金融市場在飛速發(fā)展,人們越來越離不開金融市場,投資者希望通過金融市場獲得回報(bào),企業(yè)想要從金融市場融資來擴(kuò)大生產(chǎn),政府通過金融市場來促進(jìn)經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)發(fā)展。然而金融危機(jī)卻不斷發(fā)生,隨著各地區(qū)、各行業(yè)聯(lián)系越來越緊密,金融危機(jī)影響將會(huì)越來越大。2008年金融危機(jī),2010年到2012年的歐債危機(jī),對金融市場產(chǎn)生了巨大的破壞力。人們越來越關(guān)注尾部相關(guān)性的度量。尾部相關(guān)性可能是由線性相關(guān)性引起的,可以用皮爾遜相關(guān)系數(shù)表示,也可能是由非線性相關(guān)性引起的。在模型構(gòu)建階段,本文借鑒了Riccietal.(2015)提出的TailCoR模型,一種新穎的度量尾部相關(guān)的模型。原模型有小樣本穩(wěn)健、不依賴特定的分布、可以研究非對稱尾部相關(guān)性等優(yōu)點(diǎn)。但是原模型得到的TailCoR是一個(gè)數(shù),在應(yīng)用方面有很多局限。本文將TailCoR模型進(jìn)行改進(jìn),在計(jì)算TailCoR的過程中,用分位數(shù)回歸的形式代替了分位數(shù)離差的計(jì)算,得到了動(dòng)態(tài)的TailCoR模型。在橢圓分布的假定下,TailCoR可以分解成線性和非線性兩部分,本文通過用DCC-GARCH模型計(jì)算出動(dòng)態(tài)的線性相關(guān)系數(shù),最后通過動(dòng)態(tài)TailCoR和動(dòng)態(tài)線性相關(guān)系數(shù),得到動(dòng)態(tài)的非線性相關(guān)系數(shù)。在實(shí)證研究階段,選取了工商銀行、中國銀行、建設(shè)銀行和招商銀行在2008年1月至2018年6月的日收益率數(shù)據(jù),通過全樣本TailCoR模型、分段TailCoR模型和動(dòng)態(tài)TailCoR模型,分析了四家銀行尾部相關(guān)性的性質(zhì)和變化規(guī)律。有以下幾點(diǎn)結(jié)論:第一,TailCoR在牛市啟動(dòng)和市場開始崩潰時(shí),會(huì)快速上升,其余時(shí)間保持穩(wěn)定;第二,尾部相關(guān)性主要由非線性部分貢獻(xiàn);第三,三家大型國有商業(yè)銀行,即工商銀行、中國銀行和建設(shè)銀行,它們之間的尾部相關(guān)性一致性很高,且在極端行情下,尾部相關(guān)系數(shù)上升幅度大,而招商銀行和三家大型國有商業(yè)銀行之間的TailCoR相對平穩(wěn)。
【學(xué)位單位】：中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：F224;F832.33
【部分圖文】：

型是ＴａｉｌＣｏＲ模型，Ｒｉｃｃｉ邋ｅｔ邋ａｌ＿邋（２０１５）提尾部相關(guān)性，ＴａｉｌＣｏＲ有以下優(yōu)點(diǎn)：在任何任何特定的分布假設(shè)，也不需要優(yōu)化。在成線性相關(guān)（皮爾遜相關(guān)系數(shù)）和非線性相模型。逡逑Ｒ具體計(jì)算公式之前，我們可以先直觀地和Ａｔ（在標(biāo)準(zhǔn)化后）是正相關(guān)的，那么大。放在一個(gè)直角坐標(biāo)系中，則點(diǎn)更條直線０邋＝邋Ｗ４，并將所有的觀察點(diǎn)投影到機(jī)變量由于兩個(gè)隨機(jī)變量是正相關(guān)的果兩個(gè)隨機(jī)變量相關(guān)性不強(qiáng)，則投影點(diǎn)會(huì)分位數(shù)和下分位數(shù)的差來刻畫這種分散程弱；分散程度小，說明相關(guān)性強(qiáng)。我們又注計(jì)算的，那么靠近0附近的數(shù)據(jù)對于分位于分位數(shù)的差是有影響的。所以，某種程度

邐０．０５邐０．１０逡逑圖３．１工商銀行收益率概率分布圖逡逑８邋－逡逑ｔ邋��？－逡逑２逡逑２邋－逡逑－逡逑邐邐Ｉ邋ｒ￣ｕ＾邐逡逑Ｉ邐Ｉ邐Ｉ邐Ｉ邐Ｉ逡逑－０．１０邐－０．０６邐０．００邐０．０５邐０．１０逡逑圖３．２中國銀行收益率分布圖逡逑＾邋－逡逑！逡逑0邋0邋．逡逑１Ｃ邋－逡逑Ｏ邋－Ｊ邐■邋■邐■邋Ｉ邋」邐邐邐邐邋ｔ邋■邐％逡逑Ｉ邐Ｉ邐

邐０．０５邐０．１０逡逑圖３．４招商銀行收益率分布圖逡逑由四家銀行收益率的概率分布直方圖，我們可以看到四家銀行的收益率集逡逑中在［－０．０２，＋０．０２］之間，序列有尖峰厚尾的特征。直觀上看，三家大型國有商業(yè)逡逑銀行的收益率更加集中，招商銀行收益率相對分散。為了具體描述它們的分布，逡逑我們計(jì)算出四家銀行收益率的均值、方差、峰度和偏度，并使用ＳＷ檢驗(yàn)來判斷逡逑其是否服從正態(tài)分布。逡逑表３．１四家銀行收益率的描述性統(tǒng)計(jì)量和ＳＷ檢驗(yàn)結(jié)果逡逑指數(shù)收益率邐均值邋標(biāo)準(zhǔn)差峰度偏度ＳＷ檢驗(yàn)ｐ值逡逑工商銀行邐０．０００１６邐０．０００２７邐７．７３邐０．０６９邐＜０．０１逡逑中國銀行邐０．００００９邐０．０００２８邐８．７１邐０．５８０邐＜０．０１逡逑建設(shè)銀行邐０．０００１９邐０．０００３３邐６．４４邐０．２１９邐＜０．０１逡逑招商銀行邐０．０００３４邐０．０００４９邐４．０９邐０．２３５邐＜０．０１逡逑從表４．１可以看出，四家銀行的收益率均值都較低，接近０，其中中國銀行逡逑低于萬分之一，工商銀行和建設(shè)銀行的均值在萬分之一到萬分之二之間，招商逡逑銀行的均值在萬分之三左右�？梢钥闯鲈跇颖荆保澳臧氲臅r(shí)間內(nèi)，如果一直持有，逡逑招商銀行的股票回報(bào)率高于國有商業(yè)銀行。招商銀行標(biāo)準(zhǔn)差明顯大于大型國有逡逑銀行

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前1條

1 徐有俊;王小霞;賈金金;;中國股市與國際股市聯(lián)動(dòng)性分析——基于DCC-GARCH模型研究[J];經(jīng)濟(jì)經(jīng)緯;2010年05期

本文編號：2812000