沪深股市偏度风险及对我国宏观经济的影响研究

发布时间：2020-10-20 03:57

　　 近年来,越来越多的投资组合、资产定价、风险价值和期权估值模型开始强调资产收益的非对称性,将偏度纳入资产收益建模日益流行。大量研究表明,资产收益分布具有非对称性,且分布的偏度和峰度具有明显的时变特征[1]。因此,研究偏度风险,尤其是时变的偏度风险对于维持金融市场稳定发展尤为重要。本文对比了基于各对称分布的GARCH模型与基于不同非对称分布的GARCHSK模型,通过DM检验,发现基于Gram-Charlier扩展序列的GARCHSK模型对于收益率序列高阶矩的描述效果最佳,并在此基础上得出沪深股市日度偏度数据。经济学研究的核心问题是信心与预期。金融市场不景气会直接影响人们的期望,导致国民对未来经济的发展缺乏信心与合理的预期。股市作为宏观经济的“晴雨表”,其表现对国民经济,尤其是消费者信心的影响十分巨大,因此讨论股市偏度风险对宏观经济的影响十分必要。在将股市偏度风险用于宏观经济模型时,传统宏观计量模型需要利用加总或插值等方法将混频数据统一到同频数据再应用于宏观经济模型中,而混频数据模型是直接利用混频数据构建模型,避免了因数据加总或插值导致的信息损失和人为信息的虚增,充分利用了现有高频数据的信息,改进了宏观计量模型估计的有效性和预测的精度[2]。因此本文采用时下流行的MIDAS回归进一步探讨股市偏度风险对我国宏观经济的影响。通过与低频OLS回归的分析比较,发现MIDAS回归更精确的描述了沪深股市与宏观经济的相关性。研究发现,股市偏度风险加剧了通货膨胀,降低了社会消费增长,从而抑制了经济增长,同时导致外汇市场上人民币本币汇率上升,不利于外汇市场健康稳定发展。
【学位单位】：华中科技大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：F832.51;F124
【部分图文】：

图 2.1 参数 和 对应的广义 t 分布形态 2.1 展示了当参数 和 取不同值时，广义 t 分布形态发生的变化。值参数 控制分布的偏度：若 为正，则分布右偏；反之亦然。随机变量 Z 的密度函数为 ，则称 。可以证明， 均值，单位方差的性质。为使密度函数有意义，定义 数包含了大量常见分布的密度函数，例如，当 时，Hansen 分布学生 t 分布；而当 时，学生 t 分布又渐变为正态分布。Hanse高阶矩公式为： ① ① ① ① （2.16 中 ， , ，

图 4.1 沪深 300 指数收益率分布，收益率均值很小，且不显著。标准差是均值的 44 倍，主要特征。收益率分布显著负偏，峰度超过正态分布较多 统计量在 1%的水平下显著，拒绝了收益序列服从高斯分的收益率分布分位数在 3 个标准差以外偏离了正态分布分征。Ljung-Box Q（4）统计量在 1%水平下显著，拒绝了收联合为 0 的原假设。含 3 阶滞后项的 ADF 检验显著表明是平稳序列。济数据知，我国宏观经济政策的目的有四个，分别是：充分就业长和国际收支平衡。本文主要就后三个方面研究沪深股市
【参考文献】

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本文编号：2848172