本文關(guān)鍵詞：資產(chǎn)價格聯(lián)動性及風(fēng)險傳染機制研究

  更多相關(guān)文章： 金融危機 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò) 股票關(guān)聯(lián)性 傳遞熵 信息流 風(fēng)險傳染

【摘要】：近年來,金融危機的頻繁發(fā)生使得金融危機的傳染研究逐漸成為熱點。傳統(tǒng)的方法是利用多元統(tǒng)計模型對市場間的波動溢出現(xiàn)象進(jìn)行檢驗進(jìn)而分析市場間的風(fēng)險傳染,然而在利用這些模型進(jìn)行研究時往往受到“維數(shù)災(zāi)難”的限制,較難進(jìn)行有效的實證。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的誕生則方便了我們對金融危機的進(jìn)一步研究。本文從系統(tǒng)科學(xué)的角度出發(fā),在美國次貸危機背景下運用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論主要從兩個方面對金融危機進(jìn)行研究：①探尋金融危機對股票市場的影響。②金融危機的風(fēng)險傳染機制研究。文章的主要工作和創(chuàng)新成果如下：(1)我們分別選擇268只美國標(biāo)準(zhǔn)普爾指數(shù)成分股、221只英國富士指數(shù)成分股、148只上海綜合指數(shù)成分股以及152只香港恒生指數(shù)成分股為研究對象,分別對美國次貸危機下美國、英國、中國大陸以及中國香港股票市場的股票關(guān)聯(lián)性演變進(jìn)行研究。實驗結(jié)果表明：①在金融危機全面爆發(fā)期間,股票間的關(guān)聯(lián)強度顯著增強,這與股票市場在面對系統(tǒng)性風(fēng)險時表現(xiàn)出的齊漲齊跌現(xiàn)象相吻合。②無論是美國、英國、中國大陸還是中國香港股票市場,在次貸危機爆發(fā)前后,其股票關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)均存在一個“緊湊-松散-緊湊”的演變過程,構(gòu)建的股票最大生成樹網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)出由“星形”到“鏈狀”再轉(zhuǎn)變?yōu)椤靶切巍钡难葑冞^程。并且在金融危機爆發(fā)期間對應(yīng)的股票生成樹拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)趨向于“鏈狀”。(2)我們以美國的10個行業(yè)板塊指數(shù)為數(shù)據(jù)樣本,利用傳遞熵方法度量行業(yè)間的信息流強度,并且結(jié)合滑動窗口技術(shù)從信息流的角度分析次貸危機期間美國行業(yè)間的風(fēng)險傳染過程。另外,為了探索風(fēng)險傳染的根本原因,我們引進(jìn)互信息方法構(gòu)建了行業(yè)板塊交易量關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò),發(fā)現(xiàn)了一些非常有價值的結(jié)論。實驗結(jié)果表明：①金融行業(yè)是美國次貸危機爆發(fā)的罪魁禍?zhǔn)�。②在次貸危機全面爆發(fā)時期,行業(yè)板塊間的信息流動強度也達(dá)到了峰值。③ 在2007年1月份之前,主要的信息流動方向為從金融行業(yè)板塊到非日常生活用品、能源、工業(yè)以及原材料等行業(yè),金融業(yè)是領(lǐng)導(dǎo)性的行業(yè)并且它對非日常生活用品、能源、工業(yè)以及原材料行業(yè)產(chǎn)生巨大的影響。然而從2007年4月12日左右,情況發(fā)生了改變。主要的信息流動轉(zhuǎn)變?yōu)閺哪茉�、原材料以及工業(yè)行業(yè)板塊流入到公共事業(yè)、醫(yī)療保健、日常生活消費品和電信行業(yè),此時的主導(dǎo)性行業(yè)包含金融、能源、原材料和工業(yè)行業(yè)并且對公共事業(yè)、醫(yī)療保健、日常生活消費品和電信等基礎(chǔ)性行業(yè)產(chǎn)生重要影響。④行業(yè)板塊交易量的關(guān)聯(lián)性是金融危機傳染的更本性原因。以上的結(jié)論不僅能幫助我們進(jìn)一步了解金融危機,同時也可以給股票投資風(fēng)險管理提供一定的指導(dǎo)建議,對個人投資者以及基金經(jīng)理人均具有非常重要的意義。
【關(guān)鍵詞】：金融危機 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò) 股票關(guān)聯(lián)性 傳遞熵 信息流 風(fēng)險傳染
【學(xué)位授予單位】：南京信息工程大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：F831.51;O157.5
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-9
• 第一章 緒論9-13
• 1.1 研究背景及意義9-10
• 1.2 國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀10-12
• 1.3 本文主要工作及創(chuàng)新點12-13
• 第二章 理論基礎(chǔ)介紹13-27
• 2.1 金融時間序列分析13-15
• 2.1.1 資產(chǎn)收益率和波動13
• 2.1.2 時間序列分析方法13-15
• 2.2 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論15-23
• 2.2.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的基本概念15-18
• 2.2.2 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的模型與特性18-22
• 2.2.3 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究的主要內(nèi)容22-23
• 2.3 關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建方法23-25
• 2.3.1 相關(guān)系數(shù)法23
• 2.3.2 互信息法23-24
• 2.3.3 最大生成樹法24-25
• 2.4 市場間的信息流25
• 2.4.1 信息流的定義25
• 2.4.2 傳遞熵25
• 2.5 本章小結(jié)25-27
• 第三章 美國次貸危機前后中國、美國以及英國市場股票關(guān)聯(lián)性的演化研究27-43
• 3.1 引言27-28
• 3.2 數(shù)據(jù)的選取及處理28
• 3.3 股票關(guān)聯(lián)性網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建28-31
• 3.3.1 股票收益的非線性判定28-31
• 3.3.2 關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建31
• 3.4 金融危機前后股票關(guān)聯(lián)性演化分析31-41
• 3.4.1 不同時期的股票關(guān)聯(lián)性強度的變化31-33
• 3.4.2 各國股市不同時期的最大生成樹變化33-41
• 3.4.3 最大生成樹的平均路徑長度變化41
• 3.5 本章小結(jié)41-43
• 第四章 美國行業(yè)板塊間的風(fēng)險傳染研究43-52
• 4.1 引言43-44
• 4.2 數(shù)據(jù)的選取44
• 4.3 行業(yè)板塊收益非線性判斷44
• 4.4 行業(yè)間的信息流44-50
• 4.4.1 數(shù)據(jù)離散化45
• 4.4.2 行業(yè)間傳遞熵值的變化45-47
• 4.4.3 不同時期的信息流分析47-50
• 4.5 行業(yè)板塊交易量關(guān)聯(lián)性研究50
• 4.6 本章小結(jié)50-52
• 第五章 總結(jié)與展望52-54
• 5.1 總結(jié)52-53
• 5.2 展望53-54
• 參考文獻(xiàn)54-59
• 致謝59-60
• 作者簡介60

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 周煒星;;金融物理學(xué):一個簡單的綜述[J];世界科學(xué);2007年06期

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本文編號：639508