國內(nèi)外金屬期貨市場間的動態(tài)聯(lián)動以及多尺度特征研究——基于時頻視角分析
發(fā)布時間:2021-02-25 07:11
基于金融市場時間序列具有時變和頻變雙重特性的考慮,采用二元DCC-GARCH模型和極大離散小波變換(MODWT)分析對2013-2017五年間國內(nèi)外金屬期貨市場的動態(tài)聯(lián)動及其多尺度特征進(jìn)行了實(shí)證研究.結(jié)果表明:從時域來看,對于不同市場的同種期貨,國內(nèi)外的銅期貨市場的聯(lián)動性要大于鋁期貨的聯(lián)動性;對于同一市場的不同期貨,國際市場內(nèi)部間期貨產(chǎn)品的聯(lián)動性更強(qiáng).從頻域上看,短期內(nèi),不同市場間的相關(guān)性有著顯著多尺度分辨的特征,隨著交易周期的增大,逐漸趨于一個穩(wěn)定水平.
【文章來源】:昆明理工大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2019,44(02)北大核心
【文章頁數(shù)】:10 頁
【部分圖文】:
各收益序列的多尺度分解結(jié)果
大的浮動.4.3.2小波方差分析按照不同尺度分解隨機(jī)過程的小波方差,可以得到不同尺度下的分量對過程方差的貢獻(xiàn)[34].由圖4可以得出,從整體來看,RCUC、RALC、RCUL、RALL的小波方差在尺度1最大,尺度2次之,隨著尺度的增加,小波方差不斷減小,即波動逐漸減小,這與圖3中小波分解結(jié)果所呈現(xiàn)的現(xiàn)象相一致.這說明國內(nèi)外期貨市場波動的方差大部分是由較高頻的小波系數(shù)所提供,也反映了短周期的交易捕捉了大部分能量,是造成期貨市場波動的主要因素.但6周以上的投資期限來看,國內(nèi)外金屬期貨投資者對市場信息的反應(yīng)幾乎趨于相同.此外,由圖4還可知,在各個時間尺度下都存在以下的結(jié)論:從同一個市場內(nèi)不同種期貨來看,銅期貨的小波方差均大于鋁期貨的;從不同市場的同種期貨產(chǎn)品來看,無論是銅期貨銅還是鋁期貨,國際市場上期貨產(chǎn)品的小波方差都大于國內(nèi)市場的.這是因?yàn)闊o論從交易量還是活躍程度,國際市場都高于國內(nèi)市場,且銅期貨市場都高于鋁期貨市場,故前者對信息的反應(yīng)比后者更加靈敏,從而產(chǎn)生了相對較高的市場波動率.表5不同尺度下各收益序列的小波相關(guān)系數(shù)Tab.5Waveletcoefficientofreturnsequencesatdifferentscales收益序列尺度1尺度2尺度3尺度4尺度5RCUL-RCUC0.08860.64580.84470.92370.9590RALL-RALC-0.00830.39940.46370.73310.7544RALL-RCUL-0.02010.43720.42320.53930.3803RCUC-RALC0.65620.57680.053390.51920.5225431昆明理工大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)第44卷??????????????????????????????????????????????
大的浮動.4.3.2小波方差分析按照不同尺度分解隨機(jī)過程的小波方差,可以得到不同尺度下的分量對過程方差的貢獻(xiàn)[34].由圖4可以得出,從整體來看,RCUC、RALC、RCUL、RALL的小波方差在尺度1最大,尺度2次之,隨著尺度的增加,小波方差不斷減小,即波動逐漸減小,這與圖3中小波分解結(jié)果所呈現(xiàn)的現(xiàn)象相一致.這說明國內(nèi)外期貨市場波動的方差大部分是由較高頻的小波系數(shù)所提供,也反映了短周期的交易捕捉了大部分能量,是造成期貨市場波動的主要因素.但6周以上的投資期限來看,國內(nèi)外金屬期貨投資者對市場信息的反應(yīng)幾乎趨于相同.此外,由圖4還可知,在各個時間尺度下都存在以下的結(jié)論:從同一個市場內(nèi)不同種期貨來看,銅期貨的小波方差均大于鋁期貨的;從不同市場的同種期貨產(chǎn)品來看,無論是銅期貨銅還是鋁期貨,國際市場上期貨產(chǎn)品的小波方差都大于國內(nèi)市場的.這是因?yàn)闊o論從交易量還是活躍程度,國際市場都高于國內(nèi)市場,且銅期貨市場都高于鋁期貨市場,故前者對信息的反應(yīng)比后者更加靈敏,從而產(chǎn)生了相對較高的市場波動率.表5不同尺度下各收益序列的小波相關(guān)系數(shù)Tab.5Waveletcoefficientofreturnsequencesatdifferentscales收益序列尺度1尺度2尺度3尺度4尺度5RCUL-RCUC0.08860.64580.84470.92370.9590RALL-RALC-0.00830.39940.46370.73310.7544RALL-RCUL-0.02010.43720.42320.53930.3803RCUC-RALC0.65620.57680.053390.51920.5225431昆明理工大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)第44卷??????????????????????????????????????????????
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]中國有色金屬期貨市場波動率預(yù)測(英文)[J]. 朱學(xué)紅,張宏偉,鐘美瑞. Transactions of Nonferrous Metals Society of China. 2017(05)
[2]商品期貨新合約上市對已有合約波動性影響的實(shí)證分析[J]. 龍文,王霖,趙文治. 統(tǒng)計(jì)與決策. 2017(06)
[3]基于DCC-GARCH模型對日本股票市場與國際市場波動溢出效應(yīng)分析[J]. 王皓. 現(xiàn)代日本經(jīng)濟(jì). 2016(05)
[4]價格支持政策改革背景下國內(nèi)外大豆市場動態(tài)關(guān)聯(lián)分析——基于貝葉斯DCC-GARCH模型[J]. 柳蘇蕓,韓一軍,包利民. 農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì). 2016(08)
[5]中國金屬期貨市場高頻波動率預(yù)測模型比較研究[J]. 陳曉東. 管理工程學(xué)報. 2016(03)
[6]國際金屬期貨市場交叉影響及其傳導(dǎo)效應(yīng)研究[J]. 張鋮,龍美芳. 中國市場. 2016(20)
[7]基于VAR-DCC-GARCH模型的國內(nèi)外有色金屬商品價格聯(lián)動分析(英文)[J]. 岳意定,劉篤池,徐珊. Transactions of Nonferrous Metals Society of China. 2015(03)
[8]我國有色期貨市場國際化發(fā)展[J]. 朱江鴻. 中國有色金屬. 2014(16)
[9]基于時頻分析的農(nóng)產(chǎn)品期貨市場與外匯市場聯(lián)動關(guān)系研究[J]. 熊正德,文慧,凌語蓉. 中國管理科學(xué). 2013(S1)
[10]基于DCC-GARCH模型的金屬期貨市場與外匯、貨幣市場的動態(tài)相關(guān)性研究[J]. 胡東濱,張展英. 數(shù)理統(tǒng)計(jì)與管理. 2012(05)
本文編號:3050630
【文章來源】:昆明理工大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2019,44(02)北大核心
【文章頁數(shù)】:10 頁
【部分圖文】:
各收益序列的多尺度分解結(jié)果
大的浮動.4.3.2小波方差分析按照不同尺度分解隨機(jī)過程的小波方差,可以得到不同尺度下的分量對過程方差的貢獻(xiàn)[34].由圖4可以得出,從整體來看,RCUC、RALC、RCUL、RALL的小波方差在尺度1最大,尺度2次之,隨著尺度的增加,小波方差不斷減小,即波動逐漸減小,這與圖3中小波分解結(jié)果所呈現(xiàn)的現(xiàn)象相一致.這說明國內(nèi)外期貨市場波動的方差大部分是由較高頻的小波系數(shù)所提供,也反映了短周期的交易捕捉了大部分能量,是造成期貨市場波動的主要因素.但6周以上的投資期限來看,國內(nèi)外金屬期貨投資者對市場信息的反應(yīng)幾乎趨于相同.此外,由圖4還可知,在各個時間尺度下都存在以下的結(jié)論:從同一個市場內(nèi)不同種期貨來看,銅期貨的小波方差均大于鋁期貨的;從不同市場的同種期貨產(chǎn)品來看,無論是銅期貨銅還是鋁期貨,國際市場上期貨產(chǎn)品的小波方差都大于國內(nèi)市場的.這是因?yàn)闊o論從交易量還是活躍程度,國際市場都高于國內(nèi)市場,且銅期貨市場都高于鋁期貨市場,故前者對信息的反應(yīng)比后者更加靈敏,從而產(chǎn)生了相對較高的市場波動率.表5不同尺度下各收益序列的小波相關(guān)系數(shù)Tab.5Waveletcoefficientofreturnsequencesatdifferentscales收益序列尺度1尺度2尺度3尺度4尺度5RCUL-RCUC0.08860.64580.84470.92370.9590RALL-RALC-0.00830.39940.46370.73310.7544RALL-RCUL-0.02010.43720.42320.53930.3803RCUC-RALC0.65620.57680.053390.51920.5225431昆明理工大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)第44卷??????????????????????????????????????????????
大的浮動.4.3.2小波方差分析按照不同尺度分解隨機(jī)過程的小波方差,可以得到不同尺度下的分量對過程方差的貢獻(xiàn)[34].由圖4可以得出,從整體來看,RCUC、RALC、RCUL、RALL的小波方差在尺度1最大,尺度2次之,隨著尺度的增加,小波方差不斷減小,即波動逐漸減小,這與圖3中小波分解結(jié)果所呈現(xiàn)的現(xiàn)象相一致.這說明國內(nèi)外期貨市場波動的方差大部分是由較高頻的小波系數(shù)所提供,也反映了短周期的交易捕捉了大部分能量,是造成期貨市場波動的主要因素.但6周以上的投資期限來看,國內(nèi)外金屬期貨投資者對市場信息的反應(yīng)幾乎趨于相同.此外,由圖4還可知,在各個時間尺度下都存在以下的結(jié)論:從同一個市場內(nèi)不同種期貨來看,銅期貨的小波方差均大于鋁期貨的;從不同市場的同種期貨產(chǎn)品來看,無論是銅期貨銅還是鋁期貨,國際市場上期貨產(chǎn)品的小波方差都大于國內(nèi)市場的.這是因?yàn)闊o論從交易量還是活躍程度,國際市場都高于國內(nèi)市場,且銅期貨市場都高于鋁期貨市場,故前者對信息的反應(yīng)比后者更加靈敏,從而產(chǎn)生了相對較高的市場波動率.表5不同尺度下各收益序列的小波相關(guān)系數(shù)Tab.5Waveletcoefficientofreturnsequencesatdifferentscales收益序列尺度1尺度2尺度3尺度4尺度5RCUL-RCUC0.08860.64580.84470.92370.9590RALL-RALC-0.00830.39940.46370.73310.7544RALL-RCUL-0.02010.43720.42320.53930.3803RCUC-RALC0.65620.57680.053390.51920.5225431昆明理工大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)第44卷??????????????????????????????????????????????
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
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[2]商品期貨新合約上市對已有合約波動性影響的實(shí)證分析[J]. 龍文,王霖,趙文治. 統(tǒng)計(jì)與決策. 2017(06)
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[5]中國金屬期貨市場高頻波動率預(yù)測模型比較研究[J]. 陳曉東. 管理工程學(xué)報. 2016(03)
[6]國際金屬期貨市場交叉影響及其傳導(dǎo)效應(yīng)研究[J]. 張鋮,龍美芳. 中國市場. 2016(20)
[7]基于VAR-DCC-GARCH模型的國內(nèi)外有色金屬商品價格聯(lián)動分析(英文)[J]. 岳意定,劉篤池,徐珊. Transactions of Nonferrous Metals Society of China. 2015(03)
[8]我國有色期貨市場國際化發(fā)展[J]. 朱江鴻. 中國有色金屬. 2014(16)
[9]基于時頻分析的農(nóng)產(chǎn)品期貨市場與外匯市場聯(lián)動關(guān)系研究[J]. 熊正德,文慧,凌語蓉. 中國管理科學(xué). 2013(S1)
[10]基于DCC-GARCH模型的金屬期貨市場與外匯、貨幣市場的動態(tài)相關(guān)性研究[J]. 胡東濱,張展英. 數(shù)理統(tǒng)計(jì)與管理. 2012(05)
本文編號:3050630
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