金融监管政策与股市波动的关系研究

发布时间：2022-12-23 18:50

　　在世界发达国家,成熟的股票市场被视为国家宏观经济的“晴雨表”。然而,中国股市的有效性以及其反映国民经济的晴雨表功能却受到了国内学者的广泛质疑。究其原因,既有中国股市存在制度缺陷、股市规模总体较小和市场定位存在偏差等诸多内在原因,又有政策性因素影响的外在原因。纵观中国股市近30年的发展历史,政府监管部门频繁干预股市的现象屡见不鲜,股市历次大起大落均有不同的政策因素有着密不可分的联系,因此中国股市有“政策市”之称。频繁失度的金融监管政策干预会对中国股市内在稳定机制的形成造成巨大阻碍,致使市场机制受到扭曲,亦会削弱股市的有效性,致使其晴雨表功能难以发挥。因此,深入研究金融监管政策与中国股市波动之间的关系,对于保障中国股市的健康、可持续发展具有重要的理论意义与现实意义。首先,本文对股市波动、政策事件对股市波动的影响以及金融监管政策与股市波动的关系的文献进行了回顾和梳理。国内外大量实证研究表明,政策事件（尤其是金融监管政策）对股市波动具有重要影响。其次,本文对中国沪深两市指数收益的波动特征进行分析,发现两市的波动特征高度相似。基于此,本文选取更具代表性的上证综指收益率序列为研究对象,运用修正的I... 

【文章页数】：70 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 重要概念界定
    1.3 研究内容及思路
    1.4 研究方法
    1.5 可能的创新之处
第二章 文献综述及实证研究的逻辑
    2.1 股市波动
        2.1.1 国外学者对股市波动的研究
        2.1.2 国内学者对股市波动的研究
    2.2 政策事件对股市波动的影响
        2.2.1 国外学者对政策事件影响股市波动的研究
        2.2.2 国内学者对政策事件影响股市波动的研究
    2.3 金融监管政策与股市波动的关系
    2.4 文献评述
    2.5 本文实证研究的逻辑
第三章 上证综指收益波动的结构性突变检测与金融监管等政策事件匹配
    3.1 ICSS算法及修正ICSS算法
        3.1.1 ICSS算法
        3.1.2 修正的ICSS算法
    3.2 上证综指收益波动的结构性突变检测与政策事件匹配
        3.2.1 数据来源
        3.2.2 上证综指和深证成指收益率序列的描述性统计分析
        3.2.3 上证综指收益波动的结构性变点与相应政策事件
第四章 考虑金融监管等政策事件冲击的模型拟合
    4.1 ARMA模型及GARCH族模型简介
        4.1.1 ARMA模型
        4.1.2 GARCH族模型
    4.2 上证综指收益率序列的预处理
        4.2.1 平稳性检验
        4.2.2 自相关检验
        4.2.3 ARMA模型定阶
        4.2.4 ARCH效应检验
    4.3 未考虑金融监管等政策事件冲击的模型拟合
        4.3.1 GARCH族模型拟合
        4.3.2 ARMA-GARCH族模型拟合
        4.3.3 不同残差分布下的ARMA-GRACH族模型拟合
        4.3.4 最优拟合模型选择
        4.3.5 ARMA-EGARCH模型对上证综指历史波动率的总体拟合效果
    4.4 考虑金融监管等政策事件冲击的模型拟合
        4.4.1 考虑结构性变点的ARMA-EGARCH模型
        4.4.2 考虑金融监管政策冲击的ARMA-EGARCH模型
        4.4.3 考虑其他政策事件冲击的ARMA-EGARCH模型
        4.4.4 综合考虑各类政策事件冲击的ARMA-EGARCH模型
第五章 金融监管政策对上证综指收益波动影响的实证研究
    5.1 金融监管等政策事件的GARCH模型预测及结果修正
    5.2 金融监管等政策事件对上证综指收益波动影响的比较研究
    5.3 具体金融监管政策对上证综指收益波动影响的实证研究
        5.3.1 事件研究法
        5.3.2 具体金融监管政策对上证综指收益波动影响的实证检验
第六章 结论与建议
    6.1 研究结论
    6.2 建议
    6.3 研究不足与展望
致谢
参考文献
作者攻读硕士期间发表的论文


【参考文献】：
期刊论文
[1]股指期货上市对股市波动率的影响——基于双重差分模型的分析[J]. 周亮.  西南大学学报(自然科学版). 2019(03)
[2]基于GARCH-MIDAS模型的宏观经济与股市波动关系[J]. 石强,杨一文,刘雅凯.  计算机工程与应用. 2019(15)
[3]基于修正ICSS算法的时间序列方差结构突变研究[J]. 侯春艳,李俊林,董安强,金海波,冀诚俊.  太原科技大学学报. 2018(05)
[4]政策风险指数与中国股市波动[J]. 贾德奎,李瑞海.  金融论坛. 2018(05)
[5]政策因素、金融危机对中国股市波动性影响——基于ICSS-GARCH模型的分析[J]. 齐岳,廖科智.  系统工程. 2018(04)
[6]何以中国股市不是宏观经济“晴雨表”[J]. 谢百三,童鑫来.  价格理论与实践. 2016(10)
[7]股市波动中的政府干预探究[J]. 刘凯.  沈阳干部学刊. 2016(01)
[8]结构分解视角下股市波动与政策事件关系的实证研究——基于EEMD算法[J]. 姚卫东,王瑞君.  上海经济研究. 2016(01)
[9]基于“沪港通”的沪港股市有效性检验[J]. 李丹凤.  科技创新与生产力. 2016(01)
[10]融资融券交易制度对中国股市波动率的影响——基于面板数据政策评估方法的分析[J]. 陈海强,范云菲.  金融研究. 2015(06)

博士论文
[1]中国证券市场波动成因、预测及监管研究[D]. 杨世伟.对外经济贸易大学 2016
[2]中国证券市场卖空机制研究[D]. 袁怀宇.华中科技大学 2009
[3]中国股市波动的金融政策解释[D]. 徐炳胜.复旦大学 2007

硕士论文
[1]政策事件对中国股票市场波动率影响的定量研究[D]. 王泽.苏州大学 2017
[2]中国股市股指收益结构性变点与波动性建模[D]. 孙小冬.山西财经大学 2011



本文编号：3725242