本文關(guān)鍵詞：分形市場下金融傳染的定量測度及應(yīng)用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：20世紀(jì)80年代以來,經(jīng)濟全球化給世界金融體系帶來的一個重要變化就是：某一國家或地區(qū)的局部金融動蕩往往會迅速地擴散到其它國家的金融市場,導(dǎo)致全球大范圍的資產(chǎn)價格巨幅波動,人們把這一現(xiàn)象形象地稱為“金融傳染”。金融傳染的測度問題對政府監(jiān)管政策的制定以及大型基金的投資組合配置工作意義重大。然而,主流金融學(xué)對該問題的研究還存在諸多明顯的方法缺陷,因此本文從復(fù)雜科學(xué)的新視角,基于分形市場假說理論,采用“分形市場分析”方法剔除單個市場的條件波動,再運用動態(tài)Copula工具建立金融傳染的定量測度方法,并進一步用于對投資組合的優(yōu)化之中,從而為我國金融監(jiān)管當(dāng)局和投資者提供更加切實可行的風(fēng)險管理依據(jù)。首先,提出了一個研究金融傳染的新方法：Copula-MFV。在該方法的基礎(chǔ)上從定性的角度檢驗了2007年由次貸危機引發(fā)的金融危機是否對中國股市具有顯著的傳染效應(yīng)。第一階段基于多分形譜分析計算出兩個市場的多分形波動率,通過對標(biāo)準(zhǔn)化收益率的一系列統(tǒng)計檢驗表明,多分形波動率是本文所考察的波動率模型中精度最高的,為接下來進一步的研究提供了實證上的支持。第二階段通過多種靜態(tài)和動態(tài)Copula方法分析了中美兩個市場之間的相依關(guān)系及其變化規(guī)律。進一步的統(tǒng)計檢驗表明金融危機之后,美國與中國股市之間的相依關(guān)系顯著增強,根據(jù)金融傳染的定義和相關(guān)前提假設(shè)可知,金融危機對中國市場存在顯著的傳染效應(yīng)。其次,在定性檢驗的基礎(chǔ)上進一步對金融傳染進行了定量的測度。由于下尾相依關(guān)系才是金融風(fēng)險管理中重點關(guān)注的問題,因此進一步分析了兩個市場之間的下尾相依關(guān)系。為了避免在選擇“危機期”和“非危機期”兩個子樣本區(qū)間時的主觀性和隨意性,因而運用馬爾科夫機制轉(zhuǎn)換模型來描述在不同狀態(tài)下兩個市場的動態(tài)下尾秩相關(guān)系數(shù)的變化,從中精確地選出兩個子樣本的時期。經(jīng)過仔細(xì)研究和分析發(fā)現(xiàn),中美兩個市場之間的下尾秩相關(guān)系數(shù)在“危機期”和“非危機期”具有顯著的差異性。總的來說,在金融危機期兩個市場之間的下尾秩相關(guān)系數(shù)是非危機期間的1.87倍,即在金融危機期間金融傳染效應(yīng)平均增加了87.39%。最后,進一步將上述結(jié)果用于對投資組合進行優(yōu)化。第一,在借鑒期貨市場避險模型的基礎(chǔ)上,以降低投資組合的方差為優(yōu)化目標(biāo),對由兩種資產(chǎn)組成的投資組合進行優(yōu)化,分別計算出投資于每種資產(chǎn)的比例；第二,將對兩種資產(chǎn)的優(yōu)化拓展為對多種資產(chǎn)的優(yōu)化,且在效用最大化的原則下進行優(yōu)化。實證結(jié)果表明,結(jié)合了非線性領(lǐng)域的多分形波動率和Copula理論的新方法在對投資組合的風(fēng)險管理應(yīng)用中取得了比較理想的實證效果。
【關(guān)鍵詞】：分形市場假說 金融傳染定量測度 金融危機 投資組合優(yōu)化
【學(xué)位授予單位】：西南交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：F832.5
【目錄】：

• 摘要6-7
• Abstract7-12
• 第1章 緒論12-26
• 1.1 問題提出12-13
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-16
• 1.2.1 用相關(guān)性方法的早期研究13
• 1.2.2 相關(guān)性方法的進一步發(fā)展13-14
• 1.2.3 Granger-causality檢驗方法14-15
• 1.2.4 傳統(tǒng)方法面臨的挑戰(zhàn)15
• 1.2.5 “金融傳染”研究的新方法15-16
• 1.3 對現(xiàn)有研究的分析16-19
• 1.4 研究目標(biāo)19
• 1.5 研究內(nèi)容19-21
• 1.6 研究方法21
• 1.7 技術(shù)路線與可行性分析21-25
• 1.7.1 技術(shù)路線21-23
• 1.7.2 可行性分析23-25
• 1.8 研究的創(chuàng)新性25-26
• 第2章 金融傳染研究的理論框架26-38
• 2.1 相關(guān)概念界定26-27
• 2.2 金融傳染機理分析27-30
• 2.3 分形市場假說與分析方法30-36
• 2.3.1 分形理論簡介30-32
• 2.3.2 分形市場假說32-34
• 2.3.3 分形市場分析方法34-36
• 2.4 Copula方法與金融傳染36-38
• 第3章 基于Copula-MFV的金融傳染定性檢驗38-57
• 3.1 傳染性再檢驗：一種新方法Copula-MFV的提出39-41
• 3.2 數(shù)據(jù)選取與分析41-48
• 3.2.1 樣本選取與數(shù)據(jù)處理41-42
• 3.2.2 日收益率的描述性統(tǒng)計與分析42-43
• 3.2.3 基于多分形譜分析計算多分形波動率43-46
• 3.2.4 去趨勢互相關(guān)分析46-48
• 3.3 靜態(tài)Copula與相依結(jié)構(gòu)建模48-52
• 3.3.1 Copula函數(shù)簡介48-49
• 3.3.2 實證結(jié)果與統(tǒng)計檢驗49-52
• 3.4 時變參數(shù)的動態(tài)Copula與傳染效應(yīng)52-56
• 3.4.1 時變參數(shù)的動態(tài)Copula方法與估計結(jié)果52-53
• 3.4.2 “危機期”和“非危機期”樣本的選擇與傳染效應(yīng)的檢驗53-56
• 3.5 本章小結(jié)56-57
• 第4章 基于動態(tài)Copula-MFV的金融傳染定量測度57-72
• 4.1 金融傳染定量測度的方法58-59
• 4.2 數(shù)據(jù)樣本與描述性統(tǒng)計59-61
• 4.3 改進的動態(tài)Clayton-copula模型及其檢驗61-66
• 4.3.1 改進的動態(tài)Clayton-copula模型61-64
• 4.3.2 對改進的時變Clayton模型的擬合效果檢驗64-66
• 4.4 傳染效應(yīng)強度的定量測度66-71
• 4.4.1 “危機期”和“非危機期”樣本區(qū)間的選擇66-69
• 4.4.2 對傳染效應(yīng)強度的靜態(tài)定量測度69-70
• 4.4.3 對傳染強度的動態(tài)測度70-71
• 4.5 本章小結(jié)71-72
• 第5章 Copula-MFV在兩種資產(chǎn)配置優(yōu)化中的應(yīng)用72-87
• 5.1 兩種資產(chǎn)的投資權(quán)重計算方法73-76
• 5.1.1 相關(guān)問題與理論回顧73-74
• 5.1.2 風(fēng)險最小化原則下資產(chǎn)配置比例的計算74-76
• 5.2 資產(chǎn)配置優(yōu)化方法76-79
• 5.2.1 優(yōu)化效率的計算76-77
• 5.2.2 投資策略的選擇77-79
• 5.3 實證研究結(jié)果79-85
• 5.3.1 靜態(tài)投資策略的實證結(jié)果及分析79-81
• 5.3.2 半動態(tài)投資策略的實證結(jié)果及分析81-83
• 5.3.3 動態(tài)投資策略的實證結(jié)果及分析83-85
• 5.4 本章小結(jié)85-87
• 第6章 Copula-MFV的多元拓展及在多資產(chǎn)投資組合優(yōu)化中的應(yīng)用87-104
• 6.1 Copula的多元拓展：Regular-vine(R-藤)87-89
• 6.2 基于效用最大化的多種資產(chǎn)投資組合優(yōu)化89-91
• 6.3 實證研究結(jié)果與分析91-99
• 6.3.1 風(fēng)險厭惡系數(shù)的估計92-93
• 6.3.2 多種資產(chǎn)配置的樣本內(nèi)優(yōu)化結(jié)果93-95
• 6.3.3 多種資產(chǎn)配置優(yōu)化的樣本外預(yù)測結(jié)果95-99
• 6.4 穩(wěn)健性檢驗99-102
• 6.4.1 數(shù)據(jù)選擇99-100
• 6.4.2 實證結(jié)果與分析100-102
• 6.5 本章小節(jié)102-104
• 結(jié)論104-109
• 致謝109-110
• 參考文獻(xiàn)110-121
• 攻讀博士期間發(fā)表的論文121

  本文關(guān)鍵詞：分形市場下金融傳染的定量測度及應(yīng)用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號：422428