【摘要】：本文采取時間序列分析方法,將反映美國經(jīng)濟(jì)不確定性的六個指標(biāo),VaR(Value at Risk)、Decomposed VIX(Decomposed Volatility Index)、VRP(Variance Risk Premia)、IP Volatility(Industrial Production Index Volatility)、CFNAI Volatility(Chicago Fed National Activity Index Volatility)、Macro(宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)),以及由這六個指標(biāo)提取出來的三個綜合指標(biāo),EW(Equal Weighted)、PC(Principal Component)、PLS(Partial Least Squares),分別對20個國家和地區(qū)的股票市場指數(shù)做樣本內(nèi)預(yù)測、樣本外預(yù)測以及混合預(yù)測,預(yù)測結(jié)果表明,對于大部分國家和地區(qū),VaR在不同的時間范圍內(nèi)都是顯著為正,而且在分樣本中依然保持顯著為正的預(yù)測能力,而其他美國經(jīng)濟(jì)不確定性的代理變量表現(xiàn)不如VaR,但從擬合優(yōu)度來看,對于大部分國家和地區(qū)來說,都是明顯優(yōu)于歷史平均值預(yù)測的基準(zhǔn)模型。然后由從六個代理變量中提取三種指數(shù),其中PC和PLS的預(yù)測能力在各個時間范圍內(nèi)均顯著為正,而且經(jīng)過樣本外預(yù)測,發(fā)現(xiàn),PC的預(yù)測能力更加具有穩(wěn)健性。得出美國經(jīng)濟(jì)不確定性對于國際股票市場超額收益率具有顯著預(yù)測能力的結(jié)論后,又繼續(xù)探索這種預(yù)測能力背后的傳導(dǎo)機(jī)制,發(fā)現(xiàn)主要是通過國際貿(mào)易和溢出效應(yīng)傳導(dǎo)。根據(jù)各個國家和地區(qū)對美國的進(jìn)口貿(mào)易總額和出口貿(mào)易總額,將19個國家和地區(qū)進(jìn)行排序,按照貿(mào)易額的大小,從高到低。在國際貿(mào)易中,從美國進(jìn)口的貿(mào)易總額排名前30%的國家和地區(qū)PC預(yù)測結(jié)果要顯著好于排名后30%的國家和地區(qū),但出口到美國的貿(mào)易總額排名方式得到的結(jié)論是,二者并沒有顯著差異,因此,從美國進(jìn)口的貿(mào)易使得美國經(jīng)濟(jì)不確定性對于不同的國家和地區(qū)股票市場的預(yù)測能力有了顯著的差異,同時全球經(jīng)濟(jì)的溢出效應(yīng)也為這種預(yù)測能力做了鋪墊。而這種溢出效應(yīng)主要體現(xiàn)在全球貿(mào)易的擴(kuò)展以及資本市場與實體經(jīng)濟(jì)之間。
【學(xué)位授予單位】：廈門大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：F831.51;F171.2
【圖文】：

表４－２、４－３、４－４、４－５、４－６、４－７分別是控制當(dāng)?shù)厥袌霾▌又螅郑幔�、逡逑Ｄｅｃｏｍｐｏｓｅｄ邋ＶＩＸ、ＶＲＰ、ＩＰ邋Ｖｏｌａｔｉｌｉｔｙ、ＣＦＮＡＩ邋Ｖｏｌａｔｉｌｉｔｙ邋以及邋Ｍａｃｒｏ邋的預(yù)測逡逑結(jié)果ｂｅｔａ系數(shù)以及對應(yīng)的ｔ統(tǒng)計量。圖４－１、４－２、４－３、４－４、４－５、４－６分別控逡逑制當(dāng)?shù)厥袌霾▌又箦澹郑幔�、Ｄｅｃｏｍｐｏｓｅｄ邋ＶＩＸ、ＶＲＰ、ＩＰ邋Ｖｏｌａｔｉｌｉｔｙ、ＣＦＮＡＩ逡逑Ｖｏｌａｔｉｌｉｔｙ以及Ｍａｃｒｏ回歸的擬合優(yōu)度Ｒ２。逡逑從ＮＷ－ｔ統(tǒng)計量來看，除了澳大利亞、香港、臺灣以外，ＶａＲ對于其他國家逡逑的股票市場具有顯著的預(yù)測能力，而馬來西亞和墨西哥在較長時間范圍內(nèi)（Ｈ＝９、逡逑１２）的預(yù)測能力并不顯著，南非在短時間范圍內(nèi)（Ｈ＝ｌ）的預(yù)測能力不顯著，從逡逑混合回歸預(yù)測的結(jié)果來看，ＶａＲ在所有時間范圍內(nèi)（Ｈ＝ｌ、３、６、９、１２）的預(yù)測逡逑能力都顯著為正，ＮＷ－ｔ統(tǒng)計量分別達(dá)到３．邋０３、３．邋９４、３．邋４９、３．邋２７和３．邋０９，均在逡逑１％的顯著性水平下統(tǒng)計顯著。從擬合優(yōu)度的角度來看，ＶａＲ確實提供了更多的可逡逑預(yù)測未來國際股票市場的信息，大于０說明使用美國經(jīng)濟(jì)不確定性指標(biāo)作為預(yù)測逡逑變量的模型顯著優(yōu)于使用歷史平均值預(yù)測的基準(zhǔn)模型

邐ｉ邐ｉ逡逑圖４－１邋２０個國家和地區(qū)股票市場ＶａＲ預(yù)測結(jié)果Ｒ２逡逑從混合回歸預(yù)測的結(jié)果來看，Ｄｅｃｏｍｐｏｓｅｄ邋ＶＩＸ的顯著預(yù)測能力更多的是體逡逑現(xiàn)在較長時間范圍內(nèi)（Ｈ＝６、９、１２），顯著為正，德國、意大利、荷蘭、瑞士、逡逑新西蘭、南非、西班牙七個國家在任何時間范圍內(nèi)（Ｈ＝ｌ、３、６、９、１２）均不顯逡逑著。就擬合優(yōu)度而言，Ｄｅｃｏｍｐｏｓｅｄ邋ＶＩＸ雖然在短期內(nèi)（Ｈ＝ｌ、３）預(yù)測能力不顯逡逑著，但Ｒ２仍然略大于０．５％，分別為０．７３％和０．７７％。逡逑表４－３邋２０個國家和地區(qū)股票市場Ｄｅｃｏｍｐｏｓｅｄ邋ＶＩＸ預(yù)測結(jié)果逡逑＾邋ＥＵ（％）邐Ｈ二邋１邐Ｈ＝３邐Ｈ＝６邐Ｈ＝９邐Ｈ＝１２逡逑Ａｕｓｔｒａｌｉａ邐（Ｋ２０邐（Ｕ６邐０．３２＊＊邐０．３４＊＊＊邐０．２９＊＊＊逡逑（０．６４）邐（０．６８）邐（２．０６）邐（３．０６）邐（３．１２）逡逑Ｃａｎａｄａ邐０．６９邐０．３８邐０．５２＊＊＊邐０．４０＊＊＊邐０．３６＊＊＊逡逑（１．３５）邐（１．０７）邐（３．２３）邐（３．４２）邐（３．３８）逡逑Ｆｒａｎｃｅ邐－０．０５邐－０．０８邐０．２２邐０．２３＊＊邐０．１９＊＊逡逑

圖４－３邋２０個國家和地區(qū)股票市場ＶＲＰ預(yù)測結(jié)果Ｒ２逡逑

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本文編號：2759536