波动率的影响对于股市投资者做出正确判断有一定指导意义。股市波动并不是一种随机行为,而是受到隔夜信息等因素的影响而变化的。投资者的正确认识一方面可以减少市场的投机行为,另一方面有利于他们充分利用隔夜信息做出合理的投资决策。本文首先回顾了国内外学者在该领域的研究成果,确立了本文的研究方向和理论依据,并为模型建立打下了实证支撑。在此基础上,分别从理论和实证两个方面论证隔夜信息对股市波动率的影响。理论方面,界定了隔夜信息的内涵与分类,并通过信息与波动的相关理论、隔夜信息影响股市波动的微观基础以及隔夜信息影响股市波动的作用机理进行论证。实证方面,对各类隔夜信息、股市波动率及波动的隔夜表现和跳跃行为进行了度量,并通过格兰杰因果关系检验和中介效应分析两条路径来证明隔夜信息对股市波动的影响。最后,围绕本文的的核心,分别提出了叁种基于隔夜信息的股市波动率建模方式,并与传统的波动率模型进行预测能力比较。其中,多因素-变系数模型和HAR-CJI模型是分别借助于隔夜信息影响股市波动的中介效应——隔夜表现和跳跃行为对现有的经典股市波动模型进行改进,将隔夜信息的影响考虑到波动率模型中。复合模型则是利用BP神经网络模型,将经典波动模型的估计结果与隔夜信息综合起来。通过对叁种模型的实证检验发现,隔夜信息能够提升波动率模型的拟合效果和预测性能。相比较而言,前两者模型具有较好的理论解释能力,而后者则具有更好的预测效果。本文的研究结果体现在叁个方面。首先,就隔夜信息对股市波动的影响来说,宏观政策指标类信息、国际市场类信息和上市公司信息披露水平对股市波动表现出不同的影响。具体表现在,基准利率、存款准备金率与采购经理指数等宏观政策指标类信息的变动,国际油价、伦敦金价与纳斯达克指数等国际市场类信息的利空表现,上市公司信息披露程度的提高和两个交易日之间的不连续对日内波动均有增大效应。同时,隔夜信息能够通过影响股市的隔夜表现和股价波动的跳跃行为,对股市日内波动率的预测起着重要作用。一方面,隔夜表现是各类隔夜信息影响股市波动的中介变量,而跳跃行为在部分隔夜信息对日内波动的影响中表现出一定程度的中介效应。其次,从基于隔夜信息的股市波动率模型构建方面来看,本文所提出多因素-变系数模型、HAR-CJI模型和以BP神经网络为基础的复合模型,在拟合效果和预测能力方面,比经典波动模型和神经网络非参数模型表现更好。最后,从新模型的预测能力上看,考虑隔夜信息提高了模型在对股市波动率变动方向和数值大小预测方面的精度,同时提高了非参数模型的稳定性。其中,对预测方向的改进主要表现在对股市波动正向变动的准确性上。基于隔夜信息的经典线性模型和神经网络模型在解释股市波动率的理论意义、预测方式以及预测效果上存在差别。
王永莲[9]2017年在《我国股票市场波动与经济政策不确定性的关联性研究》文中研究表明波动性是股票市场研究中一个恒久不变的经典主题,股票市场的适度波动有助于股票市场更好地发挥其融资和资源配置的作用,对股票市场的规范和健康发展有着积极的正面影响。然而,股票市场的过度波动不仅给市场本身造成巨大的冲击,使市场无序化,导致投机活动泛滥,同时也在一定程度上导致了金融系统的脆弱性,影响宏观经济的稳定发展。股票市场在发展过程中不可避免地要受到经济政策的影响,一方面经济政策不确定性会在一定程度上影响股票市场的预期和行为;另一方面股票市场的波动对宏观经济的波动溢出也会反过来影响经济政策不确定性。尤其是在国际金融危机发生之后,经济政策不确定性出现两个显着的变化:一是在全球金融危机导致的经济衰退期间,由于企业和个人对税收、支出、监管、医疗保健和货币政策的未来充满不确定性,经济政策不确定性水平迅速飙升;二是由于经济政策不确定,企业和个人会延迟其投资、雇佣、消费和支出,进而会减缓经济复苏的步伐。同样,由于我国宏观经济与股票市场间关系的多变性,股票市场的“晴雨表”功能总是失灵,其中“政策市”就是重要原因之一。政策市是指可以通过经济政策的干预来影响股票价格涨跌,常常会出现股票市场与宏观经济不同步,甚至是相背离的现象出现。因此,股票市场波动与经济政策不确定性关联性的研究受到越来越多的投资者和研究人员的关注。然而,研究我国股票市场波动与经济政策不确定性的关联性,不是为了消除股票市场波动,而是为了充分了解我国股票市场波动的主要特征和典型化事实,从股票市场波动的聚类性、非对称性、长记忆性和持续性等典型化事实分析我国股票市场的波动轨迹和运行规律,从而避免股票市场过度波动给宏观经济带来的冲击,发挥适度股票市场波动对宏观经济的正面影响。同时也探求经济政策不确定性对我国股票市场波动所产生的影响和贡献,这将有助于更好地解析股票市场的波动特征及其原因,让股票市场在合适的时间,以适宜的方式发挥其对宏观经济的“晴雨表”作用,为宏观经济政策的制定和实施提供具有建设性的参考。有鉴于此,论文在股票市场波动与经济政策不确定性波动日趋紧密的背景下,按照“问题的提出→事实的描述→模型的推演→模型的检验→模型的结果→结论与建议”这样的逻辑架构,采用混频数据模型对我国股票市场波动与经济政策不确定性的因果关系、股票市场长期波动和长期相关与经济政策不确定性的关联性进行了较为系统的研究。第一章在阐释股票市场波动和经济政策不确定性的相关概念和定义的基础上,引出论文的研究问题,阐述其研究意义。然后再分别对经济不确定性、政策不确定性和经济政策不确定性的研究现状和理论基础进行了综述,并重点对经济政策不确定性与股票市场波动的关联性的理论基础和研究现状进行了综述性总结和评价。最后给出了论文的研究方法和全文的研究框架。第二章具体分析了我国股票市场波动的典型化特征,为后文的研究做一个基础性总结和铺垫。这章在总结和分析了股票市场收益和波动的测度方法以后,采用garch类模型对我国股票市场中的波动聚类特征、非对称性特征和长记忆性特征的理论模型进行梳理与总结,并在我国股票市场波动特征的统计分析中,详细分析了我国股票市场中的波动聚类特征和非对称特征,并对四个garch类模型进行了比较分析。研究结果表明我国股票市场和其他股票市场一样同样存在波动聚类和非对称特征,且egarch模型的拟合优度和估计结果是四个模型中最优的。第叁章采用garch模型及其扩展模型综合分析了我国股市波动的异方差、非对称性和长记忆性,并在此基础上,采用动态条件相关模型对我国沪深股市,以及我国与周边地区,我国与其他金砖国家股票市场间的动态关联性,籍此分析我国股票市场的波动特征,及其与其他国家和地区股票市场的动态关联性和一体化特征。arma-fiaparch模型的估计结果进一步证实了波动聚类、非对称和长记忆特征是我国股票市场的典型化特征,多个股票市场间的动态相关结果表明大中华区股票市场间的关联性非常高,且一体化程度较高,而金砖国家间的关联性和一体化程度则相对较低。从第四章开始,论文在混频数据模型的框架下分析我国股票市场波动与经济政策不确定性的关联性。其中,第四章是采用混频granger因果关系检验直接对我国经济政策不确定性与股票市场波动之间的granger因果关系进行比较实证研究,结果显示混频数据模型在检验“股票市场波动不是经济政策不确定的granger原因”这个原假设时具有比较优势。为了检验我国股票市场波动和经济政策不确定性间因果关系的稳健性,文章进一步采用固定和递归时窗的时变granger因果关系检验分析了两者间因果关系的时变特征,研究结果表明混频granger因果关系检验没有发现两者之间的granger因果关系,但是同频granger因果关系检验模型则在某些时间段检验出了双向granger因果关系。第五章将混频数据模型与GARCH模型结合起来,利用GARCH-MIDAS模型结合了经济政策不确定和波动模型测算了股票市场长期波动,并比较分析不同模型中经济政策不确定性对我国股票市场长期波动的贡献率,研究发现我国经济政策不确定性对股票市场波动的影响相对较弱,且经济政策不确定性的波动相比其水平值而言,对我国股票市场波动的影响更大且更显着。第六章是在第五章的基础上,将单变量的GARCH-MIDAS模型分析扩展到多变量的DCC-MIDAS模型来测度我国沪深股市长期相关,并进一步采用区制转移模型分析经济政策不确定性对我国沪深股市间长期相关影响的区制性和非对称性。研究结果表明我国沪深股票市场间的长期相关基本上保持在0.9以上,且具有非常强的持续性和稳定性。经济政策不确定性与我国沪深股市长期相关之间的关联性存在显着的区制性特征,即我国经济政策不确定性的上升会加大沪深股市间的长期动态相关。总而言之,我国股票市场波动和相关与经济政策不确定性之间的关联性是显着存在的,且总体表现为正向相关的,即经济政策不确定性的上升会在一定程度上加大我国股票市场的波动,并促使股市间的相关性提高。论文在第七章中对研究的基本结论和不足进行详细的总结。
童元松[10]2016年在《机构投资者行为对股市的影响研究》文中指出我国股市自成立以来发展迅速,为经济增长做出了巨大贡献,但是相对于欧美发达国家而言波动性很大,流动性风险时有爆发。与此同时,我国机构投资者也一步步走向壮大,成为股市投资的主力军。它们既可能增加股市的广度和深度,又可能对股市产生不良冲击。机构投资者的行为,包括持股、增仓与减仓以及买空卖空等对股市有多大程度的影响值得研究,这有利于机构投资者调整其行为模式,也有利于国家更有效地加强监管使之与股市良性互动、共同发展。论文首先系统地梳理了中外的相关文献,提炼出核心观点和研究方法,并从正反角度、中外角度加以比较分析。相对而言,我国文献更能结合沪深股市与具体机构投资者展开研究,但时间跨度较短,实证方法创新较少。然后,去粗取精地介绍了传统与现代的相关经济理论,包括股票供求理论、委托代理理论、行为金融理论、股市脆弱性理论和流动性风险理论,并且运用它们解释机构投资者行为如何影响我国的股票市场。为了使研究符合我国实际情况,文章再以时间为线索分别论述了我国机构投资者和股市的发展历程,归纳出机构投资者受政策和股市的影响较大,由外延式发展转向内涵式发展,机构之间竞争与合作并存,进而在剖析目前问题的基础上研究机构投资者和股市优化发展的具体策略。接下来,规范性地研究了机构投资者影响股市的途径,既包括持股、增减仓等直接路径,又包括通过影响上市公司治理、股指期货交易等间接途径。在此基础上,论文展开了机构投资者行为影响股市的实证研究。先是研究机构投资者对股市的整体性影响,选取2009-2013年末沪市A股样本4328个,建立多元线性回归模型,一方面研究机构持股对股市波动性和流动性的直接影响,并观察在不同市道下的差异;另一方面研究机构持股对上市公司的业绩与治理结构的影响,从而间接影响到股价变化。后是研究机构投资者对股市的差异性影响,一是比较分析证券投资基金、券商、QFII、保险公司、社保基金、信托公司持股对股市质量的影响大小;二是采用事件研究法,在沪深股市中选取508个样本,研究2014年末不同机构投资者大幅增减仓对股价的差异性影响;叁是运用结构向量自回归模型(SVAR)研究机构投资者资金规模变动对股市的差异性影响,选取2004-2015季度数据,通过对时间序列变量进行平稳性、协整、格兰杰因果和模型稳定性等实证检验的基础上,成功构建了SVAR模型,进行了脉冲响应分析和方差分解研究,从而比较了证券投资基金、券商、保险的资金规模对股市波动率的差异性影响。最后,论文给出了主要结论,包括机构投资者持股显着降低了股市波动性,但是对流动性有负面冲击,在牛市中更为明显。不同机构持股、大幅增减仓对股价的影响有较大差异,社保基金、QFII与证券投资基金对股市积极影响较多等等。因此,我国不但要继续扩大机构投资者队伍,而且要优化结构,注重发展长期机构投资者,并实施分类监管、权变管理策略;机构自身要注重内部治理、理性投资和业务创新,发行的产品须逐步实现基金化、差异化与规模化。
参考文献：
[1]. 中国证券市场波动成因、预测及监管研究[D]. 杨世伟. 对外经济贸易大学. 2016
[2]. 中国证券市场风险防范研究[D]. 国家. 辽宁大学. 2016
[3]. 国际证券市场动态相依的特征检验与驱动因素研究[D]. 成博. 湖南大学. 2016
[4]. 上海股市收益率波动性实证分析[D]. 王俊杰. 河南大学. 2008
[5]. 参数、非参数GARCH模型与半参数GARCH模型的比较研究[D]. 王芳. 四川大学. 2007
[6]. 中国股市与世界主要股市的联动关系研究[D]. 高猛. 中国农业大学. 2014
[7]. 金融危机、市场传染与欧美四国股票市场联动性研究[D]. 何康. 湖南大学. 2016
[8]. 基于隔夜信息的中国股市波动率建模与预测研究[D]. 宋亚琼. 山东大学. 2017
[9]. 我国股票市场波动与经济政策不确定性的关联性研究[D]. 王永莲. 吉林大学. 2017
[10]. 机构投资者行为对股市的影响研究[D]. 童元松. 苏州大学. 2016
标签：金融论文; 证券论文; 投资论文; 金融风暴论文; garch论文; 中国股市论文; 波动率论文; 波动性论文; 不确定性分析论文; 预测模型论文; 金融论文; 风险模型论文;