2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡(jiǎn)介

1、流動(dòng)性是金融產(chǎn)品的三大屬性之一,自Amihud于1986年第一次提出流動(dòng)性溢價(jià)以來,國(guó)內(nèi)外關(guān)于流動(dòng)性與資產(chǎn)收益關(guān)系的研究正在不斷豐富中,實(shí)踐領(lǐng)域的投資者亦逐步意識(shí)到流動(dòng)性是影響資產(chǎn)收益率的重要因素。近年來,經(jīng)濟(jì)金融危機(jī)常伴生流動(dòng)性干涸。1987年和2010年道瓊斯工業(yè)指數(shù)暴跌、2013年“光大烏龍指”事件、2015年中國(guó)股票市場(chǎng)千股跌停以及2016年初中國(guó)股票市場(chǎng)實(shí)施的熔斷機(jī)制導(dǎo)致流動(dòng)性枯竭的危機(jī)使得越來越多的學(xué)者將目光轉(zhuǎn)向研究不同市場(chǎng)

2、狀態(tài)下流動(dòng)性與收益率的相關(guān)性。
  本文旨在對(duì)中國(guó)股票市場(chǎng)的流動(dòng)性與收益率的相關(guān)性進(jìn)行研究,內(nèi)容包括:
  (1)分別基于DCC-GARCH模型和Copula模型在不同的樣本區(qū)間、不同移動(dòng)窗寬下分析非流動(dòng)性指標(biāo)與收益率的時(shí)變Spearman相關(guān)系數(shù);
  (2)歸納時(shí)變相關(guān)系數(shù)的統(tǒng)計(jì)特征及其變化對(duì)市場(chǎng)走勢(shì)的指示作用;
  (3)對(duì)比上述兩個(gè)模型的優(yōu)劣。
  本文以2005年1月4日至2015年12月31日的

3、上證指數(shù)為研究對(duì)象,共計(jì)2671個(gè)交易日,以非流動(dòng)性指標(biāo)作為流動(dòng)性的代理變量,以對(duì)數(shù)收盤價(jià)之差作為收益率的代理變量來觀測(cè)二者的時(shí)變相關(guān)系數(shù)。首先,分別通過最大化對(duì)數(shù)似然值和最小平方歐式距離篩選出最佳的模型--DCC-GARCH-t(1,1)和SJC-Copula-GARCH-t(1,1),接著分別在全樣本區(qū)間、不同移動(dòng)窗寬(60)日、120日和250日)下和熊牛市求解非流動(dòng)性和收益率的時(shí)變相關(guān)系數(shù),最后結(jié)合模型的統(tǒng)計(jì)特征以及動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)

4、對(duì)市場(chǎng)走勢(shì)的甄別能力來說明非流動(dòng)性與收益率的運(yùn)動(dòng)規(guī)律并對(duì)上述兩個(gè)相關(guān)性分析中的優(yōu)良模型進(jìn)行對(duì)比。
  實(shí)證結(jié)果發(fā)現(xiàn):
  (1)非流動(dòng)性與收益率在全樣本區(qū)間整體呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系;
  (2)動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)在牛市區(qū)間突破零界點(diǎn),反轉(zhuǎn)為顯著的正相關(guān),并在牛市結(jié)束前再次反轉(zhuǎn)為負(fù)相關(guān),即動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)的正、負(fù)反轉(zhuǎn)對(duì)大盤走勢(shì)有一定的指示作用;
  (3)相關(guān)系數(shù)在熊市跌至最小值,在熊市二者呈顯著的負(fù)相關(guān);
  (4)二者同

5、時(shí)大漲的概率遠(yuǎn)高于二者同時(shí)大跌的概率,同時(shí)大幅上漲的概率在牛市更為明顯;
  (5)相關(guān)系數(shù)在樣本前期波動(dòng)較為劇烈,后期波幅收窄;
  (6)120天的移動(dòng)窗寬下時(shí)變相關(guān)系數(shù)的連續(xù)性最好,最好地描述了二者的相關(guān)系數(shù)的變化;
  (7)從模型比較的角度來說,SJC-Copula模型在不受樣本容量限制、擅長(zhǎng)于捕捉股市大勢(shì)、平滑度較好方面都更有優(yōu)于DCC-GARCH模型。
  本文的創(chuàng)新點(diǎn)體現(xiàn)在于:
  (1)將

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