股票市场流动性与崩盘风险 ——基于COPULA模型的实证

发布时间：2021-09-07 22:07

　　在现代经济市场中,企业能够通过发行股票筹集大额资金,加速企业扩展业务的进程,股票市场这一筹集资金的功能使社会上分散的资金可以最大程度上被利用;对于个人投资者而言,购买不同行业的股票这一的理财方式既满足了其投资需求,又有利于个人财富的保值增值。股市极大地促进了国民经济的发展,然而中国股票市场与发达国家相比具有成立时间短、成熟度不够的特性,且中国股票市场自成立以来行情并不稳定,股价崩盘现象时有发生,崩盘使大量的资金化为泡沫,极大地影响了投资者的积极性以及股票市场的有序发展。本文从股票市场流动性这一企业外部视角,分析其与股价崩盘风险之间的关系,更深层次地挖掘两者的相关性。文章在现有的理论分析基础上,对流动性与崩盘之间的逻辑进行了梳理,实证部分本文选取2009年至2018年的上证综合指数数据和2017年至2019年的沪深300股票指数数据作为文章的研究对象,运用COPULA模型,分别对两组数据计算的股票市场流动性与崩盘风险之间的相关性进行分析。通过实证分析文章得出以下结论:上证综合指数数据的实证结果显示:（1）股票市场流动性与崩盘风险具有正向的相关关系,且尾部（上尾）相关性显著。即说明,股市存... 

【文章来源】：安徽财经大学安徽省

【文章页数】：54 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

研究框架

从下列的图4-1是股票市场流动性和股价崩盘风险得时间序列图,可以看到上证综指数据的流动性和崩盘风险情况,股票市场流动性在2014年底到2015年初达到了极强的状态,而除此之外流动性序列则相对比较平缓;相对于市场流动性而言,指数的崩盘风险在样本期间内则呈现出均匀波动状态,整体来看崩盘风险在-2至2的范围内波动。二、变量检验

根据上述的数据检验,了解到股票市场的流动性是平稳的时间序列,且股票市场流动性具有显著的ARCH效应,因此可以对股票市场的流动性指标构建CARR模型,过滤掉序列的ARCH效应,为后续建立Copula模型做准备。三、模型的参数估计

【参考文献】：
期刊论文
[1]沪港通降低了股价崩盘风险吗——基于双重差分模型的实证研究[J]. 郭阳生,沈烈,汪平平.  山西财经大学学报. 2018(06)
[2]股票流动性与股价崩盘风险:公司治理和短期行为视角[J]. 林永坚,曹国华,沈华玉.  重庆大学学报(社会科学版). 2018(02)
[3]社会责任信息披露与股价崩盘风险——基于信息效应与声誉保险效应的路径分析[J]. 宋献中,胡珺,李四海.  金融研究. 2017(04)
[4]市场流动性与市场预期的动态相关结构研究——基于ARMA-GJR-GARCH-Copula模型分析[J]. 姚登宝,刘晓星,张旭.  中国管理科学. 2016(02)
[5]企业过度投资与股价崩盘风险[J]. 江轩宇,许年行.  金融研究. 2015(08)
[6]货币政策、流动性不足与个股暴跌风险[J]. 代冰彬,岳衡.  金融研究. 2015(07)
[7]货币政策、股票流动性与股票价格暴跌风险[J]. 邹萍.  南方经济. 2015(07)
[8]内部人抛售、信息环境与股价崩盘[J]. 吴战篪,李晓龙.  会计研究. 2015(06)
[9]内部控制信息披露能够降低股价崩盘风险吗?[J]. 叶康涛,曹丰,王化成.  金融研究. 2015(02)
[10]产权性质、股票流动性与股价崩盘风险[J]. 熊家财.  当代经济科学. 2015(01)



本文编号：3390329