發(fā)布時間：2021-05-31 17:36

　　為了從金融市場的角度挖掘當(dāng)前中國經(jīng)濟(jì)政策不確定性居高不下的深層原因,本文選取中國證券市場銀行業(yè)、保險業(yè)、證券業(yè)、多元金融四個板塊指數(shù)的數(shù)據(jù),利用廣義向量自回歸模型構(gòu)建了我國金融業(yè)的溢出指標(biāo),并采用分位數(shù)與分位數(shù)回歸的方法得到經(jīng)濟(jì)政策不確定性（EPU）與金融業(yè)溢出效應(yīng)之間的非線性關(guān)系。實證結(jié)果表明:中國金融業(yè)的溢出效應(yīng)具有一定的時變性,且在美國金融危機(jī)時期溢出效應(yīng)顯著增強(qiáng);在不同分位數(shù)下,溢出指標(biāo)和經(jīng)濟(jì)政策不確定性關(guān)系不同,但從整體上來看,二者為正相關(guān)關(guān)系。當(dāng)前金融業(yè)的溢出效應(yīng)較高,經(jīng)濟(jì)政策不確定性有上升的態(tài)勢,監(jiān)管機(jī)構(gòu)和投資者應(yīng)審時度勢,制定合理的經(jīng)濟(jì)政策和投資決策。 

【文章來源】：鄭州航空工業(yè)管理學(xué)院學(xué)報. 2019,37(06)

【文章頁數(shù)】：11 頁

【部分圖文】：

EPU時間序列

采用(1)式計算各板塊的波動性后構(gòu)建總溢出指數(shù)以衡量金融市場的波動溢出效應(yīng),選擇w=250個交易日,預(yù)測期間h=10個交易日的滾動窗口繪制時變的總溢出指數(shù)圖。從圖2的總溢出指數(shù)圖中可以看到,2008年初,溢出效應(yīng)指標(biāo)不足0.3,而在金融危機(jī)爆發(fā)后,溢出指數(shù)最高達(dá)0.6,幾乎是危機(jī)爆發(fā)前的二倍;在2013年,中國股市出現(xiàn)“錢荒”,流動性嚴(yán)重不足,可以看到總波動溢出指數(shù)從“錢荒”前的0.45上升至“錢荒”結(jié)束后的約0.55,上升了10%之多。隨著政府的干預(yù),溢出活動逐漸減弱,但伴隨著2015年“股災(zāi)”的到來,溢出指數(shù)從2014年8月約0.48低點躍升到2015年2月超過0.6,且隨著2016年的全球股票和油價大跌,總溢出指數(shù)又躍升至0.6之多,隨后經(jīng)濟(jì)逐步穩(wěn)定,2018年中美貿(mào)易戰(zhàn)期間,溢出效應(yīng)又逐步攀升至歷史高位。(二)分位數(shù)與分位數(shù)回歸結(jié)果

第三,當(dāng)總溢出指數(shù)的分位數(shù)居于高位時(0.8<τ<1),此時不論EPU處于何處,即不論此時經(jīng)濟(jì)狀況如何,總溢出指數(shù)與經(jīng)濟(jì)政策不確定性成正相關(guān)。表2 總溢出指數(shù)、經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)的描述性統(tǒng)計分析 總溢出指數(shù)(月度) 經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)(對數(shù)) 均值 0.5015 5.2329 中位數(shù) 0.5119 5.2210 最大值 0.6245 6.8409 最小值 0.2830 3.2636 標(biāo)準(zhǔn)差 0.0701 0.7001 相關(guān)系數(shù) -0.1774

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]經(jīng)濟(jì)政策不確定性沖擊與股市波動率——來自宏觀與微觀兩個層面的經(jīng)驗證據(jù)[J]. 李力,宮蕾,王博.  金融學(xué)季刊. 2018(04)
[2]經(jīng)濟(jì)政策不確定性與我國股市波動率預(yù)測研究[J]. 雷立坤,余江,魏宇,賴曉東.  管理科學(xué)學(xué)報. 2018(06)
[3]經(jīng)濟(jì)政策不確定性與股票風(fēng)險特征[J]. 陳國進(jìn),張潤澤,趙向琴.  管理科學(xué)學(xué)報. 2018(04)
[4]政策不確定性與股票市場波動溢出效應(yīng)[J]. 陳國進(jìn),張潤澤,姚蓮蓮.  金融經(jīng)濟(jì)學(xué)研究. 2014(05)



本文編號：3208673