股票、債券與基金市場(chǎng)的相關(guān)性研究——基于Copula-GARCH模型.pdf

1、準(zhǔn)確刻畫金融市場(chǎng)之間的相關(guān)關(guān)系是研究投資組合以及風(fēng)險(xiǎn)管理的基礎(chǔ)。為了優(yōu)化投資組合效果，降低組合風(fēng)險(xiǎn)，研究中國(guó)股票、債券及基金市場(chǎng)之間的相關(guān)性特征是非常必要的。
　　Copula理論在研究變量間的相關(guān)性時(shí)有很多優(yōu)點(diǎn)，可以較好地捕捉到金融市場(chǎng)間的尾部相關(guān)性。本文首先對(duì)Copula理論進(jìn)行了梳理，詳細(xì)闡述了幾種常用的常相關(guān)Copula函數(shù)和時(shí)變相關(guān)Copula函數(shù)的原理、特征及其相關(guān)性應(yīng)用。
　　實(shí)證部分，采用ARMA-GARCH

2、(1，1)-t模型對(duì)邊緣分布進(jìn)行擬合，然后分別基于三種常相關(guān)Copula函數(shù)和時(shí)變正態(tài)Copula及時(shí)變SJC Copula函數(shù)對(duì)滬市股票、滬市基金和中國(guó)債券市場(chǎng)之間以及深市股票、深市基金和中國(guó)債券市場(chǎng)之間的相關(guān)性特征進(jìn)行研究。結(jié)果表明：第一，用GARCH(1，1)-t模型來擬合五組收益率序列是合適的。第二，股票、基金和債券市場(chǎng)之間都存在著正的線性相關(guān)性和尾部相關(guān)性，并且下尾相關(guān)性都大于上尾相關(guān)性，但相關(guān)性水平有著明顯的差異。其中股票市

3、場(chǎng)和基金市場(chǎng)之間存在著較強(qiáng)的相關(guān)性，而基金市場(chǎng)和債券市場(chǎng)及股票市場(chǎng)和債券市場(chǎng)之間的相關(guān)性都很弱。第三，三個(gè)市場(chǎng)之間的相關(guān)系數(shù)都有著明顯的時(shí)變性，且變化趨勢(shì)存在相似或相反的情況。第四，滬市股票和滬市基金之間的相關(guān)關(guān)系要強(qiáng)于深市股票和深市基金之間的相關(guān)關(guān)系，深市股票和債券的相關(guān)性水平略高于滬市股票和債券之間的相關(guān)性水平，而滬市基金和債券以及深市基金和債券之間的相關(guān)性水平大致相同。第五，一些節(jié)日、企業(yè)重大消息以及國(guó)家經(jīng)濟(jì)政策都會(huì)使股票、債券和

4、基金市場(chǎng)的相關(guān)關(guān)系加強(qiáng)；而尾部相關(guān)性與中國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)政策有著很大的聯(lián)系，當(dāng)經(jīng)濟(jì)政策使得證券市場(chǎng)資金緊缺時(shí)，三個(gè)市場(chǎng)之間的下尾相關(guān)系數(shù)增大。
　　無論在深市還是滬市，基金市場(chǎng)與股票市場(chǎng)同漲同落的概率很大，用股票和基金進(jìn)行組合投資的風(fēng)險(xiǎn)都較大，且滬市大于深市；在極端情況下債券市場(chǎng)與股票市場(chǎng)以及債券市場(chǎng)與基金市場(chǎng)同漲同落的概率非常小，兩市的基金和債券以及股票和債券構(gòu)成的投資組合的風(fēng)險(xiǎn)都較低?？梢娭袊?guó)債券市場(chǎng)穩(wěn)定性較好；較之滬市，深市基金分