在資本市場中,股票市場作為其十分重要的組成部分,充分反映著一國的宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行狀況。在一國的股市運(yùn)行機(jī)制較為成熟時,宏觀經(jīng)濟(jì)的變化也就決定了股票市場的基本面。從2005年底開始,股權(quán)分置改革在我國全面推行,我國股市的運(yùn)行狀況也發(fā)生了轉(zhuǎn)折性變化。與此同時越來越多的專家學(xué)者開始關(guān)注我國股票市場影響因素的研究。從多個角度研究上證綜指的影響因子,可以更加全面地了解判斷我國股票市場走勢,有利于我國資本市場的健康穩(wěn)定發(fā)展�？v觀前人對上證綜指影響因素的研究,大多從微觀層面上探尋影響上證綜指的一個方面,對于上證綜指的影響因素不能很好地全面把握,看待問題較為片面單一。實(shí)質(zhì)上股指的變動更加受到宏觀因素的影響。因此本文在前人研究的基礎(chǔ)之上,采用聯(lián)動效應(yīng)和多因子模型相結(jié)合的思想來綜合分析上證綜指的影響因素,從宏觀層面探尋上證綜指的影響因素,達(dá)到全面系統(tǒng)認(rèn)識問題本質(zhì)的目的。首先從匯市、宏觀經(jīng)濟(jì)、其他股票市場、貨幣政策和黃金市場五個方面選取美元兌人民幣匯率、采購經(jīng)理人指數(shù)、道瓊斯指數(shù)等五個指標(biāo),建立因子庫;利用協(xié)整分析、GRANGER因果關(guān)系分析和波動強(qiáng)度分析,通過建立VAR模型,ARIMA模型和DCC-GARCH... 

【文章來源】：沈陽工業(yè)大學(xué)遼寧省

【文章頁數(shù)】：70 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

上證綜指與人民幣匯率的AR根圖

沈陽工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文30驗(yàn)，Theta(2)在1%的顯著性水平下通過了顯著性檢驗(yàn)。Theta(1)系數(shù)衡量兩個變量之間的短期調(diào)整能力，在此模型中Theta(1)系數(shù)為0.058，說明上證綜指和美元兌人民幣匯率之間的短期調(diào)整能力較弱。Theta(2)系數(shù)是衡量兩個變量之間的條件相關(guān)系數(shù)長期持續(xù)程度，在此模型中Theta(2)系數(shù)為0.726，說明上證綜指和匯率因子之間的長期持續(xù)程度較高。Theta(1)+Theta(2)小于1說明該模型是比較穩(wěn)定的。（6）動態(tài)條件相關(guān)系數(shù)在建立DCC-GARCH模型后，為了更好展現(xiàn)上證綜指和匯率因子之間的動態(tài)相關(guān)性，對于動態(tài)條件相關(guān)系數(shù)進(jìn)行圖形以及描述性統(tǒng)計(jì)分析，結(jié)果如下表4.15以及圖4.2所示：表4.15動態(tài)相關(guān)系數(shù)描述性分析Tab.4.15Descriptiveanalysisofdynamiccorrelationcoefficients變量均值中位數(shù)最大值最小值標(biāo)準(zhǔn)差DCCSZ-RATE-0.140475-0.44160.143048-0.2997730.065291圖4.2上證綜指與匯率因子動態(tài)相關(guān)系數(shù)序列圖Figure4.2diagramofdynamiccorrelationcoefficientbetweenShanghaiCompositeIndexandRATE從動態(tài)相關(guān)系數(shù)的描述性統(tǒng)計(jì)以及序列圖可以看出，上證綜指和匯率因子之間存在著負(fù)向的動態(tài)影響，其中相關(guān)系數(shù)均值為-0.14；最大值出現(xiàn)在2008年，為0.143；動態(tài)相關(guān)系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差為0.065，說明上證綜指和匯率因子之間的負(fù)向相關(guān)性較為穩(wěn)定，波動較校

第4章因子的效應(yīng)檢驗(yàn)314.5宏觀經(jīng)濟(jì)因子效應(yīng)檢驗(yàn)4.5.1聯(lián)動方向檢驗(yàn)（1）選取最優(yōu)滯后階數(shù)表4.16上證綜指與采購經(jīng)理人指數(shù)的最優(yōu)滯后階數(shù)選擇Tab.4.16OptimallagorderselectionfortheShanghaiCompositeIndexandPMILagLogLLRFPEAICSCHQ0504.8778NA6.90e-06-6.208368-6.170249*-6.1928911510.978911.976316.72e-06-6.234308-6.119952-6.1878782523.098723.491396.08e-06-6.334552-6.143959-6.257168*3524.20722.1212826.30e-06-6.298855-6.032025-6.1905184533.477117.50985*5.91e-06*-6.363915*-6.020849-6.2246255534.06071.0878946.16e-06-6.321737-5.902434-6.151494注：*表示各個信息準(zhǔn)則最為顯著的階數(shù)根據(jù)表中的信息值，判斷最優(yōu)滯后階數(shù)為4，因此上證綜指與采購經(jīng)理人指數(shù)建立VAR(4)模型。（2）VAR模型穩(wěn)定性檢驗(yàn)由下圖可知，所有AR根均落在單位圓內(nèi)，說明模型通過平穩(wěn)性檢驗(yàn)，模型是穩(wěn)定的。圖4.3上證綜指與采購經(jīng)理人指數(shù)的AR根圖Figure4.3ARRootMapoftheShanghaiCompositeIndexandPurchasingManagersIndex（3）協(xié)整檢驗(yàn)表4.17上證綜指與采購經(jīng)理人指數(shù)的協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果Tab.4.17Co-integrationtestresultsoftheShanghaiCompositeIndexandPMI影響因子原假設(shè)跡統(tǒng)計(jì)量5%臨界值P值最大特征值5%臨界值P值結(jié)論采購經(jīng)理None*30.734115.49470.000118.9168014.264600.0085存在2個

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]中國—東盟股票市場一體化進(jìn)程及其時變特征研究——基于DCC-GARCH模型[J]. 李小好,蔡幸.  學(xué)術(shù)論壇. 2019(05)
[2]T+1交易制度下的資產(chǎn)定價模型研究——基于隔夜收益率視角[J]. 張兵,薛冰.  金融論壇. 2019(08)
[3]人民幣和日元匯率聯(lián)動效應(yīng)的實(shí)證檢驗(yàn)[J]. 閆樹熙,吳建鑾,張娥.  統(tǒng)計(jì)與決策. 2018(20)
[4]黃金能對沖人民幣匯率和股市風(fēng)險嗎?[J]. 劉志蛟,劉力臻.  金融論壇. 2018(04)
[5]股市波動溢出效應(yīng)及其影響因素分析[J]. 鄭挺國,劉堂勇.  經(jīng)濟(jì)學(xué)(季刊). 2018(02)
[6]我國股市的對外溢出效應(yīng)與國際影響力研究——基于Copula-DCC-GARCH模型[J]. 李紅權(quán),何敏園.  系統(tǒng)科學(xué)與數(shù)學(xué). 2017(08)
[7]Fama-French五因子模型比三因子模型更勝一籌嗎——來自中國A股市場的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J]. 趙勝民,閆紅蕾,張凱.  南開經(jīng)濟(jì)研究. 2016(02)
[8]三因素模型定價:中國與美國有何不同?[J]. 田利輝,王冠英,張偉.  國際金融研究. 2014(07)
[9]開放背景下中國股市國際聯(lián)動性的實(shí)證研究[J]. 彭莉.  開發(fā)研究. 2014(03)
[10]A股市場的風(fēng)險與特征因子[J]. 潘莉,徐建國.  金融研究. 2011(10)

博士論文
[1]五因子資產(chǎn)定價模型及其在我國證券市場的應(yīng)用研究[D]. 高春亭.重慶大學(xué) 2016
[2]中國股市與美國股市之間聯(lián)動性研究[D]. 崔準(zhǔn)煥.浙江大學(xué) 2007

碩士論文
[1]中國與其他金磚國家股市的聯(lián)動效應(yīng)研究[D]. 王雅.吉林財(cái)經(jīng)大學(xué) 2016
[2]基于藤結(jié)構(gòu)Copula模型的中美歐股指聯(lián)動性計(jì)量檢驗(yàn)[D]. 王雨薇.吉林大學(xué) 2015



本文編號：2943025