股票与黄金市场间收益率溢出效应研究

发布时间：2017-08-14 01:10

  本文关键词：股票与黄金市场间收益率溢出效应研究

  更多相关文章： 股票市场 黄金市场 TVP-VAR 溢出效应

【摘要】：随着世界经济一体化趋势的不断增强和信息技术的飞速发展,金融市场之间的联系也越来越紧密。股票市场和黄金市场是金融市场的重要组成部分,因此研究二者之间的溢出效应具有一定的现实意义。本文将从收益率角度来研究市场间的溢出效应。在次贷危机、欧债危机和国际黄金价格暴跌的市场环境下,本文以中国股票市场、中国黄金市场、国际股票市场和国际黄金市场为研究对象,以沪深300指数、上海黄金现货价格、标准普尔500指数和伦敦黄金现货价格的周收益率作为这四个市场的代理变量,采用时变参数向量自回归模型(Time-Varying Parameter Vector Autoregressive model,TVP-VAR)来考察股票与黄金市场之间的收益率溢出效应。与传统VAR模型相比较,TVP-VAR模型假定参数和随机扰动项是时变的,当经济系统发生突变时,它能捕捉到变量之间的关系。在实证研究部分,首先,本文在传统VAR模型的基础上构建TVP-VAR模型。然后,对四个市场变量序列进行ADF单位根检验,以验证序列间是否存在“伪回归”现象。再者,对四个变量序列进行Granger因果检验,以初步判断股票与黄金市场之间是否存在因果引导关系,为下文的研究做基础。最后,利用TVP-VAR模型进行实证分析。实证分析的过程如下:第一,根据Granger因果检验的结果设定变量序列进入模型的顺序,并确定模型的滞后阶数;第二,利用马尔科夫蒙特卡罗模拟(MCMC)方法对模型的参数进行估计,以判断模型拟合效果是否良好;第三,时变波动率可以较好地反映历史波动情况,以此初步判断变量是否存在结构突变现象;第四,利用TVP-VAR模型下产生的两种脉冲响应函数对市场之间的收益率溢出效应进行全面的分析。一种是等间隔脉冲响应函数,分析了股票与黄金市场在全样本区间内的收益溢出方向和动态变化;另一种是时点脉冲响应函数,分析了在次贷危机、欧债危机和黄金暴跌这三个时点下,股票与黄金市场之间的收益溢出关系。研究结果表明,股票与黄金市场之间存在收益率溢出效应,受变量结构冲击或者典型经济事件的影响,溢出效应会加剧,并且溢出方向也会发生变化。溢出关系如下:第一,次贷危机和欧债危机期间,国际股票市场与国际黄金市场存在负向收益率溢出效应,中国股票市场与中国黄金市场存在负向收益率溢出效应,国际股票市场对中国黄金市场存在负向的收益率溢出效应。第二,国际黄金价格暴跌期间,国际股票市场对国际黄金市场存在正向的收益率溢出效应,中国股票市场与中国黄金市场存在正向收益率溢出效应;国际股票市场对中国黄金市场存在负向的收益率溢出效应,国际黄金市场对国际股票市场存在负向的收益率溢出效应。根据研究的结果,提出政策建议。从政府角度出发,第一,政府决策者应该提高对市场风险的监管和控制能力。第二,防范市场风险,加强国内股票与黄金市场的规范与创新。从市场投资者角度出发,要提高自身对股票与黄金市场的风险把控能力,实现投资组合的多元化。
【关键词】：股票市场 黄金市场 TVP-VAR 溢出效应
【学位授予单位】：成都理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F224;F832.54;F832.51
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 第1章 引言10-19
• 1.1 选题背景和研究意义10-11
• 1.1.1 选题背景10-11
• 1.1.2 研究意义11
• 1.2 文献综述11-15
• 1.2.1 收益率溢出效应的研究11-13
• 1.2.2 股票与黄金市场相关性的研究13-15
• 1.3 问题的提出和研究内容15-16
• 1.4 研究方法和论文的结构安排16-17
• 1.5 创新点17-19
• 第2章 TVP-VAR模型的设定与估计方法19-25
• 2.1 VAR模型的发展与演变19-20
• 2.2 TVP-VAR模型的设定20-22
• 2.2.1 多变量的SVAR模型20-21
• 2.2.2 TVP-VAR模型21-22
• 2.3 TVP-VAR模型的估计方法与运用22-25
• 2.3.1 贝叶斯估计过程22
• 2.3.2 MCMC方法22-23
• 2.3.3 时变脉冲响应函数23-25
• 第3章 股票与黄金市场间收益率溢出效应实证分析25-48
• 3.1 样本选取与数据处理25-26
• 3.2 收益序列统计特征26-27
• 3.3 平稳性检验27
• 3.4 Granger因果检验27-28
• 3.5 TVP-VAR模型的参数估计28-31
• 3.5.1 变量顺序设定和滞后阶数确定28-29
• 3.5.2 MCMC方法下的估计结果29-31
• 3.6 TVP-VAR模型的时变波动率分析31-34
• 3.7 TVP-VAR模型的时变脉冲响应34-48
• 3.7.1 等间隔脉冲响应34-40
• 3.7.2 时点脉冲响应40-48
• 第4章 政策建议48-49
• 结论49-51
• 致谢51-52
• 参考文献52-55
• 攻读学位期间取得学术成果55

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本文编号：669941