【摘要】：自上世紀(jì)末開(kāi)始,金融全球化、自由化的浪潮開(kāi)始席卷全球,世界上一些發(fā)達(dá)國(guó)家積極開(kāi)展經(jīng)濟(jì)貿(mào)易合作,這促使了國(guó)際資本的快速流動(dòng)。而股市又作為國(guó)際金融市場(chǎng)上資本快速流動(dòng)的重要渠道,很容易導(dǎo)致一個(gè)國(guó)家資本的快速流失,甚至發(fā)生嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)金融危機(jī)。且一旦一國(guó)發(fā)生大面積的金融危機(jī),又會(huì)通過(guò)股市這個(gè)渠道傳染給與其緊密聯(lián)系的其他國(guó)家資本市場(chǎng),所以股市就成為我們的研究重點(diǎn)�；仡櫴澜缟蠋状未蟮慕鹑谖C(jī),在股市上都有很明顯的表現(xiàn),且給國(guó)家的經(jīng)濟(jì)體系造成很大沖擊。本文選取世界上主要影響力較大的16個(gè)股票市場(chǎng),以每個(gè)市場(chǎng)的收益率數(shù)據(jù)為樣本。首先對(duì)每個(gè)市場(chǎng)的收益率數(shù)據(jù)借助于GPD-GJR-GARCH模型進(jìn)行擬合及描述分析每個(gè)市場(chǎng)的波動(dòng)特征。其次,利用三種Vine Copula模型研究了上述各市場(chǎng)間的整體、尾部相關(guān)性大小及相互的傳染結(jié)構(gòu)。再次,采用極大似然變點(diǎn)檢驗(yàn)驗(yàn)證了在存在金融大事件時(shí),區(qū)域風(fēng)險(xiǎn)傳染結(jié)構(gòu)會(huì)改變的結(jié)論。最后,采用新的風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度方法Co VaR結(jié)合最優(yōu)的R-Vine Copula模型的相依結(jié)構(gòu),具體測(cè)算了各個(gè)股市間相互風(fēng)險(xiǎn)溢出的強(qiáng)度。實(shí)證分析表明:第一,國(guó)際股市間由于市場(chǎng)間緊密的聯(lián)系存在不同程度的風(fēng)險(xiǎn)溢出,歐美區(qū)域的國(guó)家市場(chǎng)間風(fēng)險(xiǎn)溢出強(qiáng)度普遍較其他地區(qū)的大,這也與歐美發(fā)達(dá)的經(jīng)濟(jì)體系及高度的自由貿(mào)易往來(lái)有關(guān)。各國(guó)股市間存在非對(duì)稱的風(fēng)險(xiǎn)溢出,在歐美區(qū)域,法國(guó)市場(chǎng)及美國(guó)市場(chǎng)基本是其他國(guó)家風(fēng)險(xiǎn)溢出的主導(dǎo)方,溢出強(qiáng)度甚至高達(dá)270%之多。亞太地區(qū)則是俄羅斯市場(chǎng)與香港市場(chǎng)占據(jù)風(fēng)險(xiǎn)傳染的中心位置,中國(guó)的上證市場(chǎng)只與香港的恒生市場(chǎng)有顯著較大的風(fēng)險(xiǎn)溢出關(guān)系。第二,風(fēng)險(xiǎn)傳染具有很強(qiáng)的區(qū)域性,這主要是由于地理位置及存在交易差別等因素。第三,極值理論中的GPD分布可以很好地捕捉金融時(shí)間序列的極端值特征,相比之下,更一般化R-Vine Copula模型要優(yōu)于其他兩種模型。
【圖文】：

２．３．３邋Ｃ－Ｖｉｎｅ邋和邋Ｄ－Ｖｉｎｅ邋結(jié)構(gòu)逡逑綜合來(lái)說(shuō)，Ｃ－Ｖｉｎｅ和Ｄ－Ｖｉｎｅ是Ｒ－Ｖｉｎｅ結(jié)構(gòu)的特殊化。其中，Ｃ－Ｖｉｎｅ結(jié)構(gòu)逡逑呈現(xiàn)出星形狀，，每棵樹(shù)選擇一個(gè)中心節(jié)點(diǎn)與分別其它剩下的節(jié)點(diǎn)相連，圖２－２逡逑顯示的就是五個(gè)變量下Ｃ－Ｖｉｎｅ結(jié)構(gòu)分解圖。Ｄ－Ｖｉｎｅ結(jié)構(gòu)為平行直線結(jié)構(gòu)，每逡逑一個(gè)節(jié)點(diǎn)最多與兩條邊相連，圖２－３顯示的是Ｄ－Ｖｉｎｅ結(jié)構(gòu)的４棵樹(shù)的分解圖。逡逑下面我們給具體的表達(dá)式定義，假定一個(gè)ｎ維隨機(jī)向量＾＝（４，＆，？？？，＆），它逡逑的聯(lián)合分布概率密度函數(shù)按條件概率分布密度函數(shù)理論可表示如下：逡逑ｆ｛＿ｘｘ，ｘ２，邋－，Ｘｎ）邋＝邐■邋／（ａｃ２｜Ｘｉ）邋？邋ｆ｛ｘ３＼ｘｌｔｘ２）邋－邋／（ｘｎ｜ｘ１（ｘ２，邋ｘｎ）逡逑又據(jù)Ｓｋｌａｒ理論，ｎ維隨機(jī)向量的聯(lián)合分布概率密度函數(shù)亦可逡逑通過(guò)Ｃｏｐｕｌａ密度畫(huà)數(shù)與邊緣分布密度函數(shù)表示：逡逑／（Ｘｖ邋Ｘ２，邋－，邋ｘｎ）邋＝邋ｃｌｉ２．．．＿ｎ｛Ｆ１（＜ｘ１），邋Ｆ２（ｘ２），邋？？？邋Ｆｎ（ｘｎ））邋？邋／ｉＣＸｉ）邋？邋ｆ２（＿ｘ２）邋－邋？邋／ｎ（ｘｎ）逡逑其中

邐Ｔ４逡逑圖２－１邋Ｒ－Ｖｉｎｅ分解結(jié)構(gòu)圖逡逑２．３．３邋Ｃ－Ｖｉｎｅ邋和邋Ｄ－Ｖｉｎｅ邋結(jié)構(gòu)逡逑綜合來(lái)說(shuō)，Ｃ－Ｖｉｎｅ和Ｄ－Ｖｉｎｅ是Ｒ－Ｖｉｎｅ結(jié)構(gòu)的特殊化。其中，Ｃ－Ｖｉｎｅ結(jié)構(gòu)逡逑呈現(xiàn)出星形狀，每棵樹(shù)選擇一個(gè)中心節(jié)點(diǎn)與分別其它剩下的節(jié)點(diǎn)相連，圖２－２逡逑顯示的就是五個(gè)變量下Ｃ－Ｖｉｎｅ結(jié)構(gòu)分解圖。Ｄ－Ｖｉｎｅ結(jié)構(gòu)為平行直線結(jié)構(gòu)，每逡逑一個(gè)節(jié)點(diǎn)最多與兩條邊相連，圖２－３顯示的是Ｄ－Ｖｉｎｅ結(jié)構(gòu)的４棵樹(shù)的分解圖。逡逑下面我們給具體的表達(dá)式定義，假定一個(gè)ｎ維隨機(jī)向量＾＝（４，＆，？？？，＆），它逡逑的聯(lián)合分布概率密度函數(shù)按條件概率分布密度函數(shù)理論可表示如下：逡逑ｆ｛＿ｘｘ，ｘ２，邋－，Ｘｎ）邋＝邐■邋／（ａｃ２｜Ｘｉ）邋？邋ｆ｛ｘ３＼ｘｌｔｘ２）邋－邋／（ｘｎ｜ｘ１（ｘ２，邋ｘｎ）逡逑又據(jù)Ｓｋｌａｒ理論
【學(xué)位授予單位】：北方工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類(lèi)號(hào)】：F831.51

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本文編號(hào)：2650714