宏觀經(jīng)濟(jì)政策的沖擊效應(yīng)已經(jīng)得到研究學(xué)者的廣泛關(guān)注。本文在對(duì)相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行系統(tǒng)性綜述的基礎(chǔ)上，發(fā)現(xiàn)宏觀經(jīng)濟(jì)政策沖擊的市場(chǎng)內(nèi)沖擊效應(yīng)研究已經(jīng)取得了一些有益的成果，但是對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)政策沖擊的跨市場(chǎng)效應(yīng)尚未得到研究學(xué)者的重視。因此，本文結(jié)合我國(guó)股票和債券市場(chǎng)的實(shí)際情況以及相關(guān)政策的制定和實(shí)施，使用金融市場(chǎng)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的相關(guān)理論和方法，通過(guò)構(gòu)建計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型，實(shí)證檢驗(yàn)了我國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)政策沖擊的跨市場(chǎng)效應(yīng)，重點(diǎn)檢驗(yàn)了宏觀經(jīng)濟(jì)政策的信息含量、宏觀經(jīng)濟(jì)政策的非對(duì)稱效應(yīng)、宏觀經(jīng)濟(jì)政策沖擊下的跨市場(chǎng)投資轉(zhuǎn)移和風(fēng)險(xiǎn)傳染等問(wèn)題。首先，本文實(shí)證檢驗(yàn)了宏觀經(jīng)濟(jì)政策的信息含量。通過(guò)構(gòu)建似不相關(guān)（Seemingly Unrelated Regression，簡(jiǎn)稱SUR）模型，不僅分析了宏觀經(jīng)濟(jì)政策的市場(chǎng)內(nèi)信息含量，而且分析了宏觀經(jīng)濟(jì)政策的跨市信息含量。由于宏觀經(jīng)濟(jì)政策的沖擊會(huì)影響市場(chǎng)的定單流和流動(dòng)性，本文同時(shí)也分析了定單流和流動(dòng)性的市場(chǎng)內(nèi)和跨市場(chǎng)信息含量。實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果表明，宏觀經(jīng)濟(jì)政策對(duì)股票、國(guó)債和企業(yè)債市場(chǎng)的影響不同。其次，本文實(shí)證檢驗(yàn)了宏觀經(jīng)濟(jì)政策的跨市場(chǎng)非對(duì)稱效應(yīng)，分析了擴(kuò)張性和緊縮性的貨幣政策對(duì)股票、國(guó)債和企業(yè)債市場(chǎng)產(chǎn)... 

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利好宏觀經(jīng)濟(jì)政策（4萬(wàn)億計(jì)劃）出臺(tái)前股票、國(guó)債和企業(yè)債間的散點(diǎn)圖

圖 6-2 利好宏觀經(jīng)濟(jì)政策（4 萬(wàn)億計(jì)劃）出臺(tái)后股票、國(guó)債和企業(yè)債間的散點(diǎn)圖圖 6-3 利空宏觀經(jīng)濟(jì)政策（緊縮貨幣政策）出臺(tái)前股票、國(guó)債和企業(yè)債間的散點(diǎn)圖

圖 6-3 利空宏觀經(jīng)濟(jì)政策（緊縮貨幣政策）出臺(tái)前股票、國(guó)債和企業(yè)債間的散點(diǎn)圖圖 6-4 利空宏觀經(jīng)濟(jì)政策（緊縮貨幣政策）出臺(tái)后股票、國(guó)債和企業(yè)債間的散點(diǎn)圖通過(guò) Matlab 編程計(jì)算，可以得到宏觀經(jīng)濟(jì)政策前后股票、國(guó)債和企業(yè)債市場(chǎng)的 Kendall 秩相關(guān)系數(shù)τ值。根據(jù) 6.2.1 部分的方法計(jì)算出不同 Copula 函數(shù)的相關(guān)系數(shù)。表 6-4 給出了國(guó)家出臺(tái) 4 萬(wàn)億救市計(jì)劃前后，股票、國(guó)債和企業(yè)債市場(chǎng)間的 Kendall 秩相關(guān)系數(shù)τ、t-Copula、Clayton Copula 和 Gumble Copula 相關(guān)系數(shù)等非線性相關(guān)系數(shù)值。從表 4 可以看出：政策出臺(tái)前，股票市場(chǎng)和國(guó)債市場(chǎng)、

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
[1]我國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)的跨市場(chǎng)投資轉(zhuǎn)移研究[D]. 漆泉.電子科技大學(xué) 2011
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本文編號(hào)：2973100