金融市場穩(wěn)定是資本市場實現(xiàn)理性繁榮的基礎(chǔ)。本文基于2003年2月至2019年8月的月度數(shù)據(jù),利用TVP-VAR-SV模型對經(jīng)濟(jì)政策不確定性、投資者情緒與股票市場波動三者間的聯(lián)動關(guān)系進(jìn)行研究。研究發(fā)現(xiàn),經(jīng)濟(jì)政策不確定性、投資者情緒與股市波動之間的關(guān)系存在時變特征,經(jīng)濟(jì)政策不確定性對股票市場波動的影響在短期、中期和長期均以正向為主,投資者情緒的影響方向則由正向轉(zhuǎn)至負(fù)向再轉(zhuǎn)至正向,且長期的影響強(qiáng)度明顯減弱;在金融危機(jī)和股災(zāi)時期,經(jīng)濟(jì)政策不確定性和投資者情緒對股市波動的沖擊程度均大于其他時期。

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

圖1主要變量走勢圖

為保證序列的平穩(wěn)性，在進(jìn)行時變參數(shù)向量自回歸前，首先進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗。ADF檢驗結(jié)果顯示投資者情緒序列和股票市場波動序列均是平穩(wěn)的，但經(jīng)濟(jì)政策不確定性為非平穩(wěn)序列，差分后為平穩(wěn)序列，因此采用一階差分后的經(jīng)濟(jì)政策不確定性序列進(jìn)行下面的分析，記為dlepu。本文采用馬爾科夫鏈的蒙特卡洛....

圖2參數(shù)估計圖

本文采用馬爾科夫鏈的蒙特卡洛模擬（MCMC）對模型進(jìn)行估計，抽樣次數(shù)設(shè)為10000次。其次為確定TVP-VAR-SV模型的滯后階數(shù)，本文利用VAR模型并選擇AIC準(zhǔn)則，將模型的滯后階數(shù)設(shè)定為5。表1報告了參數(shù)估計結(jié)果，其中Geweke檢驗驗證了馬爾科夫鏈的收斂性，無效因子除了有一....

圖4不同時點沖擊的脈沖響應(yīng)圖

前文提到2008年金融危機(jī)和2015年股災(zāi)對股票市場波動響應(yīng)有較大影響，同時考慮到2018年發(fā)生的中美貿(mào)易摩擦事件攪動了經(jīng)濟(jì)政策、投資者情緒及股票市場這三個因素。因此，本文選取2008年9月、2015年6月和2018年7月這三個時點，研究特殊時期經(jīng)濟(jì)政策不確定性、投資者情緒以及股....

圖3不同提前期的脈沖響應(yīng)圖

為研究反應(yīng)變量對沖擊響應(yīng)的動態(tài)變化，選擇1期、3期和6期作為提前期，分別代表短期、中期和長期響應(yīng)，脈沖響應(yīng)圖如圖3所示。可以看出所選變量的脈沖響應(yīng)是隨時間而變化的。左上角為股票市場波動率對投資者情緒沖擊的響應(yīng)，當(dāng)提前期為1期時響應(yīng)以正向為主，而當(dāng)提前期為3期時則以負(fù)向為主，證明情....

本文編號：3919783