基于尾部變結(jié)構(gòu)Copula模型的股市波動溢出效應(yīng)研究.pdf

1、隨著中國經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展和市場的逐步開放，中國股市受到世界主要股市的傳染和影響日益加深。近年來，由于金融市場波動的日益劇烈與金融危機(jī)的頻發(fā)，各國金融市場之間的波動溢出效應(yīng)研究越來越受到國內(nèi)外學(xué)者的密切關(guān)注。以往傳統(tǒng)的相關(guān)關(guān)系度量方法只能度量變量間的線性相關(guān)關(guān)系，越來越不能適應(yīng)人們對于相關(guān)性度量的需要，因此，本文引入可以度量非線性相關(guān)關(guān)系的度量工具—Copula函數(shù)來建立非線性相關(guān)性模型。
　　以往相關(guān)研究較多的是運(yùn)用單一Copula

2、函數(shù)，并不能全面地描述金融變量間的相依結(jié)構(gòu)。但是，相對單一Copula函數(shù)，混合Copula函數(shù)可以包含不同類型的Copula，能夠更加靈活地度量變量之間的相依性?；诖耍疚耐ㄟ^線性組合方式構(gòu)建一個具有尾部變結(jié)構(gòu)的混合Copula模型。該混合Copula函數(shù)不僅能度量變量之間的上尾和下尾相關(guān)關(guān)系，還能同時(shí)度量變量間的相依程度和相依模式。同時(shí)，本文另一創(chuàng)新之處是考慮了混合Copula模型權(quán)重參數(shù)的時(shí)變性，而Copula函數(shù)參數(shù)是不變的，

3、權(quán)重參數(shù)的時(shí)變性能夠更靈活地捕捉到變量之間相依模式的動態(tài)性。
　　本文在數(shù)據(jù)上選取2000年1月至2013年1月上證綜指、香港恒生指數(shù)、美國標(biāo)普500指數(shù)和日經(jīng)225指數(shù)，研究中國股市與這些股市之間相依性的變化以及是否存在風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)的特征。首先使用AR(1)-GARCH(1,1)-t模型來模擬指數(shù)收益率序列的邊際分布，然后使用靜態(tài)Normal Copula, Gumbel Copula,Clayton Copula, SJC C

4、opula函數(shù)和本文構(gòu)建的具有尾部變結(jié)構(gòu)特征的時(shí)變混合Copula函數(shù)來對中國大陸股市與國際主要股市間的風(fēng)險(xiǎn)傳染及相依特征進(jìn)行建模，并對實(shí)證結(jié)果進(jìn)行分析。實(shí)證結(jié)果表明，十多年來，在中國資本市場逐步對外開放進(jìn)程中，上證指數(shù)與國際主要指數(shù)之間的聯(lián)動性并不強(qiáng)，上證綜指對國際主要股市的影響力還較弱。不過，雖然中國股市與其他四個股市間的尾部相依程度較低，但是當(dāng)市場在面對極端情況時(shí)，例如2008年的次貸危機(jī)，仍然有同時(shí)發(fā)生大起或大落的可能，這在一定