中国与东盟五国的股市联动性研究 ——基于股指收益率的实证分析
发布时间：2021-04-03 21:31
全球经济一体化和金融一体化浪潮加强了世界各国的经济联系,全球资本市场间的沟通越来越频繁,一国股市与其他国家股市间的相互影响被放大。伴随着30年的股市发展史,中国股市不断成长和进步,与世界股市的联动性明显增强。1997年的亚洲金融危机和2008年的美国次贷危机给世界股市带来了巨大的破坏性,导致金融风险在全球范围内蔓延,这样的金融风险给我国股市的国际化发展之路提出了挑战。自2010年1月1日中国-东盟自贸区正式启动以来,中国与东盟国家的进出口贸易额和直接投资额逐年攀升,经济往来日益频繁。在区域一体化和人民币国际化的背景下,中国尤其是与东盟五国（菲律宾、马来西亚、泰国、新加坡、印度尼西亚）间股市的联动性在不断增强。我国与东盟五国在地理位置和经济背景等多方面有着相类似的情况,研究中国与东盟五国的股市联动性有利于我国防范金融风险,实现我国股市的平稳健康发展。本文的研究目标定位为在识别中国与东盟五国的股市联动性情况的基础上,最大程度提高股市联动带来的收益,降低股市联动带来的风险。本文致力于研究以下问题:首先,中国与东盟五国股市间是否存在联动性;其次,如果存在联动性,其大小、方向和持续程度如何;再次...
【文章来源】：云南财经大学云南省
【文章页数】：80 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
中国与东盟五国2009.12.31-2019.12.1股指走势图
第四章中国与东盟五国股市联动性的实证研究44与当期的反应情况进行刻画。脉冲函数反映了菲律宾、马来西亚、泰国、新加坡、印尼和中国的股指收益率中任意一个变量在受到其他变量的一个标准单位误差的冲击后，当期以及之后期的动态变化过程，属于内生变量当期和未来期影响大小的可视化判别。图4.3脉冲响应图本节以广义脉冲响应函数对中国和东盟五国股指变量进行脉冲响应分析，以避免因变量排列先后顺序不同而影响实证结果。设置中国和东盟五国股指延迟至20期，图中横坐标代表期数，纵坐标代表受到的冲击。给中国一个冲击后，中国对其自身的影响在之前两期迅速下降，对印尼、新加坡、泰国、菲律宾、马来西亚的影响在2、3期有微弱影响，之后稳定在0附近。给印尼一个冲击后，印尼对自身的影响在前两期迅速下降，对中国、新加坡、泰国、菲律宾、马来西亚的影响均在2、3期有一个微弱的逐渐上升的影响，之后又逐渐下降至0。
第四章中国与东盟五国股市联动性的实证研究53表4.14DCC-GARCH模型结果cn-phicn-mycn-thicn-sgcn-idCorr0.198***0.223***0.239***0.352***0.226***α0.007410.007810.0438*0.00834***0.0111*β0.930***0.749***0.640***0.988***0.971***注:***、**和*分别为1%、5%和10%显著性水平。为了能更清楚地通过图形反应出动态可变的条件相关系数，下面制出中国与东盟五国的时变相关系数图。如图4.4，2010年到2018年菲律宾与中国股市之间的动态相关系数均为正，大部分集中在0.15-0.25之间，在2016年和2019年出现了两个高峰，联动性明显提升。图4.4中国与菲律宾股市之间的时变相关系数图如图4.5，在2010-2019年间，大部分数据集中在0.2左右，在2015年出现大幅震荡，最高达到0.3以上，最低达到0.5，在2018年达到峰值，之后恢复到0.2左右并平稳运行。
【参考文献】：
期刊论文
[1]“沪港通”实现了我国资本市场国际化的初衷吗?——基于多重结构断点和t-Copula-aDCC-GARCH模型的实证分析[J]. 方艳,贺学会,刘凌,曹亚晖. 国际金融研究. 2016(11)
[2]沪港通下A+H股票网络结构演化的实证分析[J]. 谢凌峰,陈志新. 管理现代化. 2016(03)
[3]基于小波方法的中国股市与亚太股市联动性实证研究[J]. 唐振鹏,周熙雯,黄友珀,陈尾虹. 中国管理科学. 2015(S1)
[4]基于DCC-GARCH模型对金融危机后中美股市联动性研究[J]. 张敬敏,周石鹏. 改革与开放. 2015(20)
[5]内地股市与香港股市融合动态分析——基于沪港通视角[J]. 徐晓光,余博文,郑尊信. 证券市场导报. 2015(10)
[6]A股、H股和美股市场联动性关系研究[J]. 尉伟杰,夏志禹. 北方金融. 2015(09)
[7]基于因子分析模型的中国与亚洲地区股市联动性分析[J]. 梁书涵. 商业经济研究. 2015(19)
[8]金融自由化、贸易强度与股市联动——来自中美市场的证据[J]. 龚金国,史代敏. 国际金融研究. 2015(06)
[9]沪市与香港、美国股票市场间的联动性——基于“沪港通”实施前后的比较分析[J]. 蔡彤彤,王世文. 财会月刊. 2015(14)
[10]复杂网络视角下银行同业间市场风险传染效应研究[J]. 王晓枫,廖凯亮,徐金池. 经济学动态. 2015(03)
博士论文
[1]中国股市与美国股市之间联动性研究[D]. 崔准焕.浙江大学 2007
硕士论文
[1]A股和H股互动关系研究[D]. 钟鸣.上海财经大学 2006
本文编号：3117121
【文章来源】：云南财经大学云南省
【文章页数】：80 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
中国与东盟五国2009.12.31-2019.12.1股指走势图
第四章中国与东盟五国股市联动性的实证研究44与当期的反应情况进行刻画。脉冲函数反映了菲律宾、马来西亚、泰国、新加坡、印尼和中国的股指收益率中任意一个变量在受到其他变量的一个标准单位误差的冲击后，当期以及之后期的动态变化过程，属于内生变量当期和未来期影响大小的可视化判别。图4.3脉冲响应图本节以广义脉冲响应函数对中国和东盟五国股指变量进行脉冲响应分析，以避免因变量排列先后顺序不同而影响实证结果。设置中国和东盟五国股指延迟至20期，图中横坐标代表期数，纵坐标代表受到的冲击。给中国一个冲击后，中国对其自身的影响在之前两期迅速下降，对印尼、新加坡、泰国、菲律宾、马来西亚的影响在2、3期有微弱影响，之后稳定在0附近。给印尼一个冲击后，印尼对自身的影响在前两期迅速下降，对中国、新加坡、泰国、菲律宾、马来西亚的影响均在2、3期有一个微弱的逐渐上升的影响，之后又逐渐下降至0。
第四章中国与东盟五国股市联动性的实证研究53表4.14DCC-GARCH模型结果cn-phicn-mycn-thicn-sgcn-idCorr0.198***0.223***0.239***0.352***0.226***α0.007410.007810.0438*0.00834***0.0111*β0.930***0.749***0.640***0.988***0.971***注:***、**和*分别为1%、5%和10%显著性水平。为了能更清楚地通过图形反应出动态可变的条件相关系数，下面制出中国与东盟五国的时变相关系数图。如图4.4，2010年到2018年菲律宾与中国股市之间的动态相关系数均为正，大部分集中在0.15-0.25之间，在2016年和2019年出现了两个高峰，联动性明显提升。图4.4中国与菲律宾股市之间的时变相关系数图如图4.5，在2010-2019年间，大部分数据集中在0.2左右，在2015年出现大幅震荡，最高达到0.3以上，最低达到0.5，在2018年达到峰值，之后恢复到0.2左右并平稳运行。
【参考文献】：
期刊论文
[1]“沪港通”实现了我国资本市场国际化的初衷吗?——基于多重结构断点和t-Copula-aDCC-GARCH模型的实证分析[J]. 方艳,贺学会,刘凌,曹亚晖. 国际金融研究. 2016(11)
[2]沪港通下A+H股票网络结构演化的实证分析[J]. 谢凌峰,陈志新. 管理现代化. 2016(03)
[3]基于小波方法的中国股市与亚太股市联动性实证研究[J]. 唐振鹏,周熙雯,黄友珀,陈尾虹. 中国管理科学. 2015(S1)
[4]基于DCC-GARCH模型对金融危机后中美股市联动性研究[J]. 张敬敏,周石鹏. 改革与开放. 2015(20)
[5]内地股市与香港股市融合动态分析——基于沪港通视角[J]. 徐晓光,余博文,郑尊信. 证券市场导报. 2015(10)
[6]A股、H股和美股市场联动性关系研究[J]. 尉伟杰,夏志禹. 北方金融. 2015(09)
[7]基于因子分析模型的中国与亚洲地区股市联动性分析[J]. 梁书涵. 商业经济研究. 2015(19)
[8]金融自由化、贸易强度与股市联动——来自中美市场的证据[J]. 龚金国,史代敏. 国际金融研究. 2015(06)
[9]沪市与香港、美国股票市场间的联动性——基于“沪港通”实施前后的比较分析[J]. 蔡彤彤,王世文. 财会月刊. 2015(14)
[10]复杂网络视角下银行同业间市场风险传染效应研究[J]. 王晓枫,廖凯亮,徐金池. 经济学动态. 2015(03)
博士论文
[1]中国股市与美国股市之间联动性研究[D]. 崔准焕.浙江大学 2007
硕士论文
[1]A股和H股互动关系研究[D]. 钟鸣.上海财经大学 2006
本文编号：3117121
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