隨著氣候變化以及環(huán)境問題日益突出,中國的綠色金融日益成為支持中國可持續(xù)發(fā)展的重要一環(huán),我國綠色金融制度創(chuàng)新加快、體系建設(shè)穩(wěn)步前進,但是目前各國尤其是發(fā)展中國家普遍對綠色金融的關(guān)注度較低。隨著我國綠色金融市場的建設(shè)力度不斷加大,綠色投資產(chǎn)品不斷豐富,綠色股票市場和綠色債券市場的發(fā)展對于綠色金融投資市場的建設(shè)與完善起著重要的作用。對綠色股債市場之間的關(guān)聯(lián)效應(yīng)研究對加深我國綠色金融的理解有著重要的意義,對于投資者而言,有利于對資產(chǎn)進行合理配置與規(guī)避風(fēng)險;對于政府相關(guān)部門而言,有利于對綠色投資市場環(huán)境進行全面了解,從而制定并出臺合理的政策。本文主要從收益率的時變關(guān)聯(lián)性以及波動率的動態(tài)關(guān)聯(lián)性兩方面研究我國綠色股票市場與綠色債券市場之間的關(guān)聯(lián)效應(yīng)。本文首先利用MI-TVP-SV-VAR分析我國綠色股票市場與綠色債券市場之間收益率的時變關(guān)聯(lián)效應(yīng),研究發(fā)現(xiàn)我國綠色股票市場與綠色債券市場收益率變動滯后項對自身的影響存在正向的關(guān)聯(lián)效應(yīng),但是綠色股票市場與綠色債券市場之間對彼此的影響是時變的且方向是不同的。其次本文運用DCC-MIDAS模型對綠色股票市場與綠色債券市場之間波動的動態(tài)關(guān)聯(lián)效應(yīng)進行實證研究,發(fā)現(xiàn)... 

【文章來源】：南昌大學(xué)江西省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：51 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖３．１我國綠色股票指數(shù)發(fā)行數(shù)Ｍ??綠色股票指數(shù)其標(biāo)的在于綠色產(chǎn)品的特性使得它具有以下三種功能：（１?）標(biāo)??尺功能，投資者可以根據(jù)指數(shù)的漲跌以及收益情況判斷上公司的環(huán)保況以??

全??球最大的綠色發(fā)行債券市常歷經(jīng)４年的高速發(fā)展，綠色債券的發(fā)展取得突出進??展，我國綠色債券發(fā)行總規(guī)模保持在較高水平。??３〇〇?３６１３．７３?４０００??２５０??９〇〇?２３１４．１８?２４８３．１４?２６８６．６７＾＾＾?：?＾?３０００??１５０?１２３?２０００??１００?６０?１０００??〇?？?丨＿?’?．?０??２０１６?２０１７?２０１８?２０１９??＿＿境內(nèi)外綠債發(fā)廳總量（只）?＿＿境內(nèi)外綠僨發(fā)行總規(guī)模（億元）??圖３．２中國綠色債券發(fā)行總量及規(guī)模??１４??

?第３章綠色股票市場和綠色債券市場發(fā)展現(xiàn)狀與關(guān)聯(lián)效應(yīng)機理分析???從發(fā)債主體來看，目前金融債是發(fā)債類型的主要品種，而商業(yè)銀行是金融債??的主體，金融債在發(fā)行時單筆的金額一般比較大。同時綠色非金融債的發(fā)行總額??也在不斷增大，其中主要包括公司、企業(yè)、融資工具等。??表３．２?２０１９年中國境內(nèi)貼標(biāo)綠色債券品種分布??債券類別?發(fā)行數(shù)量（只）?發(fā)行規(guī)梭（億元）?規(guī)模占比??金融債?３１?８３３．５?３３．９３％??公司債?６５?７９４．５３?３２．３％??企業(yè)債?３９?４７９．６?１９．５１％??中期票據(jù)?２３?３０６．２?１２．４５％??地方政府債?３?２３?０．９４％??定向工具?３?１６．８?０．６８％??短期融資券?１?５?０．２０％??總計?１６５?２４５８．６３?１００％??從發(fā)行期限來看，中國的綠色債券發(fā)行期限大多在１０年期以下，其中以３??年期的綠色僨券和５年期綠色債券為主。從發(fā)行利率來看，中國的綠色債券票面??利率除了部分在６％左右，大多數(shù)在４％－５％，僅有少數(shù)在３％以下。??１０年以上，丨．挪�。撸撸撸衬暌韵�，０．８６％??５－１０＾，?８．９７％＾＾＆??圖３．３?２０１９年中國境內(nèi)外綠色債券各期限規(guī)模占比??從綠色債券評級情況來看，大部分綠色債券以ＡＡ＋級及以上的級別為主，??反映出市場對綠色債券市場的認可。??１５??

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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[3]基于我國股票與綠色債券市場聯(lián)動關(guān)系的研究[D]. 劉宇.山東大學(xué) 2018
[4]考慮狀態(tài)轉(zhuǎn)移的中國碳市場與股票市場間波動溢出效應(yīng)研究[D]. 胡志瑋.合肥工業(yè)大學(xué) 2018
[5]基于馬爾科夫狀態(tài)轉(zhuǎn)移Copula模型的股票和債券市場聯(lián)動性研究[D]. 鮑松杰.浙江財經(jīng)大學(xué) 2016
[6]滬深股市與債市聯(lián)動性研究[D]. 何蘇燕.華僑大學(xué) 2015
[7]中國股票市場與債券市場的收益率聯(lián)動關(guān)系研究[D]. 孫乾祐.東北財經(jīng)大學(xué) 2013
[8]中國股市波動與債市波動的關(guān)系分析[D]. 孫嘉.西北大學(xué) 2005



本文編號：2921835