基于Copula模型的中国股票和债券市场联动性研究
本文关键词:基于Copula模型的中国股票和债券市场联动性研究 出处:《东北财经大学》2012年硕士论文 论文类型:学位论文
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【摘要】:股票和债券市场是目前较为主要的投资市场,其在流动性和风险方面存在着一定的差异性,而股票和债券资产组合也是一种较为常见的投资方式。研究这两个市场收益之间的联动性问题具有重要意义:首先有助于投资者的投资决策。目前金融市场上主要的投资者是个人投资者和机构投资者。随着中国居民收入的增加,更多个人投资者进入证券市场,中国股票市场与债券市场收益联动关系对于他们是个参考,而机构投资者往往具有优秀的专业人才团队和丰富的资源,他们对于金融市场上各种信息的把握往往更准确,因此也要求他们对各项金融知识的了解更加全面,如果机构投资者可以更充分地了解股票市场和债券市场的收益联动关系,则可以更好地在股票市场和债券市场间进行资产配置,以达到收益最大和风险最小的目的,实现有效的投资;其次有助于金融创新,随着我国金融市场的不断开放和发展,要求金融产品种类的多样化,金融创新也会不断进展,研究股票市场和债券市场的联动关系,对这两个市场有很好地把握,对于金融产品的创新起到了一定的积极作用;最后,有助于政策评价,股票与债券市场收益率的动态变化反映着市场不同参与者对于经济运行情况,如通货膨胀率、利率的前期及即期变化的反应,了解股票和债券市场的相关关系,有助于监管者评判政策的效果,评判货币政策对两个市场及其联动关系的影响,以了解是否起到预期的政策调控效果。 本文在参考国内外对于股票与债券市场收益联动关系研究的基础上,选用可以更好地描述非正态分布、非对称分布的信息的Copula函数进行研究。相比传统的金融资产相关关系分析方法,Copula函数有着许多优势,同时可以更好地刻画随机变量的尾部相关性,以了解突发事件对金融资产相关性的影响。接下来,对股票与债券市场收益联动以及Copula函数相关理论知识进行介绍,以了解本文研究的理论基础。之后,回顾了中国股票市场与债券市场的政策变迁,并介绍了现在的发展状况,这是对我国股票市场和债券市场过去和现状的简单梳理。然后是本文最重要的实证研究部分,本文首先采用股票市场和债券市场的日收益率序列数据进行研究,采用Copula-GARCH模型对我国股票与债券市场收益联动进行分析,对比了几种常相关Copula函数的分析结果,然后选用时变相关Copula函数进行分析,并将所得结果与常相关Copula函数的分析结果进行对比。最后本文分析了实证研究部分所得结果的原因,并提出相关政策建议。 通过研究发现,在常相关的几种Copula模型中,Clayton Copula对股票市场和债券市场日收益联动的关系的模拟较好,通过对相关参数分析,股票市场与债券市场日收益联动性较弱。在对两种时变Copula模型进行分析后,发现模型效果普遍好于常相关的Copula模型。在对几个相关系数较高的阶段进行分析后,发现经济环境和政策等因素对股票市场和债券市场相关性影响较大。 本文在研究过程中主要采取的是实证分析法,选用Copula-GARCH模型对我国股票与债券市场收益联动进行分析,并对时变的正态Copula模型和时变的SJC Copula模型进行研究。最后结合实际分析了实证结果,并提出政策建议。 本文的创新之处在于,本文在研究方法上采用Copula函数,更好地捕捉非正态、非对称分布的信息,刻画随机变量的尾部相关性。同时,为了分析长期和短期内股票与债券市场收益联动性的不同特征,本文分别对日、周数据进行了分析。在对股票与债券收益联动的影响因素中,相关系数本身也有许多特征可以挖掘,本文对时变Copula函数进行初探,定量的分析了尾部相关系数的特征。不足之处在于,在数据的选取上,由于要考察股票与债券市场之间的相关性,所以只保留了两个市场同时进行交易的数据。因此,收益率样本是截断的,会产生一定的误差。另外,制度变化对于股市和债市间收益率相关关系具有一定的影响,它们可以构成极端事件影响尾部相关性,制度是一个很重要的因素,但制度因素的衡量并不容易,本文仅作了定性的分析,很多文献采用引进一个虚拟变量的方法,但仅是采用这个虚拟变量来解释证券市场的制度演变是极其不充分的,寻找更为合适的制度因素变量是一个重点的改进方向。
[Abstract]:......
【学位授予单位】:东北财经大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2012
【分类号】:F832.51;F224
【参考文献】
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,本文编号:1409763
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