發(fā)布時間：2022-02-25 21:03

　　為研究比特幣現(xiàn)貨和期貨市場之間的風險溢出問題,本文選取GJR模型捕捉比特幣與比特幣期貨價格波動的非對稱性關系,并構建DCC-GARCH-GJR-CoVaR模型,分析風險溢出的聯(lián)動性和時變性。本文采集2017年CME推出比特幣期貨合約后的日交易數(shù)據進行實證分析。研究發(fā)現(xiàn):負面信息沖擊所導致的市場波動大于正面信息沖擊的影響;比特幣現(xiàn)貨與比特幣期貨市場之間存在顯著的動態(tài)關聯(lián)特征,且二者正相關;比特幣現(xiàn)貨與期貨市場之間存在雙向的風險溢出現(xiàn)象,其中比特幣期貨對比特幣現(xiàn)貨的風險溢出程度更強;當金融市場異動時,二者的動態(tài)相關性和風險溢出效應會顯著增強。 

【文章來源】：武漢金融. 2020,(09)北大核心

【文章頁數(shù)】：7 頁

【文章目錄】：
一、引言
二、文獻綜述
三、DCC-GJR-GARCH-Co Va RR模型構建
    （一）DCC-GARCH模型
    （二）GJR模型
    （三）Co Va R方法
四、實證分析
    （一）變量選取與處理
    （二）描述性統(tǒng)計
    （三）數(shù)據的檢驗
        1. 平穩(wěn)性檢驗
        2. Granger因果關系檢驗
        3. ARCH檢驗
    （四）模型估計結果與分析
        1. GARCH(1,1）模型的估計
        2. GJR(1,1）模型的估計
        3. DCC-GARCH模型的估計
        4. 時變風險溢出量的計算及分析
五、結論與建議


【參考文獻】：
期刊論文
[1]比特幣衍生品:上市爭議與監(jiān)管分歧[J]. 武佳薇,盧邊靜子.  武漢金融. 2018(07)
[2]比特幣期貨與私人數(shù)字貨幣的投資風險[J]. 宋爽.  銀行家. 2018(02)
[3]比特幣價格泡沫:證據、原因與啟示[J]. 鄧偉.  上海財經大學學報. 2017(02)



本文編號：3643877