發(fā)布時(shí)間：2020-06-05 08:28

【摘要】：可轉(zhuǎn)債作為一個(gè)創(chuàng)新性金融產(chǎn)品對(duì)于降低發(fā)行人成本、完善投資者資產(chǎn)配置、平衡股票市場(chǎng)和債券市場(chǎng)等有突出的作用。首先,本文對(duì)債券波動(dòng)相關(guān)性文獻(xiàn)進(jìn)行了梳理,GARCH類(lèi)模型是應(yīng)用最多的模型,但基于高頻數(shù)據(jù)的已實(shí)現(xiàn)GARCH模型對(duì)于債券市場(chǎng)的波動(dòng)性研究較少。研究可轉(zhuǎn)債市場(chǎng)和股票市場(chǎng)的相關(guān)性VAR理論模型較為成熟。其次,本文將可轉(zhuǎn)債市場(chǎng)歷史沿革分成三個(gè)時(shí)期進(jìn)行介紹,對(duì)可轉(zhuǎn)債的相關(guān)條款進(jìn)行介紹。從理論角度對(duì)可轉(zhuǎn)債市場(chǎng)和股票市場(chǎng)進(jìn)行聯(lián)動(dòng)性分析。再次,本文用Realized GARCH(1,1)進(jìn)行對(duì)可轉(zhuǎn)債市場(chǎng)和股票市場(chǎng)建模,t分布和廣義雙曲線分布擬合效果較好。構(gòu)建Copula模型對(duì)殘差序列進(jìn)行進(jìn)一步分析,實(shí)證結(jié)果表明,t-copula對(duì)于殘差序列的擬合效果最好。運(yùn)用VAR模型對(duì)可轉(zhuǎn)債市場(chǎng)和股票市場(chǎng)進(jìn)行相關(guān)性分析,結(jié)果表明股票市場(chǎng)對(duì)于可轉(zhuǎn)債市場(chǎng)的影響更為強(qiáng)烈。兩個(gè)市場(chǎng)貢獻(xiàn)度主要來(lái)自于自身期數(shù)的影響,股票市場(chǎng)前期對(duì)于債券市場(chǎng)的貢獻(xiàn)度較大。選取了4個(gè)具有代表性的成分債券,并對(duì)各自債券發(fā)行人對(duì)應(yīng)的公司股票進(jìn)行了脈沖響應(yīng)函數(shù)分解,證實(shí)了在一段時(shí)間內(nèi)的高頻數(shù)據(jù)分析下,兩個(gè)項(xiàng)目收益率之間的相互影響較小。最后是對(duì)本文內(nèi)容進(jìn)行總結(jié),可轉(zhuǎn)債市場(chǎng)和股票市場(chǎng)之間存在波動(dòng)相關(guān)性,并且股票市場(chǎng)對(duì)于可轉(zhuǎn)債市場(chǎng)的影響較大。因此良好的股票市場(chǎng)是可轉(zhuǎn)債市場(chǎng)快速發(fā)展的必備條件之一,同時(shí)也要注重可轉(zhuǎn)債市場(chǎng)本身的機(jī)制建設(shè)。
【圖文】：

可轉(zhuǎn)債收益率波動(dòng)圖

28圖 3-2 滬深 300 指數(shù)收益率波動(dòng)圖從圖 3-1、圖 3-2 中可以看出，兩組數(shù)據(jù)選取的區(qū)間是 2015 年 1 月 6 日到2017 年 5 月 31 日，共 585 個(gè)交易日的指數(shù)收益率，從圖 3-1 可以看出可轉(zhuǎn)債收益率波動(dòng)在 2015 年較為集中，2016 年和 2017 年較為平緩，，整體來(lái)看可轉(zhuǎn)債的波動(dòng)性較小。從圖 3-2 可以看出，滬深 30 指數(shù)的收益率波動(dòng)性更大，收益率的變化也比較頻繁。
【學(xué)位授予單位】：天津大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類(lèi)號(hào)】：F832.51

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2697778