基于變結(jié)構(gòu)Copula模型的股票市場(chǎng)間波動(dòng)溢出效應(yīng)研究.pdf

1、股票市場(chǎng)是一個(gè)復(fù)雜的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)，經(jīng)濟(jì)全球化、金融自由化加劇了股票市場(chǎng)的復(fù)雜性和波動(dòng)性，市場(chǎng)之間的波動(dòng)相關(guān)性顯著增強(qiáng)。波動(dòng)溢出效應(yīng)是指不同金融市場(chǎng)之間的波動(dòng)可能存在相互制約，一個(gè)地區(qū)市場(chǎng)的巨大震蕩有可能會(huì)傳遞到其它地區(qū)的市場(chǎng)。因此，為了提高金融決策的準(zhǔn)確性，降低決策風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)股市間的波動(dòng)溢出效應(yīng)進(jìn)行研究分析是非常必要的。Copula函數(shù)能夠描述多個(gè)隨機(jī)變量間的相依結(jié)構(gòu)，是研究不同市場(chǎng)間波動(dòng)溢出效應(yīng)的有效工具。本文通過實(shí)證的方法，利用Bayes

2、法診斷出各變結(jié)構(gòu)點(diǎn)，利用Copula函數(shù)得到不同階段的秩相關(guān)系數(shù)，檢驗(yàn)看其變化的顯著性，進(jìn)而辨析不同市場(chǎng)間波動(dòng)溢出效應(yīng)的存在性。論文的研究主要包括
　　(1)對(duì)股票市場(chǎng)收益率殘差序列進(jìn)行ARCH效應(yīng)檢驗(yàn)。結(jié)果表明，在5％的顯著性水平下，所選取的股票市場(chǎng)時(shí)間序列存在顯著的ARCH效應(yīng)，能夠利用GARCH類模型來建模。
　　(2)利用GARCH(1，1)-t模型描述各收益率時(shí)序的邊緣分布。首先估計(jì)得到收益率序列的邊際分布模型參數(shù)

3、，然后進(jìn)行概率積分變換，運(yùn)用K-S檢驗(yàn)方法檢驗(yàn)變換后的序列是否服從(0，1)分布。結(jié)果表明，上證綜指存在明顯的尖峰厚尾現(xiàn)象，并且與其它地區(qū)相比，其收益率更有可能出現(xiàn)極端值。
　　(3)利用靜態(tài)、動(dòng)態(tài)Copula函數(shù)對(duì)不同地區(qū)股市收益率序列的相關(guān)性進(jìn)行分析。靜態(tài)的結(jié)果表明，中亞股市相關(guān)性最強(qiáng)，中歐股市相關(guān)性次強(qiáng)，中美股市相關(guān)性最小。動(dòng)態(tài)的結(jié)果表明，各地區(qū)與上海股市收益率時(shí)間序列的相關(guān)程度都存在程度不一的上升趨勢(shì)。
　　(4)利