發(fā)布時(shí)間：2017-06-14 11:14

  本文關(guān)鍵詞：基于DCC-MVGARCH模型的中國大宗商品價(jià)格聯(lián)動(dòng)關(guān)系研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著全球經(jīng)濟(jì)和金融的高速發(fā)展,商品交易金融化進(jìn)程也在加速。2006年以來,我國大宗商品電子交易市場亦呈現(xiàn)交易數(shù)額幾何級(jí)數(shù)增長的趨勢,過度迅猛的發(fā)展已經(jīng)使得我國大宗商品呈現(xiàn)金融化的態(tài)勢。然而,大宗商品金融化會(huì)帶來一系列的后果和影響。比如,扭曲資源的最優(yōu)化配置,破壞正常的生產(chǎn)秩序,增加生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn),所以不論是從我國實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的角度還是金融業(yè)的發(fā)展角度來看,都需要對其進(jìn)行一定的研究。本文使用DCC-MVGARCH模型,從不同的行業(yè)選取樣本,以白糖作為農(nóng)產(chǎn)品的代表、銅作為金屬的代表、天然橡膠作為化工產(chǎn)品的代表、燃料油作為能源的代表,實(shí)證分析了2006年6月至2015年12月這4種大宗商品期貨價(jià)格收益率之間的聯(lián)動(dòng)關(guān)系。同時(shí),以滬深300指數(shù)作為股市的代表,上證國債指數(shù)作為債市的代表,分別分析了白糖、銅、天然橡膠、燃料油和滬深300指數(shù)、上證國債指數(shù)之間的動(dòng)態(tài)相關(guān)關(guān)系。結(jié)果表明,由于消費(fèi)習(xí)慣、經(jīng)濟(jì)周期及指數(shù)投資基金缺乏、交易限制等多方面因素影響,我國大宗商品之間存在一定的動(dòng)態(tài)聯(lián)動(dòng)關(guān)系,但相關(guān)程度不大且近些年呈現(xiàn)出下降的趨勢。而在樣本期間,商品與傳統(tǒng)金融資產(chǎn)之間的相關(guān)程度表現(xiàn)的同樣很低,中國大宗商品沒有出現(xiàn)金融化的現(xiàn)象。
【關(guān)鍵詞】：DCC-MVGARCH 大宗商品 價(jià)格聯(lián)動(dòng) 金融化
【學(xué)位授予單位】：湖南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：F224;F724.5;F832.51
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第1章 緒論11-21
• 1.1 研究背景及意義11-13
• 1.1.1 研究背景11-12
• 1.1.2 研究意義12-13
• 1.2 研究現(xiàn)狀13-17
• 1.2.1 國外研究現(xiàn)狀13-16
• 1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀16-17
• 1.3 研究內(nèi)容及方法17-21
• 1.3.1 研究思路17-19
• 1.3.2 研究內(nèi)容19-21
• 第2章 相關(guān)理論基礎(chǔ)21-28
• 2.1 商品期貨套期保值理論21-23
• 2.1.1 期貨價(jià)格收斂到現(xiàn)貨價(jià)格的特性22
• 2.1.2 期貨價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能22
• 2.1.3 空頭對沖22
• 2.1.4 多頭對沖22-23
• 2.2 風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置理論23-25
• 2.2.1 風(fēng)險(xiǎn)與風(fēng)險(xiǎn)厭惡23-24
• 2.2.2 風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)與無風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)組合的資本配置24
• 2.2.3 資產(chǎn)配置考慮因素24
• 2.2.4 資產(chǎn)配置策略24-25
• 2.3 大宗商品金融化理論25-28
• 2.3.1 大宗商品金融化現(xiàn)象25-26
• 2.3.2 大宗商品金融化的原因26-27
• 2.3.3 大宗商品金融化的影響27-28
• 第3章 DCC-MVGARCH模型研究28-35
• 3.1 GARCH模型理論28-31
• 3.1.1 單變量GARCH模型28-29
• 3.1.2 多變量GARCH模型29-31
• 3.2 DCC-MVGARCH模型方法31-33
• 3.2.1 基本原理31-32
• 3.2.2 參數(shù)估計(jì)32-33
• 3.3 DCC-MVGARCH模型特點(diǎn)33-35
• 第4章 DCC-MVGARCH模型實(shí)證研究35-52
• 4.1 數(shù)據(jù)的選擇及預(yù)處理35-40
• 4.1.1 行業(yè)商品變量選取35-37
• 4.1.2 股票變量選取37-38
• 4.1.3 債市變量選取38-39
• 4.1.4 樣本數(shù)據(jù)選擇39-40
• 4.2 單變量GARCH模型估計(jì)40-44
• 4.2.1 資產(chǎn)收益率正態(tài)性檢驗(yàn)40-41
• 4.2.2 資產(chǎn)收益率平穩(wěn)性檢驗(yàn)41
• 4.2.3 資產(chǎn)收益率AR模型估計(jì)41-44
• 4.2.4 資產(chǎn)收益率單變量GARCH模型估計(jì)44
• 4.3 DCC-MVGARCH模型估計(jì)44-47
• 4.3.1 DCC-MVGARCH模型系數(shù)估計(jì)44
• 4.3.2 DCC-MVGARCH模型估計(jì)結(jié)果初步分析44
• 4.3.3 DCC-MVGARCH模型實(shí)證結(jié)果44-47
• 4.4 實(shí)證結(jié)果分析47-52
• 結(jié)論52-54
• 參考文獻(xiàn)54-58
• 致謝58-59
• 附錄A 攻讀學(xué)位期間公開發(fā)表的論文59-60
• 附錄B 攻讀學(xué)位期間所參與的課題60

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