驱动大类资产价格的宏观因素分析——基于高频分解的新视角

发布时间：2021-01-10 17:52

　　大类资产价格是由宏观经济因素驱动的,由于宏观经济变量观测频率的限制,对驱动大类资产价格的宏观因素过程并未给出明确清晰的结论。本文利用符号约束法在模型中引入经济增长和通货膨胀两种宏观冲击实现了对驱动中美两国资产价格的宏观因素的高频分解,较好地实现了资产价格周期与宏观经济周期的对应。本文认为经济状态冲击对债券收益率和股价均有正面影响,通货膨胀冲击是债券收益率的正面影响因素是股价的负面影响因素。本文的研究为在较高频率上进行大类资产配置的理论和实践提供了分析基准,为高频宏观大数据在资产配置领域的应用提供了支持。 

【文章来源】：投资研究. 2019,38(09)北大核心CSSCI

【文章页数】：15 页

【部分图文】：

影子利率的估计结果

最后，计算脉冲响应函数并结合各期经济状态冲击、通货膨胀冲击的数值计算出历史累计随机冲击，债券市场和股票市场历史累计随机冲击的分解分别如图2和图3。我们可以初步发现在2007年9月之后的次贷危机和金融危机期间，经济增速下降所带来的负面冲击对标普指数的下降影响程度最大。而2016年1月后美联储启动退出QE之后，通货膨胀冲击再次对股价水平变化产生了加大影响，在此之前通胀水平对股价水平的影响几乎为0。图3 2000年至2018年美国股价的历史分解

2000年至2018年美国股价的历史分解

【参考文献】：
期刊论文
[1]经济政策不确定性与企业短期金融资产配置[J]. 陆婷.  投资研究. 2018(08)
[2]基于Black-Litterman模型的沪深港基金动态资产配置研究[J]. 韩焯林,乔元波,邵晓燕.  投资研究. 2018(04)
[3]货币政策应该对住房价格波动作出反应吗——基于两部门动态随机一般均衡模型的分析[J]. 侯成琪,龚六堂.  金融研究. 2014(10)



本文编号：2969147