【摘要】：波動性是金融市場的一種內(nèi)在屬性,通常表現(xiàn)為金融資產(chǎn)價格的波動程度,金融市場的波動性意味著市場中存在著不確定性或風(fēng)險。隨著金融工具不斷創(chuàng)新和金融市場變化日趨復(fù)雜,國際金融沖擊和國內(nèi)金融動蕩日益頻繁。由金融危機引起的金融市場的波動對經(jīng)濟增長造成了相對復(fù)雜的影響,這種復(fù)雜性主要表現(xiàn)在針對不同的經(jīng)濟金融周期,有著不同的影響效果。因此本文將我國2007年-2017年劃分為金融危機和經(jīng)濟新常態(tài)兩個階段,通過建立向量自回歸模型,實證分析了金融波動對經(jīng)濟增長造成的影響。具體來說,首先通過建立EGARCH模型對我國金融市場的現(xiàn)狀進行了分析,并且度量了我國金融市場的波動性;然后利用Copula函數(shù)和格蘭杰因果檢驗對我國金融市場的波動性和經(jīng)濟增長之間的關(guān)系進行了討論,最終分階段對影響效果進行了實證分析。結(jié)果顯示我國金融市場的波動性對于經(jīng)濟增長的影響總體上表現(xiàn)出滯后性,并且在不同的階段,其影響效果不同。金融危機發(fā)生時,金融市場的波動性會在短期內(nèi)刺激經(jīng)濟增長,而在經(jīng)濟新常態(tài)時期,金融市場上任何的波動都會對經(jīng)濟增長造成負面的影響。因此根據(jù)上述結(jié)論,本文也有針對性地提出了合理化的建議,對穩(wěn)定金融市場,促進經(jīng)濟平穩(wěn)增長具有重要意義。
【圖文】：

圖1-1金融波動模型發(fā)展圖型的研究最初是從國外的學(xué)者開始的。20 世紀(jì) 80 年代初通貨膨脹指數(shù)的波動聚集性時，創(chuàng)造性地提出了 ARCteroscedastic)模型，也就是自回歸條件異方差模型。此后，B礎(chǔ)上進行了有效拓展，提出 GARCH（Generalizeteroscedastic）模型，即廣義 ARCH 模型。后來，為了解征，又延伸出了其他的模型。例如為解釋杠桿效應(yīng)現(xiàn)象H（Exponential Autoregressive Conditional Heteroscedasti現(xiàn)象，Glosten、Jagannathan 和 Runkle(1993)[8]等人提neralized Autoregressive Conditional Heteroscedastic）模型ngle and Bollerslev（1986）[9]提出了 IGARCH（Integ Conditional Heteroscedastic）模型；緊接著 Baillie（1996actional Integrated Generalized Autoregressive Conditional ARCH 類模型不同，Clark（1973）[3]、Tauchen，Pitts（

研究思路及文章結(jié)構(gòu)通過對文獻的研習(xí)，為進一步分析我國金融市場的波動性對經(jīng)濟增長的影響，的研究思路如圖 1-2 所示：首先，，對我國的金融市場和經(jīng)濟增長的現(xiàn)狀進行來說，利用傳統(tǒng)的金融波動理論模型對我國各個金融子市場的波動性進行分析我國整體金融市場的波動性進行測算。然后，利用 Copula 函數(shù)對我國金融市性和經(jīng)濟增長之間的相關(guān)性進行分析，并且通過格蘭杰因果分析，確定兩者之方向。最后，通過建立向量自回歸模型，分不同的時間階段，對其進行實證經(jīng)濟增長在遭到金融波動的沖擊之后所產(chǎn)生的反應(yīng)。之所以分不同時間階段來，主要是因為金融市場的發(fā)展和經(jīng)濟發(fā)展本身具有周期性，在不同的時間階段出來的特征也是不同的。因此金融波動對經(jīng)濟增長的沖擊可能會因為在不同的生的影響可能是不同的。考慮到這一點，結(jié)合我國近 10 年的經(jīng)濟金融發(fā)展現(xiàn)將分金融危機階段和經(jīng)濟新常態(tài)階段進行討論分析，總結(jié)我國金融市場的波動增長影響的效果規(guī)律，為穩(wěn)定金融市場，維持經(jīng)濟平穩(wěn)增長提供政策依據(jù)。
【學(xué)位授予單位】：首都經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：F832.5;F124.1

【參考文獻】

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1 張成思;劉貫春;;經(jīng)濟增長進程中金融結(jié)構(gòu)的邊際效應(yīng)演化分析[J];經(jīng)濟研究;2015年12期

2 白駿驕;李芮;;互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新對宏觀經(jīng)濟及金融波動的影響研究[J];科學(xué)學(xué)研究;2015年09期

3 黃海峰;葛林;;多個金融市場協(xié)同波動溢出效應(yīng)檢驗——基于中國證券投資基金市場經(jīng)驗數(shù)據(jù)[J];金融理論與實踐;2015年02期

4 陳利鋒;;資產(chǎn)組合調(diào)整成本、金融沖擊與失業(yè)波動[J];浙江工商大學(xué)學(xué)報;2014年06期

5 戴金平;陳漢鵬;;金融摩擦、金融波動性及其對經(jīng)濟的影響[J];四川大學(xué)學(xué)報(哲學(xué)社會科學(xué)版);2014年05期

6 徐增亮;;FDI技術(shù)溢出、金融發(fā)展與區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新的關(guān)系研究——基于安徽省1986-2012年時間序列數(shù)據(jù)的實證分析[J];新疆農(nóng)墾經(jīng)濟;2014年09期

7 劉錫良;呂婭嫻;苗文龍;;國際風(fēng)險沖擊與金融市場波動[J];中國經(jīng)濟問題;2014年03期

8 熊正德;韓麗君;;金融市場間波動溢出效應(yīng)研究——GC-MSV模型及其應(yīng)用[J];中國管理科學(xué);2013年02期

9 趙小克;李惠蓉;;金融發(fā)展和經(jīng)濟增長關(guān)系的再檢驗[J];統(tǒng)計與決策;2013年05期

10 程名望;史清華;潘p

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