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[期刊] 统计研究
[作者]
曹洁 雷良海
为了精确测度多重金融风险溢出效应，本文在多维CoVaR方法的基础上提出能够度量整个尾部预期损失的广义多维CoES方法，并基于分层阿基米德Copula(HAC)给出了广义多维CoES的计算公式。基于HAC–广义多维CoES模型对中国、美国、中国香港股票市场间风险溢出效应的实证研究表明：美国与中国香港的股票市场对中国股票市场的风险溢出存在显著的叠加效应，失败率检验结果显示广义多维CoES相对于多维CoVaR具有更高的准确性；广义多维CoES的动态走势显示中国股票市场受到美国股市与中国香港股市的多重风险溢出效应，呈现顺周期性；稳健性检验结果显示，基于HAC模型度量广义多维CoES的计算方法具有较好的稳健性。HAC–广义多维CoES模型为监管者和投资者识别多个金融市场之间可能存在的风险溢出叠加效应提供了有效的实践应用工具。
[期刊] 世界经济
[作者]
刘晓星 段斌 谢福座
本文通过融合EVT-Copula模型和CoVaR模型的分析特点,构建了EVT-Copula-CoVaR模型,研究了美国股票市场的风险溢出效应,结果发现美国股票市场对英国、法国、日本、中国香港及中国股票市场均存在显著的风险溢出效应,平均风险溢出强度为56%,对中国上证指数的风险溢出强度最弱,但也高达33%。模型诊断和后验测试表明,该模型方法可以有效地对单个金融机构(或金融市场)的风险溢出进行衡量,有利于金融监管当局及时跟踪系统性风险的变化。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
吴筱菲 朱淑珍 王苏雪
以中美贸易战为背景,研究美国股票市场、中国A股市场与香港股票市场的动态溢出效应。运用DAG-SEM模型和信息指数模型的静态和动态分析法测度市场间波动率信息溢出的方向、强度以及动态变化过程。研究发现:在贸易战期间,美股、港股和A股之间的溢出强度均增加。中国内地股市与美国股市呈双向信息溢出,标普500指数与沪深300指数的"方向交替"多于道琼斯与沪深300指数。特别地,贸易战白热化阶段,即2018下半年至2019上半年,中国内地股市对香港股市的信息溢出强于美国股市,成为港股信息溢出的主要传导者。
[期刊] 财经理论与实践
[作者]
曾志坚 王永娟 陈皎
构建MVMQ-CAViaR模型，结合金融市场内部极端风险事件和外部极端风险事件，考量股票市场与公司债券市场的尾部风险溢出问题。结果表明，在金融市场内部极端风险事件下，股灾期间仅存在股票市场对公司债券市场单向的尾部风险溢出。公司债券违约潮期间，股票市场与公司债券市场之间存在双向不对称的尾部风险溢出，且公司债券市场对股票市场的尾部风险溢出更强。在外部极端风险事件下，仅存在公司债券市场对股票市场单向的尾部风险溢出。当受到市场冲击时，股票市场的反应更强烈，但其恢复速度比公司债券市场更快。
[期刊] 统计研究
[作者]
柏满迎 吴琪 吴天都
一、引言股票市场和基金市场是两个主要的金融子市场,二者之间的关系一直备受学界和业界的关注。两个市场往往受共同的宏观经济因素影响,表现出协同变化趋势,即一个市场的价格变动能够容易且迅速扩散到另一个市场,一个市场的风险波动不仅受过去几期波动程度的影响,而且也受到另外一个市场波动程度的制约,这种市场之间的扩散传导即为风险溢出效应。风险溢出效应能较好地反映两个市场之间的信息流动过程和相互作用机理,从而为投资者和政府的决策行为提供借鉴。当一个市场受到风险冲击而发生价格波动时,投资者可以根据溢出效应推测另一个市场的价格波动趋势和幅度,并
[期刊] 投资研究
[作者]
王超 韩菲
本文采用GARCH-时变Copula-CoVaR模型测度了中国内地、中国香港、美国、日本等14个全球主要经济体的股票市场和国际原油市场间的风险溢出效应。研究发现,所考察的股市和原油市场间存在双向风险溢出效应。总体来讲,2018年至今各经济体股市与原油市场的风险溢出水平明显攀升;分区域来看,美洲股市与原油市场间的风险溢出水平最高。本文的研究对国际投资者、风险管理者及监管机构都有重要的现实意义。
[期刊] 国际金融研究
[作者]
周爱民 韩菲
在全球经济增速放缓、国内外经济环境动荡加剧的大背景下,金融市场间的风险溢出效应备受关注。本文采用偏t分布的GARCH-时变Copula-Co Va R模型测度了内地和香港两地股市和汇市四个市场两两间的风险溢出效应。研究结果表明,同一类别金融市场间的风险溢出效应最大,同一地区(不同市场)间的风险溢出次之,跨地区、跨市场的最小;长期来看,股市和汇市间的风险溢出方向是变化的。2015年"8·11"汇改以后,股市和汇市间都存在正向的风险溢出,即一方发生风险事件时,会导致另一方的风险显著上升;不管是在汇改前,还是汇
[期刊] 南方金融
[作者]
肖云湘 李星野
本文引入小波多分辨分析方法,并利用VAR–MGARCH–BEKK模型来分析外汇市场与股票市场在不同周期上的溢出效应。实证结果表明:随着交易周期的增长,股票市场对外汇市场的溢出效应强于外汇市场对股票市场的溢出效应。金融监管当局要注意股票市场对外汇市场的信息传递,适时地切断风险传播渠道,有效地防范和化解金融风险在金融市场间的传递。
关键词：
资本市场 溢出效应 多分辨分析
[期刊] 管理评论
[作者]
杨光 张丁漩 魏云捷
2020年1月新型冠状病毒肺炎疫情暴发，随着防控政策加强与停工停产，全球范围内实体经济受到冲击，中国的经济与金融市场受到巨大影响。作为有色金属资源生产与消费大国，中国的铅、锌、铝、铜等有色金属的金融市场受到疫情冲击，出现较大程度的下滑。为了研究疫情期间中国有色金属的股票市场之间风险波动溢出情况，本文选取了铝、铜、铅锌对应的股票市场指数，将经验模态分解（EMD）与BEKK-GARCH模型结合，从不同周期的角度对该问题进行探讨。结果表明铝、铜与铅锌之间在长期、中期与短期存在着不同程度的波动溢出。对比未分解序列的波动溢出情况，EMD提供了不同周期的信息，这加强了我们对市场之间关系的研究。
[期刊] 商业经济与管理
[作者]
陈振龙 郝晓珍
文章在充分考虑金融上市公司所属行业类型不同的基础上,扩展了二元Copula分组模型,构建了基于藤Copula分组的均值-ES模型,通过实证方法研究相依结构对中国股票市场优化风险的影响。结果表明:与藤Copula模型相比,藤Copula分组模型在样本内对应的有效前沿表现更好,改善了样本外股票市场最优组合策略的表现,并且返回检验结果也验证了该模型优化风险的准确性和有效性。
[期刊] 现代日本经济
[作者]
王皓
日本股市作为东北亚区域内发展较为成熟的金融市场，其开放程度高并与世界其他主要股票市场呈现整体联动的发展态势。本文以１９９０年１２月至２０１６年２月日本与中、韩、美、英和中国香港代表性指数的日交易数据为样本，采用ＤＣＣ－ＧＡＲＣＨ模型考察了日本股市与其他主要股票市场在各个阶段的波动溢出效应。经实证分析得出以下结论：日本股市与韩国综指、中国香港恒生指数等域内股市的相关系数明显高于其与英国金融时报１００指数、美国标准普尔５００指数等域外股市的相关系数；日本股指与其他主要股指之间的正相关性逐步增强；金融危机的爆发显著提升了各主要股市之间的相关性，中国股市对世界其他主要股票市场的影响越来越大。
[期刊] 管理评论
[作者]
王鹏
资产收益的风险溢价是金融经济学研究的基本问题。在深入考察现有的两种收益与波动关系模型(GARCH-M和SV-M)差异的基础上,以新兴股票市场中的上证综指和成熟股票市场中的标准普尔500指数为例,运用更具理论优势的SV-M模型,实证考察了两种类型市场中风险溢价与波动率之间关系的不同状况。研究结果显示,上证综指的波动率对其风险溢价有负向影响,而标准普尔500指数的波动率对其风险溢价有正向影响;但无论影响方向正负,波动率对风险溢价的影响都是非常微弱的。论文结合两种市场中的不同波动状况对实证结果进行了解释。
关键词：
SV-M模型 股票市场 风险溢价 波动
[期刊] 金融论坛
[作者]
刘超 张薇
本文系统研究中国碳市场与股票市场的风险溢出效应及机制。结果表明：（1）中国碳市场与股票市场具有双向风险溢出效应，中长期频域尺度下风险溢出水平较高，时域尺度下具有四个明显的波动时段；碳市场与金融地产行业、公用事业行业的风险净成对溢出水平较强，主要消费行业等相对于碳市场的风险净成对溢出效应较强。（2）气候变化、经济政策不确定性、宏观经济、国际碳市场波动因素对市场间风险溢出的冲击效应在不同时间段内动态变化。（3）在全国碳排放交易体系启动、新冠疫情暴发初期与全国碳排放权交易市场启动时期，冲击效应随滞后期延长而动态变化。
[期刊] 经济管理
[作者]
陈学彬 曾裕峰
本文以中美股票指数和债券指数（包括总债券、国债和企业债）数据为研究样本，基于多元多分位数ＣＡＶｉＡＲ（即ＭＶＭＱ－ＣＡＶｉＡＲ）模型研究了中美股票市场和债券市场在不同市态下（包括牛市、熊市和震荡）极端风险溢出效应，并使用分位数脉冲响应函数分析了市场冲击对不同市场尾部风险的动态影响过程。研究发现，中国股票和债券在早期的牛市和熊市中不存在显著的尾部风险溢出效应，相对分割的债券市场隔离了股票市场的风险传染，但随着金融改革的不断深化，股票和债券的极端风险传导效应在近年来得到加强；而美国股票和债券的互联互通程度相对较高，二者的尾部风险溢出关系随着债券的信用等级不同呈现出明显分化，其中企业债与股票始终保持．．．
[期刊] 统计研究
[作者]
宁瀚文 屠雪永
波动率是金融风险管理研究的重要内容之一。本文基于复杂网络理论和数据挖掘技术提出股票市场的高维波动率网络模型。首先运用互信息度量不同股票价格波动之间的相关关系,其次对股票市场不同周期下的波动情况建立度的中心势、平均距离、幂律分布等网络拓扑指标,再次根据这些指标利用Prim算法构建出高维波动率网络模型,最后运用Newman-Girvan算法对股票价格波动率的相关性进行分层研究。高维波动率网络模型突破了传统波动率模型关于变量维数的限制,能够在依赖少量假设的基础上,挖掘出多个金融市场主体间的相互关系,反映金融市场的风险特征及网络拓扑性质。实证结果发现:与常用的Pearson相关系数法相比,在互信息框架下,股价波动的非线性相关关系得到了更好的度量;股票市场的整体波动性与个股波动率相关性变化趋势相反,市场处在高波动时期资产组合分散化效果较好;网络中存在少量度数大的关键节点和中心节点,风险通过这些节点可以迅速传递到整个市场;股票市场的运行具有明显的行业聚集现象;网络分层研究进一步直观的展现了风险在层与层之间的传递规律和与之对应的行业特征。高维波动率网络模型为挖掘股票市场的风险特征与管理金融风险提供了一个新的工具。
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