本文關(guān)鍵詞：基于藤結(jié)構(gòu)Copula模型的中美歐股指聯(lián)動性計量檢驗，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著金融全球化進程的不斷加速，信息技術(shù)水平的大幅提高以及金融創(chuàng)新的迅猛發(fā)展，國際上主要股票市場之間開始顯現(xiàn)齊漲共跌的趨勢。以前股票市場的聯(lián)動現(xiàn)象主要出現(xiàn)在市場經(jīng)濟發(fā)達的國家之間，如美國、德國、日本、英國等，但金融全球化推動新興國家的股票市場與國際上主要股票市場之間也出現(xiàn)了聯(lián)動關(guān)系。中國作為新興經(jīng)濟體的帶領(lǐng)者之一，金融市場發(fā)展迅速，與發(fā)達國家之間的互動越來越頻繁，為此研究中美歐三大經(jīng)濟體股市之間的聯(lián)動性對我國避免輸入性金融風險、促進金融市場合理發(fā)展具有重要意義。 本文基于股票市場聯(lián)動性的相關(guān)理論，包括經(jīng)濟基礎(chǔ)假說、金融傳染假說和行為金融學理論，分別從股市開放程度、對外貿(mào)易、投資者預期和共同沖擊四個方面分析中美歐股指聯(lián)動性的形成機制。本文從波動性、收益率和尾部分析三個方面全面探討中美歐股指的聯(lián)動性，并結(jié)合相應理論做出解釋。 首先，針對股指波動性，本文選擇擬合程度較好地GARCH (1,1)模型進行分析，根據(jù)AIC和BIC法則判斷發(fā)現(xiàn)，中國上證指數(shù)基于GED分布的模型擬合效果最優(yōu)，美國道瓊斯工業(yè)指數(shù)和泛歐斯托克600指數(shù)基于t分布的模型擬合效果最優(yōu)。模型參數(shù)結(jié)果顯示，中美歐股指波動中自身前期的波動對條件方差的影響程度較大，波動持續(xù)影響很強，上證綜指尤為明顯。并且，，沖擊對條件方差的影響具有很強的持續(xù)性。利用SWARCH模型研究中美歐股指收益率波動持續(xù)性和區(qū)制轉(zhuǎn)移特點，結(jié)果顯示，中美歐股指收益率波動明顯呈現(xiàn)出低、中、高三種波動狀態(tài)，收益率序列呈現(xiàn)負向非對稱性。中美歐股指均表現(xiàn)出在不同波動狀態(tài)之間轉(zhuǎn)移并不頻繁的特征，并且在每個波動狀態(tài)下持續(xù)時間較長。 其次，針對收益率聯(lián)動性，本文同時使用了Copula模型和DCC-GARCH模型進行分析。由于Copula函數(shù)擁有優(yōu)良的函數(shù)特點，自被引入到金融領(lǐng)域后就得到了廣泛的應用，尤其是在聯(lián)動性分析上，能夠滿足非線性、非對稱性、多種分布的要求。研究結(jié)果表明，中國上證指數(shù)分別與美國道瓊斯工業(yè)指數(shù)以及泛歐斯托克600指數(shù)具有相關(guān)性，但是相關(guān)性都不強，同時美國道瓊斯工業(yè)指數(shù)與泛歐斯托克600指數(shù)則表現(xiàn)出了高度相關(guān)性。DCC-GARCH模型具有動態(tài)時變特征，在研究多變量之間波動的聯(lián)動性時可以反映出不同時間聯(lián)動關(guān)系的差異。估計結(jié)果表明中美歐股指收益率之間存在動態(tài)相關(guān)性，動態(tài)相關(guān)性上的持續(xù)作用非常顯著，并且本文給出了中美歐股指收益率動態(tài)相關(guān)系數(shù)的時間路徑特征。 最后，針對尾部相關(guān)性，本文引入藤結(jié)構(gòu)Copula模型。首先給出了PairCopula模型的基本模型原理，并就藤結(jié)構(gòu)Copula模型在聯(lián)動性研究中的應用做出了具體闡述，尤其是以C藤和D藤為代表的藤結(jié)構(gòu)Copula模型。接下來給出尾部相關(guān)系數(shù)的數(shù)學表達式以及其經(jīng)濟含義，同時給出不同Copula模型中尾部相關(guān)系數(shù)的計算公式。在詳細介紹藤結(jié)構(gòu)Copula基本原理和演進路程的基礎(chǔ)上，選擇D藤Copula模型對中美歐股指尾部相關(guān)性進行分析。使用t-Copula、ClaytonCopula和Joe-Clayton Copula三種Copula函數(shù)對中美歐股指尾部相關(guān)性進行分析，都表明美國道瓊斯工業(yè)指數(shù)和泛歐斯托克600指數(shù)之間存在很強的尾部相關(guān)性，然而，中國上證綜指與泛歐斯托克600指數(shù)只在Clayton Copula函數(shù)中表現(xiàn)出了非條件相關(guān)的弱下尾相關(guān)性，中國上證綜指與美國道瓊斯工業(yè)指數(shù)只在Joe-Clayton Copula函數(shù)中表現(xiàn)出了條件相關(guān)的弱下尾相關(guān)性。另外從總體上來說，中美歐股指的下尾相關(guān)系數(shù)大于上尾相關(guān)系數(shù)，表現(xiàn)在現(xiàn)實情況中就是股市受到負面沖擊而導致的波動明顯大于受到正面沖擊時的波動，發(fā)生極端下跌行情的概率要大于發(fā)生上漲行情的概率。
【關(guān)鍵詞】：股指聯(lián)動性 藤結(jié)構(gòu)Copula模型 DCC-GARCH模型 SWARCH模型
【學位授予單位】：吉林大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：F224;F831.51
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-9
• 第1章 緒論9-16
• 1.1 研究背景與研究意義9-10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-15
• 1.3 論文研究方法和主要內(nèi)容15-16
• 第2章 中美歐股指聯(lián)動的理論解釋16-22
• 2.1 股票市場聯(lián)動性的相關(guān)理論基礎(chǔ)16-18
• 2.2 中美歐股指聯(lián)動性的形成機制18-22
• 第3章 中美歐股指波動特征的計量檢驗22-36
• 3.1 數(shù)據(jù)來源及處理22-23
• 3.2 中美歐股指描述統(tǒng)計分析23-28
• 3.3 基于 GARCH 模型中美歐股指波動的計量檢驗28-31
• 3.4 基于 SWARCH 模型中美歐股指波動持續(xù)性計量檢驗31-35
• 3.5 本章小結(jié)35-36
• 第4章 中美歐股指收益率聯(lián)動性分析36-45
• 4.1 Copula 模型及參數(shù)估計方法36-38
• 4.2 基于 Copula 模型中美歐股指收益率聯(lián)動性的實證分析38-40
• 4.3 DCC-GARCH 模型的形式和估計原理40-41
• 4.4 基于 DCC-GARCH 模型中美歐股指收益率聯(lián)動性的實證分析41-44
• 4.5 本章小結(jié)44-45
• 第5章 基于藤結(jié)構(gòu) Copula 模型的中美歐股指尾部相關(guān)性分析45-55
• 5.1 Pair Copula 模型的構(gòu)建與估計45-46
• 5.2 藤結(jié)構(gòu) Copula 模型在聯(lián)動性研究中的應用46-48
• 5.3 尾部相關(guān)系數(shù)48-49
• 5.4 中美歐股指尾部相關(guān)性的實證分析49-53
• 5.5 本章小結(jié)53-55
• 結(jié)論55-57
• 參考文獻57-61
• 致謝61

【參考文獻】

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  本文關(guān)鍵詞：基于藤結(jié)構(gòu)Copula模型的中美歐股指聯(lián)動性計量檢驗，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：315425