發(fā)布時(shí)間：2017-07-17 22:34

  本文關(guān)鍵詞：基于風(fēng)險(xiǎn)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的中國股票市場定價(jià)效應(yīng)研究

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【摘要】：金融是市場經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的核心,市場經(jīng)濟(jì)的持續(xù)健康發(fā)展離不開金融體系的穩(wěn)定。如何構(gòu)建完善健全的金融體系,防范金融風(fēng)險(xiǎn)一直是學(xué)術(shù)界研究的重要問題。2007-2009年美國爆發(fā)的次貸危機(jī),很快演變成一場全球性的金融危機(jī)。與前幾次金融危機(jī)相比,本次金融危機(jī)的范圍更廣,程度更深,造成上世紀(jì)30年代“大蕭條”以來最嚴(yán)重的全球性的金融和經(jīng)濟(jì)危機(jī)。國際學(xué)術(shù)界普遍認(rèn)為,系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的積累和宏觀審慎監(jiān)管的缺失,是導(dǎo)致此次嚴(yán)重金融危機(jī)的重要因素之一。危機(jī)發(fā)生后,各國金融監(jiān)管部門紛紛出臺(tái)相關(guān)措施,加強(qiáng)對(duì)金融體系系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的監(jiān)管。在中國,金融機(jī)構(gòu)的同質(zhì)性很高,同時(shí)金融創(chuàng)新和金融自由化程度加大,金融機(jī)構(gòu)之間的互相借貸,擔(dān)保,相互融資融通,使得金融機(jī)構(gòu)之間的關(guān)系錯(cuò)綜復(fù)雜,金融機(jī)構(gòu)、金融部門之間的聯(lián)系越來越緊密,而且市場上仍缺少足夠的風(fēng)險(xiǎn)控制工具和交易機(jī)制,金融監(jiān)管手段和技術(shù)落后,因此中國金融體系未來面臨的風(fēng)險(xiǎn)也在逐漸加大。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型是目前頗為前沿和受關(guān)注的研究系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)方法。IMF(2009)提出的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型主要針對(duì)銀行,它的網(wǎng)絡(luò)建立在銀行間資產(chǎn)負(fù)債表相互敞口和交易數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,并根據(jù)銀行間市場的網(wǎng)絡(luò)形狀模擬風(fēng)險(xiǎn)相互傳染的情況,從而測算出每個(gè)銀行在網(wǎng)絡(luò)中積累的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。相比而言,在整個(gè)金融系統(tǒng)中銀行的安全性要高于券商等其他非銀行金融機(jī)構(gòu),非銀行金融機(jī)構(gòu)無法通過銀行間資產(chǎn)負(fù)債表和交易數(shù)據(jù)加入網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型中。同時(shí),在實(shí)踐中Barra因子模型(2010, NielsenBender)使用至少20個(gè)產(chǎn)業(yè)因子試圖獲得在同一產(chǎn)業(yè)中的共同波動(dòng),因?yàn)樘幱谕划a(chǎn)業(yè)的公司傾向于共同波動(dòng)。然而,在同一產(chǎn)業(yè)中并不是所有公司都朝同一方向波動(dòng)或者按照相同的幅度波動(dòng)。因此進(jìn)一步朝公司層面研究共同波動(dòng)是很有必要的。另一方面,資產(chǎn)定價(jià)的一些研究也發(fā)現(xiàn)股票的殘差收益往往和其他股票的殘差收益相聯(lián)系,這說明公司之間存在相互影響或相互獨(dú)立的結(jié)構(gòu)。但通常將殘差當(dāng)作白噪聲,通過對(duì)沖來消除殘差風(fēng)險(xiǎn),很少有研究通過殘差收益之間的相互關(guān)聯(lián)來研究公司之間的相互影響,現(xiàn)實(shí)中殘差風(fēng)險(xiǎn)并不是可以忽略的風(fēng)險(xiǎn),殘差收益之間的相互關(guān)聯(lián)可以為研究風(fēng)險(xiǎn)在公司之間的傳播提供一個(gè)研究的思路。因此本文主要從殘差收益相互關(guān)聯(lián)的視角來研究我國金融網(wǎng)絡(luò)中風(fēng)險(xiǎn)傳染的情況。本文參考Yi-An Chen (2014)的網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)因子理論的研究框架及其對(duì)美國次貸危機(jī)期間做的經(jīng)驗(yàn)研究,將網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)理論應(yīng)用于中國市場,并對(duì)2015年六月發(fā)生的股災(zāi)作經(jīng)驗(yàn)研究,論證網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)理論在中國市場的有效性,以及網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)在本次股災(zāi)中所發(fā)揮的作用。具體方法是構(gòu)造一個(gè)網(wǎng)絡(luò)因子能夠在模擬的證券組合中捕捉網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)。本文使用網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的中心性測度去數(shù)量化證券投資組合中網(wǎng)絡(luò)因子的權(quán)重。中心性測度通過每個(gè)節(jié)點(diǎn)相互聯(lián)系的結(jié)構(gòu)來給每個(gè)節(jié)點(diǎn)計(jì)算分?jǐn)?shù)。本文中會(huì)涉及到兩種計(jì)算中心性測度的方法：度中心性測度和特征向量中心性測度。特征向量中心性測度相比度中心性測度是一個(gè)提升,本文采用特征向量中心性測度,因?yàn)樗ㄟ^遞歸的方法計(jì)算每個(gè)節(jié)點(diǎn)的得分,如果一個(gè)節(jié)點(diǎn)它周圍的節(jié)點(diǎn)都有高的分?jǐn)?shù),那么就賦予它高的分?jǐn)?shù)。當(dāng)基準(zhǔn)的網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)因子被構(gòu)造出來以后,通過最小二乘估計(jì)(LSE)可以得出每只股票相對(duì)于網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)的風(fēng)險(xiǎn)暴露。基于這些信息,Fama-French三因子模型得出的殘差收益能夠被分解為網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)收益和純個(gè)體風(fēng)險(xiǎn)收益,然后因子模型的風(fēng)險(xiǎn)能夠輕松的分解為風(fēng)險(xiǎn)的一般計(jì)量形式,如標(biāo)準(zhǔn)差、VaR和ES。基于上述研究方法,本文總體上分為5個(gè)章節(jié),具體安排為,第1章為緒論,主要介紹本文研究背景、研究意義、研究方法、研究內(nèi)容以及創(chuàng)新之處。第2章為文獻(xiàn)綜述,首先從Fama-French三因子模型的提出,三因子模型的驗(yàn)證,國內(nèi)三因子模型有效性的一些研究以及三因子模型的不足幾個(gè)方面對(duì)以往文獻(xiàn)進(jìn)行了回顧；其次對(duì)對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)和風(fēng)險(xiǎn)傳染的一些研究進(jìn)行了分析。第3章為研究設(shè)計(jì),在這一部分中主要是論文模型的構(gòu)建,首先引進(jìn)Fama-French的三因子模型求取殘差收益,其次對(duì)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)因子的構(gòu)建進(jìn)行詳細(xì)分析,接著從權(quán)重函數(shù)和兩種網(wǎng)絡(luò)中心性方法(度中心性和特征向量中心性)對(duì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行了論述；然后通過方差協(xié)方差矩陣和風(fēng)險(xiǎn)分解對(duì)因子模型進(jìn)行了風(fēng)險(xiǎn)分析；最后為體現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)的時(shí)變特性在上述模型的基礎(chǔ)上加入動(dòng)態(tài)條件相關(guān)模型(DCC)將模型擴(kuò)展到條件網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)模型。第4章為實(shí)證分析,本文選取數(shù)據(jù)相對(duì)完整的36家金融機(jī)構(gòu)從2011年1月1日至2015年12月31日的周度數(shù)據(jù)作為研究樣本,由于數(shù)據(jù)缺失,在實(shí)證研究前用多重插值法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)齊處理。在實(shí)證研究方面,首先通過網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)因子模型計(jì)算出網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)因子基準(zhǔn)和各金融機(jī)構(gòu)對(duì)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)的敏感度；其次通過方差和風(fēng)險(xiǎn)分解(Std、VaR和ES)對(duì)36家金融機(jī)構(gòu)在股災(zāi)期間進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)分析；再次用累計(jì)收益對(duì)CoStd、CoVaR 和 CoES的回歸來衡量網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)的有效性；最后通過動(dòng)態(tài)條件相關(guān)模型(DCC)來計(jì)算節(jié)點(diǎn)之間的鄰接矩陣,將上述模型擴(kuò)展到條件模型進(jìn)行實(shí)證研究。第5章為結(jié)論與展望,根據(jù)實(shí)證分析結(jié)果對(duì)全文進(jìn)行總結(jié),給出政策建議,并指出論文研究的一些不足之處和需要進(jìn)一步研究的展望。根據(jù)以上的研究思路和方法,本文得到以下結(jié)論,第一,在中國市場上網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)因子的CoStd、CoES和CoVaR對(duì)累計(jì)收益的解釋力度都不及總的Std、ES和VaR,甚至所占比重微乎其微,這表明在中國市場上網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)因子在個(gè)體風(fēng)險(xiǎn)中所占比重很小,至少在這次股災(zāi)中是如此；第二,在預(yù)測中的表現(xiàn)也不盡人意,網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)因子的CoStd、CoES和CoVaR對(duì)未來平均收益的預(yù)測能力也不如總的Std、ES和VaR；第三,在條件模型的實(shí)證分析中,從2011年1月1日到2015年3月30這段時(shí)間基準(zhǔn)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)波動(dòng)相對(duì)比較平穩(wěn),到股災(zāi)期間網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)的波動(dòng)性明顯增大,這說明股災(zāi)期間網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)有增加的趨勢。與以往研究相比,本文可能有以下幾點(diǎn)創(chuàng)新之處,(1)為研究殘差收益之間相互關(guān)聯(lián)的關(guān)系,本文用中心性指數(shù)方法構(gòu)造出網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)因子,對(duì)Fama-French三因子模型尚未定價(jià)的殘差收益進(jìn)行分析。(2)用CoStd、CoVaR和CoES占總的VaR和ES的百分比來衡量網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)的貢獻(xiàn)度,并通過累計(jì)收益與CoStd、CoVaR和CoES回歸考察網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)對(duì)收益率的解釋力度。(3)為了使模型具有時(shí)變特性,在模型中加入條件動(dòng)態(tài)相關(guān)模型(DCC)來估計(jì)鄰接矩陣,并使用極大似然估計(jì)來估計(jì)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)因子的敏感程度。然而,由于本人學(xué)術(shù)能力不足及其他一些原因,本文仍存在以下不足之處：(1)數(shù)據(jù)選取雖然已經(jīng)綜合考慮了數(shù)據(jù)的可得性及完整性,但由于中國金融市場發(fā)展較晚,大多數(shù)股票上市也較晚,因此樣本沒有包含所有金融股,也沒有選取到合適的時(shí)間區(qū)間。(2)在數(shù)據(jù)補(bǔ)全方面,雖然已用多重替代法對(duì)缺失的數(shù)據(jù)進(jìn)行了插值,但缺少對(duì)數(shù)據(jù)缺失原因等的分析,數(shù)據(jù)插值帶有一定的主觀性。
【關(guān)鍵詞】：風(fēng)險(xiǎn)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò) 個(gè)體風(fēng)險(xiǎn) 定價(jià)效應(yīng) Fama-French三因子模型 動(dòng)態(tài)條件相關(guān)模型
【學(xué)位授予單位】：西南財(cái)經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：F832.51
【目錄】：

• 摘要4-8
• Abstract8-15
• 1.緒論15-21
• 1.1 研究背景15-16
• 1.2 研究意義16-17
• 1.3 研究方法17-18
• 1.4 研究內(nèi)容18-19
• 1.5 創(chuàng)新之處19-21
• 2.文獻(xiàn)綜述21-27
• 2.1 FAMA-FRENCH三因子模型21-23
• 2.2 系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)23-24
• 2.3 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與風(fēng)險(xiǎn)傳染24-26
• 2.4 簡要評(píng)述26-27
• 3.研究設(shè)計(jì)27-38
• 3.1 樣本和數(shù)據(jù)27-28
• 3.2 風(fēng)險(xiǎn)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的刻畫28-30
• 3.2.1 Fama-French三因子模型28-29
• 3.2.2 網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)因子29-30
• 3.3 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和中心性30-34
• 3.3.1 權(quán)重函數(shù)31-32
• 3.3.2 度中心性32
• 3.3.3 特征向量中心性32-34
• 3.4 因子模型的風(fēng)險(xiǎn)分析34-35
• 3.5 條件網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)因子模型35-36
• 3.6 本章小結(jié)36-38
• 4.實(shí)證分析38-63
• 4.1 變量描述性統(tǒng)計(jì)分析38-40
• 4.2 網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)因子估計(jì)40-42
• 4.3 股災(zāi)前后網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)對(duì)比分析42-45
• 4.4 風(fēng)險(xiǎn)分解45-49
• 4.5 股災(zāi)期間的網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)49-60
• 4.5.1 杠桿比率52-55
• 4.5.2 市值55-58
• 4.5.3 模擬預(yù)測58-60
• 4.6 條件模型實(shí)證分析60-62
• 4.7 本章小結(jié)62-63
• 5.結(jié)論與展望63-67
• 5.1 論文結(jié)論63-64
• 5.2 政策建議64-65
• 5.3 研究展望65-67
• 參考文獻(xiàn)67-71
• 后記71-72
• 致謝72

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本文編號(hào)：554959