流動性協(xié)同效應(yīng)的存在,意味著不可分散的系統(tǒng)性流動性風(fēng)險。通過梳理股市流動性協(xié)同效應(yīng)產(chǎn)生的原因,結(jié)合中國的實際情況,綜合考慮宏觀經(jīng)濟環(huán)境、股票市場環(huán)境以及投資方式三個層面的因素對中國股市流動性協(xié)同效應(yīng)的影響;采用混頻的方法克服了數(shù)據(jù)頻率的問題,將不同時間頻率的影響因素納入到同一模型進行實證分析。研究結(jié)果表明宏觀經(jīng)濟環(huán)境、股票市場環(huán)境以及投資方式都會對股市的流動性協(xié)同效應(yīng)產(chǎn)生影響,投資相關(guān)性、市場不確定性、貨幣供應(yīng)量、利率這四個因素的影響較大。宏觀經(jīng)濟環(huán)境以及投資方式對流動性協(xié)同效應(yīng)的影響存在一定的持續(xù)性,利率和貨幣供應(yīng)量的持續(xù)時間較久,其次是CPI和匯率,投資方式的持續(xù)時間最短。 

【文章來源】：東南學(xué)術(shù). 2019,(02)北大核心CSSCI

【文章頁數(shù)】：11 頁

【文章目錄】：
一、流動性協(xié)同效應(yīng)產(chǎn)生原因的文獻回顧
二、混頻Copula模型說明以及適用性分析
三、流動性序列建模
四、流動性協(xié)同效應(yīng)歸因?qū)嵶C分析
    （一） 影響因素分析
    （二） 實證結(jié)果分析
五、結(jié)論和建議


【參考文獻】：
期刊論文
[1]誰真正影響了股票和債券市場的相關(guān)性?——基于混頻Copula模型的視角[J]. 龔玉婷,陳強,鄭旭.  經(jīng)濟學(xué)(季刊). 2016(03)
[2]基于修正的PIN模型的股票信息風(fēng)險測度研究[J]. 鄭振龍,楊偉.  金融評論. 2009(01)
[3]基于BDSS模型的我國股票市場流動性風(fēng)險研究[J]. 邱桂華,劉曉星.  廣東商學(xué)院學(xué)報. 2008(01)



本文編號：3070852