论文中国股票、基金债券市场间非对相依趋势分析是关于对写作债券市场论文范文与课题研究的大学硕士、相关本科毕业论文如何投资债券市场论文开题报告范文和相关文献综述及职称论文参考文献资料下载有帮助。
摘 要：本文引入非椭圆SHR-Copula函数构建了Copula-GARCH模型,并将多阶段平滑转换模型应用到Copula参数的动态化中,来研究我国股票、基金和债券市场间相依关系的非对称变化.实证结果表明：三阶段平滑转换Copula模型足以刻画三个证券市场间相依关系的动态演化过程;股票、基金和债券市场两两之间的上、下尾部相依关系大体呈增长趋势,但是发生结构性突变的时点有所不同.近年来债券和股票、债券和基金之间的尾部相依性呈左强右弱的趋势,表现出显著的非对称性;股票市场和基金市场之间的上尾和下尾相依性在样本后期趋于一致,非对称情况不明显.
关键词：SHR-Copula;平滑转换模型;尾部相依;非对称演化
中图分类号：F830.9文献标识码：A文章编号：1674-2265（2015）08-0017-07
一、引言
金融市场间相依关系的研究是多变量金融领域的一个重要课题,也是投资组合决策、风险度量和防范的关键.投资者需要准确评估金融市场收益率之间的联动程度,才能构建一个良好的多元投资组合;风险管理人员在计算VaR和期望损失时,仍需将金融市场的相依结构考虑在内,忽略金融市场之间联动关系的增长会相当大程度地低估风险.研究多变量金融时间序列不仅要准确刻画单个金融时间序列的分布特征,还要对金融时间序列之间的相依关系进行动态分析.一般来说,金融资产收益率序列往往具有波动聚集、偏斜、尖峰肥尾等现象.采用传统计量模型如线性相关系数、Granger因果分析方法等,都可能导致实证结果的较大偏差.Copula函数能有效解决非线性、非对称相依关系的问题,近年来已被国内外学者广泛应用到金融领域的研究中.
然而,随着金融创新的持续深化、市场信息化的日益发展、资产组合选择的不断增加,证券市场之间相依结构的复杂程度逐渐增强.一些常用的Copula函数在揭示变量之间的相依结构方面表现不够优良,并不能精准剖析上、下尾部相依关系的非对称性.鉴于此,本文引入非椭圆Copula函数—— SHR-Copula函数.同时,金融变量之间的相依关系并非一成不变,经常会呈现出非线性的波动趋势,外部环境、投资者行为的不同会使得金融变量之间的相依关系发生改变,因此需要构建一种动态Copula模型.基于此,本文引入多阶段平滑转换模型来刻画Copula参数的动态变化过程,以此来描绘我国股票市场、基金市场和债券市场之间尾部相依关系的时变趋势,寻找相依关系发生重大结构性变化的时间,并探讨突变发生的可能原因.
二、文献综述
由于Copula函数相较于传统计量模型具有显而易见的优势,它的灵活性和优良性使其成为金融时间序列相依结构建模的重要工具.国外已有不少文章应用Copula理论对金融市场之间的非对称相依关系进行研究.如：隆然和索尼克（Longin和Solnik,2001）、昂和陈（Ang和Chen,2002）均指出两组金融时间序列在市场下行时比市场上行时表现出更强的相关性.帕顿（Patton AJ.,2006）通过构建条件SJC-Copula模型,验证了德国马克和日元之间依存关系的不对称性,马克—美元、日元—美元的汇率之间的相关性在贬值时更为明显.库马尔和冲本（Kumar和Okimota,2011）提出了动态的Copula-GARCH（STCG）模型,用来检验国际政府债券市场的动态相关性,得出了债券市场依存关系的非对称变化.克里斯托弗森等（Christoffersen等,2012）利用Copula函数检验国际股票市场的联动性,并发现了一个显著的非对称增长趋势.冲本（Okimota,2014）构建了时变Copula模型,从动态的角度描述国际股票市场依存结构的变化趋势,发现在样本初期上尾和下尾的联动性存在非对称性,而在样本后期非对称性逐渐消失.
国内学者对Copula函数在相依结构建模方面的应用也做了多方面、多角度的研究.韦艳华、张世英（2004）通过构建多元Copula-GARCH模型,捕捉到金融市场间存在非线性相关关系;李悦和程希骏（2006）借助Copula函数构建时变模型,分析了香港恒生指数同上海综合指数之间的尾部相依关系;任仙玲和张世英（2008）通过构建时变双参数Copula模型,研究了我国股票市场之间的非对称尾部相依结构;王永巧和刘诗文（2011）构造时变SJC-Copula模型,对我国大陆股市、香港股市以及美国股市之间的相依性进行量化测度,得出中美股市之间的相依关系随时间而逐步增强.
综合国内外研究文献可知,已有不少文献运用GARCH模型和Copula理论对金融市场间的相依性展开不同角度的论证,但针对我国股票、基金和债券市场之间相依性研究的文献较少.此外,运用平滑转换（smooth transition）模型结合SHR-Copula函数,对我国金融市场间尾部相依结构的非对称变化趋势进行量化测度和系统分析的文献罕见,而这些正是本文的研究目的和重点所在.
三、理论模型及研究方法
本文的主要目的在于探讨我国股票、基金和债券市场相依关系的非对称变化趋势,通过构建时变Copula-GARCH模型,来描述三者的相依关系及其动态变化过程.该模型背后的基本思想是：采用Copula函数分析股市、基市和债市之间的相依关系,并利用多阶段平滑转换模型使得Copula参数动态化,从而得到三个证券市场之间的尾部相依性的演变趋势.
（一）边缘分布设定：ARMA（p,q）-GARCH（1,1）-t模型
选择一个恰当的模型来描述金融时间序列的边缘分布是本文模型构建的第一步,也是关键一步.大量已有文献证实GARCH（1,1）模型在刻画金融时间序列的异方差、波动集聚等特性上表现优良,如韦艳华、张世英（2004）.由于序列自相关的存在,本文在第一步的实证分析中选用ARMA（p,q）-GARCH（1,1）模型,同时金融变量一般具有高峰、厚尾等现象,为此采用带学生t分布的GARCH模型.考虑如下加入学生t分布的ARMA（p,q）-GARCH（1,1）模型：
总结:本文是一篇关于债券市场论文范文，可作为相关选题参考,和写作参考文献。
参考文献：
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