我国股票市场行业指数的联动性研究
发布时间：2021-02-07 05:02
随着我国经济实力的增长,证券市场空前繁荣,与世界各国股市间的关联性也越来越紧密。现如今许多学者的研究主要集中在一个国家与其他国家之间的联动性,而通过行业分类对一个国家股市的研究相对来说比较少。但研究一个国家各个行业市场间的联动性对股票市场行业的发展、管理及运营方面都有重要的意义。与国外股市相比我国股票市场的波动起伏较大,2008年爆发的全球经济危机并没有持续影响中国股票市场,在2009年我国股票市场的发展异常的繁荣,因此很多市场参与者想要了解我国股票市场繁荣的原因。在2015年我国许多行业生产的产品数量增多,固定资产投资额较大,而到2016年时我国许多行业的经营状况都在下滑,为了分析产生这类现象的原因,考虑各个行业之间是否存在相互影响,对我国股票市场行业之间相关性的分析是很有必要的。对行业进行分析不仅可以为投资者提供详细的背景资料和相关政策的理解,而且还可以让他们了解各个行业的发展状况以便更好的确定投资重点。本文以我国农林、电力、制造、地产、运输、金融的股票市场行业指数为研究对象,选取2013年5月2日-2017年7月3日各市场行业指数的日收盘价的数据进行分析,并构建DCC-GARCH...
【文章来源】：广西师范大学广西壮族自治区
【文章页数】：39 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景与意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 研究方法与内容
1.2.1 研究方法
1.2.2 研究内容
1.3 文献综述
1.3.1 国外相关研究
1.3.2 国内相关研究
1.4 研究的创新点
第2章 相关理论及模型
2.1 行业划分方法
2.2 理论模型介绍
2.2.1 ARCH和GARCH模型
2.2.2 多元GARCH模型
2.2.3 动态条件相关DCC-GARCH模型
2.2.4 DCC模型的参数估计
第3章 行业指数联动性的实证分析
3.1 数据的选择与基本统计分析
3.1.1 数据的选择与处理
3.1.2 行业指数的特征描述
3.2 平稳性检验及其非条件相关系数
3.2.1 平稳性检验
3.2.2 非条件相关系数
3.3 模型的建立与参数估计
3.3.1 单变量GARCH模型的建立与参数估计
3.3.2 DCC-GARCH模型建立与估计
3.4 风险水平与动态联动性的关系
第4章 结论及展望
4.1 结论
4.2 局限性及展望
参考文献
附录
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]资本资产定价模型在中国沪市的应用与检验——基于行业分组方法[J]. 阳向军,杨善朝. 广西师范大学学报(自然科学版). 2017(04)
[2]我国股市的对外溢出效应与国际影响力研究——基于Copula-DCC-GARCH模型[J]. 李红权,何敏园. 系统科学与数学. 2017(08)
[3]我国股票市场指数与国际股票市场主要指数的联动性研究——基于协整分析[J]. 赵若瑜. 时代金融. 2017(14)
[4]中、美两国股票指数联动性的实证研究[J]. 陈丽莎,唐旭,马岩. 金融经济. 2017(04)
[5]基于DCC-GARCH模型的新兴市场金融传染效应检验[J]. 刘慧悦. 统计与决策. 2016(12)
[6]基于GED-GARCH族模型沪深股指波动性研究[J]. 肖健. 内蒙古财经大学学报. 2016(03)
[7]基于DCC-GARCH模型对金融危机后中美股市联动性研究[J]. 张敬敏,周石鹏. 改革与开放. 2015(20)
[8]基于DCC-GARCH模型的国际原油价格与美元的动态相关性研究[J]. 张婷. 贵州商业高等专科学校学报. 2015(02)
[9]大陆、香港和台湾股票市场联动性的动态分析——基于DCC-MVGARCH模型[J]. 吴昊,王智. 经济研究导刊. 2014(31)
[10]上海股票市场与深圳A、B股市场的动态相关关系——基于多元DCC-GARCH模型[J]. 褚昌友,胡来丰,罗阳. 赤峰学院学报(自然科学版). 2013(22)
硕士论文
[1]东亚股票市场的联动性分析[D]. 燕翔.青岛大学 2017
[2]中国股票市场流动性与收益率的相关性分析[D]. 潘思辰.上海师范大学 2017
[3]中国股票市场行业波动溢出效应的实证研究[D]. 马文燕.兰州商学院 2010
[4]基于树结构DCC多元GARCH模型的中国股市波动相关性研究[D]. 左秀霞.华中科技大学 2009
本文编号：3021701
【文章来源】：广西师范大学广西壮族自治区
【文章页数】：39 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景与意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 研究方法与内容
1.2.1 研究方法
1.2.2 研究内容
1.3 文献综述
1.3.1 国外相关研究
1.3.2 国内相关研究
1.4 研究的创新点
第2章 相关理论及模型
2.1 行业划分方法
2.2 理论模型介绍
2.2.1 ARCH和GARCH模型
2.2.2 多元GARCH模型
2.2.3 动态条件相关DCC-GARCH模型
2.2.4 DCC模型的参数估计
第3章 行业指数联动性的实证分析
3.1 数据的选择与基本统计分析
3.1.1 数据的选择与处理
3.1.2 行业指数的特征描述
3.2 平稳性检验及其非条件相关系数
3.2.1 平稳性检验
3.2.2 非条件相关系数
3.3 模型的建立与参数估计
3.3.1 单变量GARCH模型的建立与参数估计
3.3.2 DCC-GARCH模型建立与估计
3.4 风险水平与动态联动性的关系
第4章 结论及展望
4.1 结论
4.2 局限性及展望
参考文献
附录
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]资本资产定价模型在中国沪市的应用与检验——基于行业分组方法[J]. 阳向军,杨善朝. 广西师范大学学报(自然科学版). 2017(04)
[2]我国股市的对外溢出效应与国际影响力研究——基于Copula-DCC-GARCH模型[J]. 李红权,何敏园. 系统科学与数学. 2017(08)
[3]我国股票市场指数与国际股票市场主要指数的联动性研究——基于协整分析[J]. 赵若瑜. 时代金融. 2017(14)
[4]中、美两国股票指数联动性的实证研究[J]. 陈丽莎,唐旭,马岩. 金融经济. 2017(04)
[5]基于DCC-GARCH模型的新兴市场金融传染效应检验[J]. 刘慧悦. 统计与决策. 2016(12)
[6]基于GED-GARCH族模型沪深股指波动性研究[J]. 肖健. 内蒙古财经大学学报. 2016(03)
[7]基于DCC-GARCH模型对金融危机后中美股市联动性研究[J]. 张敬敏,周石鹏. 改革与开放. 2015(20)
[8]基于DCC-GARCH模型的国际原油价格与美元的动态相关性研究[J]. 张婷. 贵州商业高等专科学校学报. 2015(02)
[9]大陆、香港和台湾股票市场联动性的动态分析——基于DCC-MVGARCH模型[J]. 吴昊,王智. 经济研究导刊. 2014(31)
[10]上海股票市场与深圳A、B股市场的动态相关关系——基于多元DCC-GARCH模型[J]. 褚昌友,胡来丰,罗阳. 赤峰学院学报(自然科学版). 2013(22)
硕士论文
[1]东亚股票市场的联动性分析[D]. 燕翔.青岛大学 2017
[2]中国股票市场流动性与收益率的相关性分析[D]. 潘思辰.上海师范大学 2017
[3]中国股票市场行业波动溢出效应的实证研究[D]. 马文燕.兰州商学院 2010
[4]基于树结构DCC多元GARCH模型的中国股市波动相关性研究[D]. 左秀霞.华中科技大学 2009
本文编号：3021701
本文链接：https://www.wllwen.com/jingjilunwen/jinrongzhengquanlunwen/3021701.html
