贸易摩擦、日内跳跃与股市波动——基于中国高频数据的经验证据

发布时间：2020-12-28 05:54

　　中美贸易摩擦备受各界关注,研究中美贸易摩擦对中国金融市场波动率的冲击具有时代意义。本文基于HAR-RV事件拓展模型及日内跳跃Logistic模型,量化分析了中美贸易摩擦事件对中国沪深300指数及受加增关税影响的行业指数（农产品、通信设备、专用设备、医疗器械、铁路运输、航天装备）造成的影响。本文研究发现,中美贸易摩擦事件对这些指数均会产生迅速且短暂的冲击;美国制裁公告比中国制裁公告对中国市场的影响更大;通信设备与医疗器械行业受美国制裁公告影响程度最大;引入贸易摩擦事件会加强波动率预测模型样本内外的预测效果。本文实证结果可为政策制定者防范系统性金融风险提供参考。 

【文章来源】：国际金融研究. 2019年12期 北大核心CSSCI

【文章页数】：11 页

【文章目录】：
引言
一、文献综述
    （一）中美贸易摩擦与20世纪80年代日美贸易摩擦的异同
    （二）宏观事件对金融市场波动率的影响机制
    （三）HAR-RV族模型发展过程
二、研究模型与方法
    （一）HAR-RV-（C）J-Event模型
    （二）降噪方法
    （三）日内跳跃检验方法
三、实证结果
    （一）数据说明
        1．贸易摩擦事件数据
        2．股票指数行情数据
    （二）EEMD及小波软阈值降噪后日内跳跃检验分析
    （三）HAR-RV族模型样本内估计与样本外预测
四、结论与政策建议


【参考文献】：
期刊论文
[1]“一带一路”国际产能合作促进包容与可持续的工业化[J]. 刘艳红.  经济与管理. 2019(04)
[2]中国经济增长四十年回顾与展望[J]. 李建伟.  管理世界. 2018(10)
[3]贸易摩擦对中美经济及资产价格的影响——历史比较与数据推演[J]. 赵建,胡晨曦.  国际金融. 2018(09)
[4]涨跌幅限制:是否稳定了股票市场?——基于GARCH事件模型的实证检验[J]. 盛军锋,李善民,邓勇.  金融发展研究. 2009(01)



本文编号：2943240