我国股票市场波动率和尾部风险溢出研究

发布时间：2017-04-19 09:09

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【摘要】：随着经济全球化程度的不断深化和我国改革开放的日益加深,金融市场成为我国经济发展的核心。经济的快速发展导致金融风险的大量累积,这使得金融风险能否被理性地认识并有效地控制具有重要的理论意义和实践意义。国内外关于金融市场风险的研究主要有两类：通过构建合适的收益率波动模型,用波动率的大小来认识风险程度；通过计算在一定概率水平下金融资产在未来特定时间的最大可能损失值VaR度量风险值并研究不同市场之间风险的传导机制。尽管针对波动率刻画的模型及其应用已经逐步完善,如GARCH族模型和随机波动模型都得到了广泛的应用,但是面对样本收益率分布高峰、厚尾、负偏等特征还需选择合适的模型以保证对波动率和风险认识的准确性。经济政策的变革,金融监管制度的创新以及金融市场自身的转型升级等因素都将导致收益率分布的变化。因此本文分别建立了GARCH模型、基于混合高斯分布的GARCH模型、基于混合高斯分布的结构转换GARCH模型、随机波动模型、基于混合贝塔分布的随机波动模型刻画收益率的波动。实证结果证明,使用混合分布的波动模型更能反映样本期内上证综指高峰、厚尾、负偏的特点。然而,波动率是对双侧风险的度量,包含损失和盈利两方面的波动。VaR是用一个简洁的数字刻画风险大小,它的本质为分位数,能够只关注某一尾部的风险情况。为了分析我国股票市场内部不同市场之间以及我国股市与国际股市之间的风险的来源关系和传导机制,本文结合风险价值VaR,风险-Granger因果性检验思想和贝叶斯分位数回归方法,探究了不同市场风险的来源以及影响程度。分位数回归能够在不对总体分布做任何假设的情况下精确地描述自变量和因变量的变化范围,捕捉分布的上尾和下尾的特征。本文选取样本收益率自身波动和外围市场波动为被解释变量建立条件收益率的分位数回归模型,着重关注股票市场尾部收益率风险的来源以及特点。实证研究表明,我国股票市场的风险受到自身过往波动情况和外围市场波动的影响,影响程度各不相同并呈现非对称性；风险与波动成正比关系。本文主要创新点有两点。首先本文从如何合理刻画波动率和尾部风险怎样传导这两个角度研究了分别我国股票市场的风险情况。其次,本文建立条件风险-Granger因果关系,着重刻画了不同市场的不同尾部之间的互动性。通过刻画下尾分布上的因果关系,清晰地描述了不同市场间的下跌风险的来源以及溢出效应；反之,通过刻画上尾分布上的因果关系,透彻地展示了不同市场上涨风险的来源以及溢出效应。
【关键词】：CVaR-Granger因果关系 波动模型 VaR 混合分布 分位数回归
【学位授予单位】：浙江工商大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F224;F832.51
【目录】：

• 摘要2-4
• ABSTRACT4-9
• 第一章 绪论9-18
• 第一节 研究背景与意义9-11
• 一、研究背景9-10
• 二、研究意义10-11
• 第二节 文献综述11-14
• 一、关于波动率的研究11-13
• 二、关于风险值的研究13-14
• 第三节 研究思路与框架14-17
• 一、研究思路14-16
• 二、本文框架16-17
• 第四节 研究创新17-18
• 第二章 GARCH模型与随机波动模型相关理论18-33
• 第一节 GARCH类模型18-26
• 一、ARCH模型18-19
• 二、GARCH模型19-20
• 三、混合高斯分布GARCH模型20-22
• 四、混合高斯分布的结构转换GARCH模型22-26
• 第二节 随机波动模型26-27
• 一、随机波动模型的一般结构26-27
• 二、基于混合贝塔分布的随机波动模型27
• 第三节 贝叶斯分析理论27-33
• 一、贝叶斯定理27-29
• 二、分位数回归的基本思想29-30
• 三、分位数回归模型的贝叶斯估计30-33
• 第三章 基于GARCH模型和随机波动模型的实证研究33-48
• 第一节 基于GARCH模型的实证结果33-39
• 一、样本数据分析33-34
• 二、基于ARMA(4,0)-GARCH(1,1)模型的实证结果34-36
• 三、混合高斯分布GARCH(1,1)模型实证结果36-37
• 四、带混合高斯分布的结构转换GARCH(1,1)模型实证结果37-39
• 第二节 基于随机波动模型的实证结果39-47
• 一、SV-N模型实证结果39-42
• 二、SV-M模型实证结果42-47
• 第三节 本章小结47-48
• 第四章 基于分位数回归贝叶斯估计的上证综指风险的研究48-58
• 第一节 VaR理论48-49
• 第二节 风险-Granger方法49-52
• 一、Granger因果检验49-50
• 二、风险-Granger因果关系50-52
• 第三节 实证分析52-57
• 一、样本数据分析52-53
• 二、波动率估计53-54
• 三、CVaR-Granger因果关系结果54-57
• 第四节 本章小结57-58
• 第五章 研究总结与展望58-61
• 第一节 研究总结58-59
• 第二节 研究不足与展望59-61
• 参考文献61-66
• 致谢66-67

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本文编号：315935