基于树结构DCC_多元GARCH模型的中国股市波动相关性研究

发布时间：2020-09-23 12:13

　　随着经济的发展和金融全球化的加深,全球各金融市场间的联系越来越密切,分析各金融市场间的波动相关性,在金融风险管理方面具有重要的意义。本文试图利用基于MCMC算法的树结构DCC_多元GARCH模型对我国沪市、深市和港股市场间的波动相关性进行分析。首先,本文对MCMC算法和几种常用的多元GARCH模型进行了综述。然后,本文重点讨论了树结构DCC_多元GARCH模型及其贝叶斯推断过程,介绍了一种估计树结构模型参数后验分布的可行算法—MCMC随机搜索算法,并且给出了预测波动和波动相关性的贝叶斯模型平均方法。最后,利用基于MCMC算法的树结构DCC_多元GARCH模型对我国沪市、深市和港股市场进行了实证分析。通过估计,得到含有一个分枝节点s1 = 1且分枝变量为y1的树结构DCC_多元GARCH模型是最可能的树结构DCC_多元GARCH模型。模型预测性能检验结果显示最可能的树结构DCC_多元GARCH模型的预测性能最好。最后,通过对最可能的树结构DCC_多元GARCH模型预测出的条件方差和条件相关系数的研究发现,股市间的波动相关系数是时变的;在股市出现较大波动时,市场间的相关程度会增强;沪、深两市波动频繁,香港股市波动幅度较大;沪、深两市相关程度很高,大陆市场与香港股市相关性在2005年以来有增大的趋势。
【学位单位】：华中科技大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2009
【中图分类】：F224;F832.51
【部分图文】：

日收益率,恒生指数,上证指数

图 4-1 上证指数、深证成指和香港恒生指数的日收益率图图 4-1 给出了三个股指日收益率序列的图形，本文通过对日收益率序列图形的分析来初步判断日收益率的变化和波动特征。由图 4-1 可见，上证指数、深证成指和香港恒生指数的日收益率序列都出现了许多异常的波动峰值，而且收益率在某些时间

收益率序列,预测图,树结构,条件方差

最可能的树结构 DCC_多元 GARCH 模型的条件方差的证指数、深证成指和香港恒生指数条件方差预测序列上证指数深证成指 3.4898e-004 4.0935e-004 2.2375e-004 2.6249e-004 0.0024 0.0027 5.8799e-005 5.6088e-005 3.1032e-004 3.6338e-004 4-1，在三个股市日收益率出现异常峰值的几个即日收益率序列的异常波动在条件方差预测图股市的预测方差图形可以明显看出，日收益率的条了股市波动的时变性特征。而且表 4-3 中计算的条

比较图,树结构,预测图,香港股市

（3）与国际市场的联系香港股市属于国际性的证券投资市场，对外开放程度比较高，与全球经济和金融市场的联系比较密切。由图 4-3 可以发现，香港股市出现巨大波动都是在受到国际市场的影响和冲击：首先，受 1997 年 10 月亚洲金融风暴和 1998 年 8 月对冲基金的冲击，香港股市在 1997 年至 1998 年期间出现了大幅波动，并且波动频率和波动幅度都非常大；其次，2008 年，受美国次贷危机的影响，香港股市大幅暴跌，出现了巨幅波动，且波动幅度高达 0.008，比 1997 年股市的波动幅度还要大。虽然大陆股市的“国际化”趋势在不断增强，但与国际市场联系的密切程度远不及香港股市。比较图 4-3 中大陆股市历次出现的波动峰值，发现无论是受宏观或股市政策的影响还是受国际市场的冲击，波动的幅度基本都在 0.0025 左右，并且波动幅度差异不大。图 4-4 和表 4-4 分别给出了最可能的树结构 DCC_多元 GARCH 模型的条件相关系数预测序列的图形和条件相关系数预测序列的基本特征。

【参考文献】