中国股市行业间高阶矩风险溢出效应研究
发布时间：2021-06-27 20:54
已有的股市溢出效应研究多集中于均值及波动溢出效应层面,而鲜有研究探讨股市行业间的高阶矩风险溢出效应.针对已有研究存在的不足之处,文章基于高阶矩GARCHSK模型以及Diebold和Yilmaz （2014）提出的Connectedness方法,研究了中国股市行业间的均值、波动、偏度和峰度溢出效应.实证结果表明:中国股市行业间不仅存在着较强的均值及波动层面的溢出效应,高阶矩风险溢出效应同样显著;工业、材料和可选消费行业是中国股市的系统重要性行业,扮演主要的风险净溢出者角色,而电信服务、能源及金融行业是主要的风险净接受者;股市行业间高阶矩风险溢出效应具有显著的时变特征,且容易受到国内外重大事件的影响;重大危机事件往往会引起股市行业间的风险溢出效应的增强,且金融危机期间的风险溢出效应显著强于危机前和危机后;股市行业间动态风险溢出效应在牛市中倾向于减弱,而在熊市中则倾向于增强.文章的研究成果不仅丰富和完善了股市风险溢出效应的研究框架,而且可以为现实中投资者和监管部门进行投资组合及风险管理实践提供有力的决策考量依据.
【文章来源】：系统科学与数学. 2020,40(07)北大核心CSCD
【文章页数】：27 页
【部分图文】：
图１行业收益率序列皮尔逊相关性热图??（Ｆｉｇｕｒｅ?１?Ｈｅａｔ?ｍａｐ?ｏｆ?ｐｅｒｓｏｎ?ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ?ｍａｔｒｉｘ?
??处于系统重要性地位，而电愔服务业更容易受到其他行业风险冲击的影响．另外，材料行业??对房地产行业的溢出效应也十分明ｓ，原因在于材料作为房地产行业的上游产业链行业，二??者之间的联系十分密切，材料行业的整体运行状况对下游房地产行业产生着十分显著的患??响．??以上结论均基于全洋本静态溢出测笄结果所得，然而现实中广义ＶＡＢ模型的参数可能??会随着时间而发生改变．因此，需要通过滚动时间窗法进行各个不同矩框架下的行业间动态??风险溢出效应分析．??３．３行业间动态总溢出效应分析??图２－５给出了中国股ｒ｜ｆ行业间不同矩框架下的劾态时变溢出效应，可以看出，均值溢出、??波动溢出以及偏度溢出效应呈现出较为Ｍ著ｉ相似的时变持征，而峰度溢出效应的时变特??征更为明显．为了探究总溢出效应的时变持征哼重大事件节点之间的关系，本文将历史重大??事件在４轜图中均进行了标注．参照已有文献的研究方隹＾本文主要选取国内外重大??的经济和政治事件２国内重大经济事件包括：中国加入世贸组织、“７２ＰＣ改、股权分置改??革、．万亿”投资计划、股指期货上市交易、国务院印发新国九条＞?“炉港通”实行、２０４Ｓ年??中国股ｆｔ爆发“股灰深港通”实行、２０１８年２月中国股ｒｔｆ暴跌；国内重大政治事件包括：??中共十六大至中共十九大、十六届３：中全会至十九届３中全会国际重大经济省件包括：＿?．蠢??国次、贷危机、欧洲债务危机、中美“贸易战，国际重大政｜＆事件包括：美军击毙“基地组织??头目”本拉登、英国女王批准英国脱欧法案．同时，参照Ｕ有研究文敵采用非参数方??法，根据股市行情变化的各个彼峰和波谷，从而准确甄别出中国股＃的牛、熊周期，本文的窗??口长度取为８个
崔金鑫等：中国股市行业间高阶矩风险溢出效应研究??１１９１??图３行业间波动总溢出效应??（Ｆｉｇｕｒｅ?３?Ｔｏｔａｌ?ｖｏｌａｔｉｌｉｔｙ?ｓｐｉｌｌｏｖｅｒｓ?ａｍｏｎｇ?ｓｔｏｃｋ?ｍａｒｋｅｔ?ｉｎｄｕｓｔｒｉｅｓ）??图４行业间偏度总溢出效应??（Ｆｉｇｕｒｅ?４?Ｔｏｔａｌ?ｓｋｅｗｎｅｓｓ?ｓｐｉｌｌｏｖｅｒｓ?ａｍｏｎｇ?ｓｔｏｃｋ?ｍａｒｋｅｔ?ｉｎｄｕｓｔｒｉｅｓ）??表６中国股市牛熊周期区间划分??（Ｔａｂｌｅ?６?Ｃｈｉｎａ’ｓ?ｓｔｏｃｋ?ｍａｒｋｅｔ?ｂｕｌｌ?－?ｂｅａｒ?ｃｙｃｌｅ?ｉｎｔｅｒｖａｌ）??周期?时间区间?周期?时间区间??熊：审１??２００１??年１月??４??０?＿??－２００５??年５月??３１日??２００５年６月１??曰－??２００７?年?１?月?１６??曰??簾書２??２００７??年１月??１７??０??－２００８??；年１月??２９日??２??２００８年１０月３０日??－２００９?年?８?月?５??曰??熊市ａ??２００９??年８月??６??曰＿??－２０１４??年７月??２１日??牛市３??２０１４?年?７?月?２：??２曰??－２０１５?年?６?月?８??０??：＿督４??２０１５??年６月??９??曰＿??－２０１６??年１月??２８日??４??２０１６?年?１?月?２９??曰＿??－２０１８?年?１?月?２４??０??齡ｉ??２０１８??年１月??２５??曰??－２０１９??１年３月??１４日??综合剖析４幅图所反映盼侥息，本文归纳出如下四点绪论??
【参考文献】：
期刊论文
[1]经济政策不确定性的溢出效应及形成机理研究[J]. 张喜艳,陈乐一. 统计研究. 2019(01)
[2]基于藤copula-CAViaR方法的股市风险溢出效应研究[J]. 许启发,王侠英,蒋翠侠,熊熊. 系统工程理论与实践. 2018(11)
[3]我国金融机构系统性金融风险度量与跨部门风险溢出效应研究[J]. 杨子晖,陈雨恬,谢锐楷. 金融研究. 2018(10)
[4]中国股票市场最优套期保值比率研究——基于高阶矩HAR模型[J]. 唐勇,崔金鑫. 系统科学与数学. 2018(09)
[5]基于波动溢出网络的我国金融机构系统重要性[J]. 王丹,黄玮强. 系统工程. 2018(08)
[6]中国香港股票市场的溢出效应和收益引导角色——基于亚太地区股票市场的分析[J]. 周开国,杨海生,伍颖华. 管理科学学报. 2018(05)
[7]中国股指期货和现货市场信息传导关系在牛熊市中的异化现象[J]. 赵慧敏,陈晓倩,黄嵩. 系统工程理论与实践. 2018(04)
[8]股票市场和外汇市场间风险溢出效应研究——基于GARCH-时变Copula-CoVaR模型的分析[J]. 周爱民,韩菲. 国际金融研究. 2017(11)
[9]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)
[10]沪港通背景下行业间波动溢出效应及形成机理[J]. 徐晓光,廖文欣,郑尊信. 数量经济技术经济研究. 2017(03)
本文编号：3253590
【文章来源】：系统科学与数学. 2020,40(07)北大核心CSCD
【文章页数】：27 页
【部分图文】：
图１行业收益率序列皮尔逊相关性热图??（Ｆｉｇｕｒｅ?１?Ｈｅａｔ?ｍａｐ?ｏｆ?ｐｅｒｓｏｎ?ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ?ｍａｔｒｉｘ?
??处于系统重要性地位，而电愔服务业更容易受到其他行业风险冲击的影响．另外，材料行业??对房地产行业的溢出效应也十分明ｓ，原因在于材料作为房地产行业的上游产业链行业，二??者之间的联系十分密切，材料行业的整体运行状况对下游房地产行业产生着十分显著的患??响．??以上结论均基于全洋本静态溢出测笄结果所得，然而现实中广义ＶＡＢ模型的参数可能??会随着时间而发生改变．因此，需要通过滚动时间窗法进行各个不同矩框架下的行业间动态??风险溢出效应分析．??３．３行业间动态总溢出效应分析??图２－５给出了中国股ｒ｜ｆ行业间不同矩框架下的劾态时变溢出效应，可以看出，均值溢出、??波动溢出以及偏度溢出效应呈现出较为Ｍ著ｉ相似的时变持征，而峰度溢出效应的时变特??征更为明显．为了探究总溢出效应的时变持征哼重大事件节点之间的关系，本文将历史重大??事件在４轜图中均进行了标注．参照已有文献的研究方隹＾本文主要选取国内外重大??的经济和政治事件２国内重大经济事件包括：中国加入世贸组织、“７２ＰＣ改、股权分置改??革、．万亿”投资计划、股指期货上市交易、国务院印发新国九条＞?“炉港通”实行、２０４Ｓ年??中国股ｆｔ爆发“股灰深港通”实行、２０１８年２月中国股ｒｔｆ暴跌；国内重大政治事件包括：??中共十六大至中共十九大、十六届３：中全会至十九届３中全会国际重大经济省件包括：＿?．蠢??国次、贷危机、欧洲债务危机、中美“贸易战，国际重大政｜＆事件包括：美军击毙“基地组织??头目”本拉登、英国女王批准英国脱欧法案．同时，参照Ｕ有研究文敵采用非参数方??法，根据股市行情变化的各个彼峰和波谷，从而准确甄别出中国股＃的牛、熊周期，本文的窗??口长度取为８个
崔金鑫等：中国股市行业间高阶矩风险溢出效应研究??１１９１??图３行业间波动总溢出效应??（Ｆｉｇｕｒｅ?３?Ｔｏｔａｌ?ｖｏｌａｔｉｌｉｔｙ?ｓｐｉｌｌｏｖｅｒｓ?ａｍｏｎｇ?ｓｔｏｃｋ?ｍａｒｋｅｔ?ｉｎｄｕｓｔｒｉｅｓ）??图４行业间偏度总溢出效应??（Ｆｉｇｕｒｅ?４?Ｔｏｔａｌ?ｓｋｅｗｎｅｓｓ?ｓｐｉｌｌｏｖｅｒｓ?ａｍｏｎｇ?ｓｔｏｃｋ?ｍａｒｋｅｔ?ｉｎｄｕｓｔｒｉｅｓ）??表６中国股市牛熊周期区间划分??（Ｔａｂｌｅ?６?Ｃｈｉｎａ’ｓ?ｓｔｏｃｋ?ｍａｒｋｅｔ?ｂｕｌｌ?－?ｂｅａｒ?ｃｙｃｌｅ?ｉｎｔｅｒｖａｌ）??周期?时间区间?周期?时间区间??熊：审１??２００１??年１月??４??０?＿??－２００５??年５月??３１日??２００５年６月１??曰－??２００７?年?１?月?１６??曰??簾書２??２００７??年１月??１７??０??－２００８??；年１月??２９日??２??２００８年１０月３０日??－２００９?年?８?月?５??曰??熊市ａ??２００９??年８月??６??曰＿??－２０１４??年７月??２１日??牛市３??２０１４?年?７?月?２：??２曰??－２０１５?年?６?月?８??０??：＿督４??２０１５??年６月??９??曰＿??－２０１６??年１月??２８日??４??２０１６?年?１?月?２９??曰＿??－２０１８?年?１?月?２４??０??齡ｉ??２０１８??年１月??２５??曰??－２０１９??１年３月??１４日??综合剖析４幅图所反映盼侥息，本文归纳出如下四点绪论??
【参考文献】：
期刊论文
[1]经济政策不确定性的溢出效应及形成机理研究[J]. 张喜艳,陈乐一. 统计研究. 2019(01)
[2]基于藤copula-CAViaR方法的股市风险溢出效应研究[J]. 许启发,王侠英,蒋翠侠,熊熊. 系统工程理论与实践. 2018(11)
[3]我国金融机构系统性金融风险度量与跨部门风险溢出效应研究[J]. 杨子晖,陈雨恬,谢锐楷. 金融研究. 2018(10)
[4]中国股票市场最优套期保值比率研究——基于高阶矩HAR模型[J]. 唐勇,崔金鑫. 系统科学与数学. 2018(09)
[5]基于波动溢出网络的我国金融机构系统重要性[J]. 王丹,黄玮强. 系统工程. 2018(08)
[6]中国香港股票市场的溢出效应和收益引导角色——基于亚太地区股票市场的分析[J]. 周开国,杨海生,伍颖华. 管理科学学报. 2018(05)
[7]中国股指期货和现货市场信息传导关系在牛熊市中的异化现象[J]. 赵慧敏,陈晓倩,黄嵩. 系统工程理论与实践. 2018(04)
[8]股票市场和外汇市场间风险溢出效应研究——基于GARCH-时变Copula-CoVaR模型的分析[J]. 周爱民,韩菲. 国际金融研究. 2017(11)
[9]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)
[10]沪港通背景下行业间波动溢出效应及形成机理[J]. 徐晓光,廖文欣,郑尊信. 数量经济技术经济研究. 2017(03)
本文编号：3253590
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