已實(shí)現(xiàn)高階矩的風(fēng)險(xiǎn)傳染效應(yīng):基于馬爾科夫機(jī)制轉(zhuǎn)換的實(shí)證分析
發(fā)布時間:2021-07-23 09:14
利用滬深300指數(shù)以及香港恒生指數(shù)的5 min高頻數(shù)據(jù)為樣本,采用已實(shí)現(xiàn)高階矩方法,提取了滬深300指數(shù)及香港恒生指數(shù)的已實(shí)現(xiàn)波動率、偏度、峰度及跳躍,利用馬爾可夫轉(zhuǎn)換研究中國大陸股票市場和香港股票市場之間的高階矩風(fēng)險(xiǎn)傳染。研究結(jié)果表明,已實(shí)現(xiàn)偏度和峰度來源于資產(chǎn)價格的跳躍,滬深300指數(shù)高階矩對香港恒生指數(shù)的高階矩有著單向的傳導(dǎo)作用,狀態(tài)轉(zhuǎn)換在研究高階矩風(fēng)險(xiǎn)傳染中具有重要的作用,在不同的狀態(tài)下,股市之間的高階矩路徑傳導(dǎo)并不一致。
【文章來源】:系統(tǒng)管理學(xué)報(bào). 2019,28(04)北大核心CSSCICSCD
【文章頁數(shù)】:8 頁
【文章目錄】:
1 研究框架
(1) 已實(shí)現(xiàn)高階矩。
(2) 已實(shí)現(xiàn)高階矩的極限性質(zhì)。
2 數(shù)據(jù)處理與描述性統(tǒng)計(jì)
(1) 數(shù)據(jù)選取與處理。
(2) 描述性統(tǒng)計(jì)。
3 實(shí)證分析
(1) 平穩(wěn)性檢驗(yàn)。
(2) 已實(shí)現(xiàn)偏度和峰度與跳躍之間的關(guān)系。
(3) 中國大陸與香港股市高階矩之間的格蘭杰因果關(guān)系。
(4) 馬爾可夫轉(zhuǎn)換下高階矩風(fēng)險(xiǎn)傳染效應(yīng)。
4 結(jié) 論
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]期權(quán)隱含偏度風(fēng)險(xiǎn)溢酬:來自中國臺灣市場的證據(jù)[J]. 陳蓉,廖木英,徐婉菁. 系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐. 2016(05)
[2]房價過度波動的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)測度——基于GARCH-Copula-CoVaR模型[J]. 沈悅,戴士偉,陳錕. 中央財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào). 2016(03)
[3]我國金融市場的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)分析[J]. 米詠梅,王憲勇. 財(cái)經(jīng)問題研究. 2014(11)
[4]基于時變高階矩波動模型的VaR與ES度量[J]. 王鵬. 管理科學(xué)學(xué)報(bào). 2013(02)
[5]基于高頻數(shù)據(jù)的股指期貨與現(xiàn)貨市場波動溢出和信息傳導(dǎo)研究[J]. 左浩苗,劉振濤,曾海為. 金融研究. 2012(04)
[6]中國、俄羅斯與美國證券市場的聯(lián)動效應(yīng)——來自次貸危機(jī)爆發(fā)后三階段的證據(jù)[J]. 李巍. 世界經(jīng)濟(jì)研究. 2009(01)
[7]滬、深、港股市信息溢出效應(yīng)與動態(tài)相關(guān)性——基于DCC-(BV)EGARCH-VAR的檢驗(yàn)[J]. 谷耀,陸麗娜. 數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究. 2006(08)
本文編號:3299015
【文章來源】:系統(tǒng)管理學(xué)報(bào). 2019,28(04)北大核心CSSCICSCD
【文章頁數(shù)】:8 頁
【文章目錄】:
1 研究框架
(1) 已實(shí)現(xiàn)高階矩。
(2) 已實(shí)現(xiàn)高階矩的極限性質(zhì)。
2 數(shù)據(jù)處理與描述性統(tǒng)計(jì)
(1) 數(shù)據(jù)選取與處理。
(2) 描述性統(tǒng)計(jì)。
3 實(shí)證分析
(1) 平穩(wěn)性檢驗(yàn)。
(2) 已實(shí)現(xiàn)偏度和峰度與跳躍之間的關(guān)系。
(3) 中國大陸與香港股市高階矩之間的格蘭杰因果關(guān)系。
(4) 馬爾可夫轉(zhuǎn)換下高階矩風(fēng)險(xiǎn)傳染效應(yīng)。
4 結(jié) 論
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]期權(quán)隱含偏度風(fēng)險(xiǎn)溢酬:來自中國臺灣市場的證據(jù)[J]. 陳蓉,廖木英,徐婉菁. 系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐. 2016(05)
[2]房價過度波動的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)測度——基于GARCH-Copula-CoVaR模型[J]. 沈悅,戴士偉,陳錕. 中央財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào). 2016(03)
[3]我國金融市場的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)分析[J]. 米詠梅,王憲勇. 財(cái)經(jīng)問題研究. 2014(11)
[4]基于時變高階矩波動模型的VaR與ES度量[J]. 王鵬. 管理科學(xué)學(xué)報(bào). 2013(02)
[5]基于高頻數(shù)據(jù)的股指期貨與現(xiàn)貨市場波動溢出和信息傳導(dǎo)研究[J]. 左浩苗,劉振濤,曾海為. 金融研究. 2012(04)
[6]中國、俄羅斯與美國證券市場的聯(lián)動效應(yīng)——來自次貸危機(jī)爆發(fā)后三階段的證據(jù)[J]. 李巍. 世界經(jīng)濟(jì)研究. 2009(01)
[7]滬、深、港股市信息溢出效應(yīng)與動態(tài)相關(guān)性——基于DCC-(BV)EGARCH-VAR的檢驗(yàn)[J]. 谷耀,陸麗娜. 數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究. 2006(08)
本文編號:3299015
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