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基于MRS-SJC-Copula模型對(duì)A股與港股的動(dòng)態(tài)聯(lián)動(dòng)性研究

發(fā)布時(shí)間:2020-10-24 07:02
   由于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)周期變化,導(dǎo)致不同股票市場(chǎng)存在高低狀態(tài)轉(zhuǎn)換的現(xiàn)象,在研究不同股票市場(chǎng)之間聯(lián)動(dòng)性的研究時(shí),需要考慮股票波動(dòng)均值和方差兩種結(jié)構(gòu)變化;诰哂旭R爾可夫狀態(tài)轉(zhuǎn)換的動(dòng)態(tài)SJC-Copula,結(jié)合修正ICSS算法對(duì)我國(guó)內(nèi)地股票市場(chǎng)和香港股票市場(chǎng)之間的聯(lián)動(dòng)性進(jìn)行方差結(jié)構(gòu)突變點(diǎn)的檢驗(yàn)。實(shí)證結(jié)果表明:國(guó)內(nèi)和香港股票市場(chǎng)之間存在非線性非對(duì)稱的時(shí)變相依性,并持續(xù)存在高低兩種不同狀態(tài)的概率轉(zhuǎn)換。股票指數(shù)由于動(dòng)態(tài)聯(lián)動(dòng)受到負(fù)面消息的下跌幅度大于正面消息的變化幅度,且上下尾部均受上期信息的持續(xù)影響。"滬港通"、"深港通"、中美貿(mào)易戰(zhàn)等因素使得其上下尾部發(fā)生結(jié)構(gòu)突變,內(nèi)地與香港股票市場(chǎng)的聯(lián)動(dòng)性增大和市場(chǎng)波動(dòng)幅度趨強(qiáng)。
【部分圖文】:

序列,尾部,指數(shù),相關(guān)系數(shù)


具體地,分析深證成指和恒生指數(shù)的動(dòng)態(tài)馬爾可夫參數(shù),通過(guò)截距項(xiàng)分析上下尾部的高低狀態(tài),其中上尾部的相依性為2.67和1.11,而下尾部的相依性為-2.05和-2.16,可以得出上下尾部對(duì)應(yīng)的S0為高相依性狀態(tài),S1為低相依性狀態(tài)。外生變量參數(shù)αU和αL在5%的置信水平上顯著為正,表明深港股指間的上下尾部相依性與收益率差的絕對(duì)值存在正向關(guān)系,上一期收益差的絕對(duì)值越大,即深港股指之間的聯(lián)動(dòng)性越強(qiáng)。表3中βU在1%的置信水平上顯著為負(fù),表明深證成指與恒生指數(shù)之間的上尾部相關(guān)系數(shù)具有持續(xù)性。根據(jù)時(shí)變參數(shù)中滯后項(xiàng)系數(shù)β的大小可知,深證成指和恒生指數(shù)收益率之間的聯(lián)動(dòng)性依賴于過(guò)去的收益率波動(dòng)并且存在負(fù)面影響。隨著兩個(gè)序列股票的收益率上升,下尾相關(guān)系數(shù)的下降幅度要顯著大于上尾相關(guān)系數(shù),從而導(dǎo)致上尾的波動(dòng)幅度相對(duì)于下尾更大,其結(jié)果和表4動(dòng)態(tài)模型上下尾的標(biāo)準(zhǔn)差結(jié)果一致。分析上證綜指和恒生指數(shù)的動(dòng)態(tài)馬爾可夫參數(shù),從截距項(xiàng)分析上下尾部的高低狀態(tài),其中上尾部的相依性為-1.59和-1.41,而下尾部的相依性為1.15和2.65,可以得出上下尾部對(duì)應(yīng)的S1為高相依性狀態(tài),S0為低相依性狀態(tài),與深港相反。上尾部αU在1%的置信水平上顯著為負(fù),表明滬港股指間的上尾部相依性與收益率差的絕對(duì)值存在反向關(guān)系,上一期收益差的絕對(duì)值越大,即滬港股指之間的聯(lián)動(dòng)性越弱。上尾部的β為2.93,上一期的相關(guān)參數(shù)對(duì)于本期的相關(guān)參數(shù)的值具有正面影響,滬港收益率之間的聯(lián)動(dòng)性依賴于過(guò)去的收益率波動(dòng)并且存在正面影響。圖2 動(dòng)態(tài)MRS-SJC Copula的上證綜指與恒生指數(shù)上下尾部相關(guān)系數(shù)圖

動(dòng)態(tài),指數(shù),尾部,相關(guān)系數(shù)


動(dòng)態(tài)MRS-SJC Copula的上證綜指與恒生指數(shù)上下尾部相關(guān)系數(shù)圖

指數(shù)平滑,動(dòng)態(tài),概率,尾部


動(dòng)態(tài)MRS-SJC Copula的深證成指與恒生指數(shù)平滑概率轉(zhuǎn)換圖
【相似文獻(xiàn)】

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1 朱鵬飛;唐勇;張仁坤;;國(guó)際主要股票市場(chǎng)聯(lián)動(dòng)性——基于藤Copula-HAR-RV模型[J];系統(tǒng)工程;2018年09期

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10 何海鷹;基于Copula理論的信用風(fēng)險(xiǎn)研究[D];廈門(mén)大學(xué);2009年


相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 羅燕;分層Copula理論在金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度中的應(yīng)用研究[D];重慶理工大學(xué);2017年

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6 代劍鋒;基于Copula的整體風(fēng)險(xiǎn)度量模型構(gòu)建[D];華中科技大學(xué);2019年

7 曹司琪;基于藤結(jié)構(gòu)的部分時(shí)變M-Copula模型[D];蘭州大學(xué);2016年

8 陶薈名;基于Copula-VaR模型在金融風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用研究[D];云南財(cái)經(jīng)大學(xué);2019年

9 梁州;復(fù)雜相依關(guān)系下金融市場(chǎng)間投資組合優(yōu)化研究[D];成都理工大學(xué);2019年

10 程培軍;考慮高維風(fēng)場(chǎng)動(dòng)態(tài)相依特性的電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度問(wèn)題研究[D];華南理工大學(xué);2019年



本文編號(hào):2854162

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