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中美投資者情緒的動(dòng)態(tài)相依性——基于Copula-DCC-GARCH模型和波動(dòng)率指數(shù)的研究

發(fā)布時(shí)間:2021-10-15 09:18
  投資者情緒在市場(chǎng)間的傳染會(huì)加速金融風(fēng)險(xiǎn)的擴(kuò)散,因此隨著中國(guó)資本市場(chǎng)的逐步開(kāi)放,研究投資者情緒傳染對(duì)中國(guó)資本市場(chǎng)的影響越來(lái)越迫切。采用波動(dòng)率指數(shù)作為中美投資者情緒的代理指標(biāo),并利用Copula-DCC-GARCH模型和結(jié)構(gòu)變點(diǎn)檢驗(yàn)方法,對(duì)2014年以來(lái)中美兩國(guó)投資者情緒動(dòng)態(tài)相依性的總體特征、結(jié)構(gòu)特征、時(shí)變性及突變性進(jìn)行全面考察,結(jié)果表明,總體而言,中美兩國(guó)投資者情緒具有整體的正向動(dòng)態(tài)相依性,其動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)均值為0.2448,金融風(fēng)險(xiǎn)容易從美國(guó)向中國(guó)擴(kuò)散,但是牛市或熊市下投資者情緒的傳染沒(méi)有明顯的差異;中美投資者情緒的動(dòng)態(tài)相依性具有時(shí)變性,并存在5個(gè)變點(diǎn),這些特征與中國(guó)經(jīng)濟(jì)金融基本面因素相關(guān),且除了一個(gè)區(qū)段動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)均值略小于0之外,其他區(qū)段動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)均值均遠(yuǎn)大于0,說(shuō)明兩國(guó)投資者情緒間具有很強(qiáng)的相關(guān)性。 

【文章來(lái)源】:金融經(jīng)濟(jì)學(xué)研究. 2020,35(02)北大核心CSSCI

【文章頁(yè)數(shù)】:13 頁(yè)

【文章目錄】:
一、引言
二、文獻(xiàn)綜述
三、研究設(shè)計(jì)
    (一)DCC-GARCH模型
    (二)Copula-DCC-GARCH模型
    (三)Bai & Perron結(jié)構(gòu)突變檢驗(yàn)
四、實(shí)證分析
    (一)波動(dòng)率指數(shù)選取及描述性統(tǒng)計(jì)
    (二)中美投資者情緒的相依性分析
        1. Copula-DCC-GARCH模型回歸結(jié)果。
        2. 動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)特征分析。
        3. 牛熊市下動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)的差異分析。
    (三)結(jié)構(gòu)變點(diǎn)檢驗(yàn)
    (四)穩(wěn)健性檢驗(yàn)
五、結(jié)論與討論


【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]期權(quán)波動(dòng)率指數(shù)在中美市場(chǎng)上運(yùn)用的效果比較[J]. 李雪飛,霍仕胤,趙林.  證券市場(chǎng)導(dǎo)報(bào). 2018(01)
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[3]我國(guó)股市的對(duì)外溢出效應(yīng)與國(guó)際影響力研究——基于Copula-DCC-GARCH模型[J]. 李紅權(quán),何敏園.  系統(tǒng)科學(xué)與數(shù)學(xué). 2017(08)
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[6]金融危機(jī)前后的中國(guó)股債關(guān)系分析——基于市場(chǎng)情緒變化的解釋視角[J]. 許祥云,廖佳,吳松洋.  經(jīng)濟(jì)評(píng)論. 2014(01)
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[10]個(gè)人投資者情緒能預(yù)測(cè)市場(chǎng)收益率嗎[J]. 余佩琨,鐘瑞軍.  南開(kāi)管理評(píng)論. 2009(01)



本文編號(hào):3437809

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