文化艺术品市场与股票市场的联动性分析——基于DCC-GARCH模型的研究
基于DCC-MVGARCH模型的中外股市联动性分析
、
文 献 综 述
金融 时间序列往往 会 出现某一 特征值 成簇 成 群 的现象 出现 ，例如在 人们 对股 票 收益率 进行 研究 的 时
候 ，往 往 会 发 现 在 较 小 幅 度 的波 动 后 面 往 往 紧 跟 着 较 小 幅 度 的 变 动 ，较 大 幅 度 变 动 的 后 面 往 往 紧 跟 着 较
摘 要 ：随着经济全球化和金 融 自由化越 来越 强 ，国际上 主要股 票 市场经常 呈现 齐涨共跌 的趋 势。
通 过使 用动 态相关 系数 （ Ｃ Ｄ Ｃ—Ｍ Ｇ Ｒ Ｈ）模型 ，本 文对亚洲金 融危机 、 美国次贷危机 和 欧债 Ｖ Ａ Ｃ
危 机 下 ，我 国大 陆 股 市 与 境 外 香 港 股 市 、 日本 股 市 、 美 国 股 市 和 欧 洲 股 市之 间 的 联 动 性 进 行 了
２ １ ／ ９ 总 第 ４ ５期 ０２０ ２
文 章 编号 ：１０ ０ １—１ ８ （ ０ ２ ９— １ ５— ６ ４ Ｘ ２ １ ）０ ０ ２ ０
商 业 研 究
基 Ｃ — ＶＡＣ 模 的 外 市 动 分 于ＤＣ Ｍ ＧＲＨ 型 中 股 联 性 析
赵 勇 ，杨 志 波
（ 上海社会科学院 １ ．世界经济研 究所；２ ．部 门经济研究所，上海 ２００ ） ０ ００
全文共分 为以下几个 部分 ，第一部 分 ：文献 回顾 ；第二部分 ：模 型 ，只要对本 文使用的实证模 型 一Ｄ Ｃ— Ｃ Ｍ Ｇ Ｒ Ｈ进行说 明 ；第三部分 ：实证分析 ，主要介绍 了样本数据 和初 步检验 以及实证研 究结果 ；第 四部 Ｖ Ａ Ｃ 分 ：结论 ，提 出了防范金融危机传染 的相关政 策和建议 。
收 稿 日期 ：２ １ ０ ０ ２— ３—１ ９
基于DCC-GARCH模型的国有银行系统性风险研究
基于DCC-GARCH模型的国有银行系统性风险探究一、引言近年来，随着金融市场的不息进步和全球经济形势的变化，国有银行面临着越来越多的系统性风险挑战。
系统性风险是指金融市场中出现的一系列问题，这些问题可能对整个金融体系产生不行猜测的连锁反应。
在金融危机爆发、公司倒闭、市场崩溃等事件中，系统性风险的影响尤为明显。
为了更好地理解国有银行系统性风险，需要进行深度的探究。
本文将利用DCC-GARCH模型，对国有银行系统性风险进行探究。
DCC-GARCH模型是一种广泛应用于金融领域的计量经济学模型，它可以用于预估金融市场中不同资产之间的相关性和波动性。
二、DCC-GARCH模型的基本原理DCC-GARCH模型是由Engle于2002年提出的，它是对传统GARCH模型的改进。
传统的GARCH模型只能预估一个资产的波动性，而DCC-GARCH模型可以同时预估多个资产之间的相关性和波动性。
DCC-GARCH模型的基本原理是，在计算波动性时，思量了不同资产之间的相关性。
DCC-GARCH模型的核心思想是，通过对每个资产的波动性建模，并通过相干系数矩阵来抓取资产之间的相关性。
它可以将相关性的变化引入波动性模型，从而更准确地预估系统的整体风险。
DCC-GARCH模型在实际应用中表现出了较好的效果，被广泛应用于金融市场的风险探究中。
三、国有银行系统性风险的探究方法为了探究国有银行系统性风险，我们可以按照以下步骤进行：1. 数据筹办：收集国有银行相关的金融指标数据，包括股票收益率、市值、杠杆比率等。
2. DCC-GARCH模型预估：利用收集到的数据，建立DCC-GARCH模型并进行参数预估。
在预估过程中，我们需要制定适当的风险器量指标，如波动率、风险价值等。
3. 模型评估和分析：对预估得到的模型进行评估和分析。
主要包括检验模型的适应性、稳定性、拟合优度等。
4. 系统性风险探究：利用预估得到的模型，计算得到国有银行系统性风险指标。
中美股市的动态相关性研究——基于DCC-GARCH模型
中美股市的动态相关性研究——基于DCC-GARCH模型中美股市的动态相关性研究——基于DCC-GARCH模型摘要：本文基于DCC-GARCH模型，对中美股市的动态相关性进行了研究。
研究结果表明，中美股市存在着显著的动态相关性，尤其在金融危机期间更为明显。
此外，本文还分析了相关性对投资组合风险的影响，并探讨了相关性的传染效应及其对跨国投资的启示。
研究结果对于投资者在中美股市间进行投资决策，以及跨国投资的风险管理具有一定的参考价值。
关键词：中美股市、动态相关性、DCC-GARCH模型、投资组合风险、传染效应、跨国投资第一章引言1.1 研究背景中美股市是全球最为重要的两个股票市场，其发展状况关系到全球经济的稳定和发展。
近年来，中美两国股市的关联程度日益加深，投资者对中美股市的相关性变化越来越关注。
1.2 研究目的本文旨在利用DCC-GARCH模型揭示中美股市的动态相关性，并进一步探讨相关性对投资组合风险的影响以及可能存在的传染效应。
通过研究中美股市的动态相关性，将为投资者提供有关投资决策和风险管理方面的参考。
第二章文献综述2.1 中美股市的相关性研究现状2.2 DCC-GARCH模型的应用状况第三章数据与模型3.1 数据收集与描述性统计分析3.2 DCC-GARCH模型简介3.3 模型参数估计与模型检验第四章结果与分析4.1 DCC-GARCH模型估计结果4.2 中美股市的动态相关性分析4.3 相关性对投资组合风险的影响分析4.4 相关性的传染效应分析第五章实证结果的启示5.1 对投资者的启示5.2 对跨国投资的启示第六章结论与建议6.1 结论总结6.2 研究局限与展望第一章引言1.1 研究背景股票市场是一个国家经济的重要组成部分，尤其是中美两个全球最为重要的股票市场。
中美股市的发展状况直接关系到全球经济的稳定和发展。
近年来，中美两国股市的关联程度日益加深，投资者对中美股市的相关性变化越来越关注。
了解并研究中美股市的动态相关性，对投资者进行投资决策和风险管理提供有益的参考。
GARCH模型在股票市场波动性预测中的应用研究
GARCH模型在股票市场波动性预测中的应用研究引言股票市场的波动性是投资者关注的重要指标之一。
准确预测波动性对于投资组合管理、风险管理和衍生品定价等方面具有重要意义。
GARCH（Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity）模型是一种常用的时间序列模型，常用于股票市场波动性的预测。
本文将介绍GARCH模型的基本原理和应用，并分析其在股票市场波动性预测中的研究成果和局限性。
一、GARCH模型的基本原理GARCH模型是ARCH模型的拓展，旨在捕捉时间序列中存在的异方差性。
异方差性是指随着时间的推移，时间序列的波动性不是恒定的，而是变动的。
具体而言，GARCH模型通过引入滞后期的波动性变量来建模时间序列的波动性。
GARCH模型的一般形式为：σ²_t = ω + αε²_(t-1) + βσ²_(t-1)其中，σ²_t是时间t的条件异方差；ω、α和β是待估计的参数；ε_t是满足独立同分布的序列。
GARCH模型的基本思想是基于历史数据，通过对波动性的自相关进行建模，来预测未来的波动性。
参数α和β表示过去波动性对当前波动性的权重，参数ω则表示当前波动性的基本水平。
二、GARCH模型在股票市场波动性预测中的应用研究近年来，GARCH模型在股票市场波动性预测方面得到了广泛的应用。
研究者通过收集大量的历史股票数据，将GARCH模型应用于波动性的预测，得到了一系列重要的结论。
1. GARCH模型能够捕捉到股票市场的波动性聚集效应。
波动性聚集效应是指在股票市场中，当市场状况不好时，波动性往往会集中爆发；而在市场状况良好时，波动性往往较为平稳。
GARCH模型能够很好地捕捉到这种聚集效应，为投资者提供了重要的参考。
2. GARCH模型能够提供波动性的条件预测。
根据GARCH模型的估计结果，研究者可以得到未来一段时间内的波动性预测。
基于DCC-GARCH模型分析中国股市行业间回报率的联动性
基于DCC-GARCH模型分析中国股市行业间回报率的联动性1. 引言1.1 研究背景股市行业间回报率的联动性一直是金融学领域的一个热点问题。
随着中国股市的不断发展壮大，各行业之间的相互影响关系也日益复杂。
在这种背景下，研究中国股市行业间回报率的联动性对于风险管理、投资决策等方面具有重要意义。
过去的研究主要集中在传统的模型上，如CAPM模型、VAR模型等，然而这些模型在捕捉行业间回报率联动性方面存在一定的局限性。
引入更加灵活和有效的模型来分析中国股市行业间回报率的联动性是十分必要的。
在这样的背景下，本研究将采用DCC-GARCH模型来分析中国股市不同行业间回报率的联动性。
DCC-GARCH模型是很多学者认为在处理多变量时间序列数据中更为适用的模型，能够更准确地捕捉不同行业间的波动关系，较好地反映出不同行业间的联动性。
通过本研究，我们希望能够深入探讨中国股市行业间回报率的联动性特征，为投资者提供更准确的投资信息，为监管部门提供更有效的风险管理工具，为学术界提供更丰富的研究成果。
1.2 研究目的本研究的目的是通过基于DCC-GARCH模型分析中国股市行业间回报率的联动性，探讨不同行业之间的关联程度和传染效应。
具体包括以下几个方面的目的：1. 研究不同行业之间的回报率是否存在显著的相关性，以揭示中国股市行业间的联动性特征。
2. 考察行业间联动性对于股市风险的传播和扩散的影响，为投资者和决策者提供更为准确的风险管理和资产配置建议。
3. 验证DCC-GARCH模型在中国股市行业间回报率联动性分析中的有效性和适用性，为进一步研究提供理论基础和方法参考。
4. 探讨中国股市行业间回报率的联动性对宏观经济和市场情绪的影响，为政策制定和市场监管提供参考依据。
通过对以上目的的深入研究和分析，本研究旨在全面了解中国股市行业间回报率的联动性特征，为投资者、决策者和学术界提供重要的参考价值和启示。
1.3 研究意义中国股市是全球股市中具有重要影响力的股市之一，其行业间的回报率联动性对于投资者和政策制定者具有重要的参考意义。
基于GARCH模型的股票市场波动率预测研究
基于GARCH模型的股票市场波动率预测研究近年来，股票市场的波动性愈加强烈，股票交易商们也越来越需要一个准确的波动率预测模型，以便他们能够更好地管理风险。
基于GARCH（广义自回归条件异方差）模型的股票市场波动率预测研究正逐渐受到业内人士的青睐。
本文将会对GARCH模型相关概念进行分析，并介绍如何理解和实施它。
在此基础上，本文将探讨使用GARCH模型进行股票市场波动率预测的相关技术和方法。
1、GARCH模型简介GARCH模型最早由Bollerslev在1986年提出，它是一种常见的随机波动模型，能够描述和预测自回归序列的条件异方差。
由于它灵活性极强，因此被广泛运用于股票、汇率、商品等金融资产的统计建模中。
GARCH模型的基本假设是随机波动率有一定趋势或模式，这种波动率的不稳定性可以通过过去信息（即历史波动率）来预测和估计。
GARCH模型利用历史数据可以预测股票市场未来的波动率，这种预测可以作为一个风险管理工具，有助于决策者在股票交易中采取更全面、更具体化的策略。
2、GARCH模型的基本假设GARCH模型假设股票市场波动率是一个自回归、条件异方差的过程。
简单来说，波动率不但依赖于过去的平均收益率，还依赖于过去波动率产生的影响，因此它可以被描述为：(1) 格式无法回答(as an image)上述公式体现了随时间变化的波动率。
r是股票的收益率序列，$\sigma^2$表示方差序列，$\mu$为平均值，$\alpha$ and $\beta$为GARCH模型的系数，$\epsilon$诠释股票收益率序列中的随机波动。
3、GARCH模型的实施对于GARCH模型的实施，我们需要使用一组历史数据来生成一个自回归模型，这样我们可以学习模型的参数（$\alpha$ and $\beta$），并通过反复迭代的方式进行模型拟合。
在实际应用中，我们通常使用最优化算法来确定模型参数，以最大化其似然函数。
为了能够确定最佳的GARCH模型，我们通常需要进行以下几个步骤：①首先，我们需要选择一组历史数据，并通过选取多个统计变量（如最高价、最低价、收盘价等）来计算股票的收益率。
基于DCC-GARCH模型分析中国股市行业间回报率的联动性
基于DCC-GARCH模型分析中国股市行业间回报率的联动性作者：王成平来源：《中国市场》2019年第08期[摘要]文章运用DCC-GARCH模型分析2000-2016年间房地产业与建筑业、金融业、交通运输业、IT业等不同行业间的回报率联动性，得出不同行业间存在不同大小的动态条件相关关系的结论。
该结论对股市投资者、股市管理者与政策制定者均具有重要的意义。
[关键词]DCC-GARCH模型;联动性;不同行业[DOI] 10.13939/ki.zgsc.2019.08随着全球资本市场的开放性不断增强，全球证券市场间的联系越来越紧密。
我国资本市场在近30年的发展过程中，经济保持快速稳定增长，中国证券市场与国际证券市场间的关联性越来越深，各行业间的相互影响程度也越来越大。
而行业间的联动对国内股市风险的传播有着巨大的推动作用，了解行业间的股市回报率的联动性对于合理规避市场风险、维持市场稳定发展具有重大的意义。
因此，为降低市场风险，提高市场投资效率，维持市场稳定发展，研究我国不同行业间的股市回报率的联动性显得尤为重要。
从已有的研究文献来看，DCC-GARCH模型在研究国际股市联动性方面的应用较多，可以很好的捕获不同股市间的联动性。
在国内，DCC-GARCH模型应用于多个领域，在股市领域多停留在分析中国与国际股市的相关性，以及国内沪深两市的相关性研究上，很少有人将其应用于股市内不同行业间相关性的研究上。
因此，本文运用DCC-GARCH模型针对中国股市内不同行业间的联动性进行研究。
1.研究方法根据DCC-GARCH模型的假设，残差满足以下条件：式中，是两个行业收益率的条件协方差矩阵，是信息集。
是对角矩阵，是对角元素。
是动态的条件相关系数矩阵，是对角矩阵，对角元素是的对角元素，用来计算标准化残差。
系数a、b是模型的待估计参数，a是指现在信息对下一期波动性的影响程度，值越大说明该行业受冲击的敏感度越高;b是指收益率波动的持续性，若a+b的值越接近1，则表明波动持续的时间越久。
基于DCC—MVGARCH模型的股票市场收益率波动的相关性分析
［ 关键词］ 股票收益率； Ｅ — Ｇ Ｒ Ｈ模型； Ｄ Ｃ ＭＹ ｈ Ｃ 波动相关性
［ 圈 分 类号 】２ ４ 中 Ｆ２． ０ ［ 献标 识 码 】 文 Ａ ｅ 文章 编 号 ］０ ６ １９ ２ １ ）５ ０４ －４ １０ — ６Ｘ（０ １０ — ０４ ０
刘 可 （９ ７ ） 女 ， １ ８ － ， 湖南 岳 阳 人 ， 南 大学 硕 士研 究 生 ， 究方 向为金 融计 量分 析 ； 斌 会 （ ９ ５ ） 男 ， 暨 研 王 １６ 一 ， 博士， 暨南 大 学教 授 ， 究方 向为 管理 统 计 方 法研 究及 应用 。 （ 东广 州 研 广 ５０３ ） １６ ２
型 ， Ｃ ｅ ｇＦＬ ｅ ２ ０ ） 陈 守东 等 （０ ３ 、 留 彦 如 ｈ ｎ ．ｅ （０ １ 、 ２ ０ ）赵
等 （０ ３ 利 用单 变 量 Ｇ Ｃ ２０ ） ＡＲ Ｈ模 型 对 我 国 沪 深股 市 收益 率及 波 动性 进 行 了相 关 分析 。在 多 变量 模 型方 面也 主 要 是利 用 Ｂ ＫＫ模 型 ，如 龚朴 、李 梦 玄 、 Ｅ 高
他 国 家股 市收 益 率 的波 动 相 关 性进 行 动 态考 察 ， 以研 究 各 市场 之 间动 态相 关 性 变 动 的规 律 。 研 究 结果 表
明， 日前 我 国股 票 市 场 尚处 于较 封 闭 的状 态 ， 从 长 远 来看 ， 国 的金 融 市场 与 世界 金 融市 场 的 波 动相 关 但 我
Ｓ ｅ ｐｒ ｈ ｐ ａｄ在 ２ ０ ０ ２年提 出来 的。
关 性 的研 究 多 集 中在 内地 沪 深 股市 之 间 ， 于 发 达 关
市 场 与 发 展 中 市 场 间 以及 发 展 中 市 场 之 间 波 动 溢 出 效应 的实 证 文 献 并 不 多见 。另 外 ， 我 国股 市 波 对 动 性 分 析 的 文 章 主要 采 用 的 是 单 变 量 Ｇ Ｒ Ａ ＣＨ模
中美股市的动态相关性研究——基于DCC-GARCH模型
中美股市的动态相关性研究——基于DCC-GARCH模型中美股市的动态相关性研究——基于DCC-GARCH模型摘要：中美股市的动态相关性对于两个国家的经济和金融市场具有重要意义。
本文采用DCC-GARCH模型，对中美股市的动态相关性进行研究。
通过对沪深300指数和标普500指数的日收益率进行分析，我们发现中美股市的动态相关性存在显著的时变特性。
同时，我们还对该相关性与宏观经济变量之间的关系进行了讨论，并对相关性对投资者的风险管理和资产配置策略的启示进行了探讨。
关键词：中美股市、动态相关性、DCC-GARCH模型、时变特性、宏观经济变量、风险管理、资产配置策略一、引言中美两国是全球最大的经济体之一，在国际间经济和金融活动中占据重要的地位。
股市作为国家经济和金融市场的重要组成部分，中美股市的动态相关性对于两国的经济和金融市场有着重要的影响。
了解中美股市的动态相关性对于投资者制定更准确的风险管理和资产配置策略至关重要。
二、研究方法本文采用DCC-GARCH模型对中美股市的动态相关性进行研究。
DCC-GARCH模型是基于广义条件相关性模型和广义自回归条件异方差模型的组合。
该模型能够捕捉到相关性的动态变化特征。
我们选择了中国上海证券交易所的沪深300指数和美国纽约证交所的标普500指数的日收益率作为研究对象。
我们通过利用DCC-GARCH模型计算中美股市的动态相关系数，并对其时变特性进行了分析。
三、中美股市的动态相关性分析我们首先对沪深300指数和标普500指数的日收益率进行了计算，并通过DCC-GARCH模型计算了两个指数之间的动态相关系数。
研究结果表明，中美股市的动态相关性存在显著的时变特性。
在国际金融危机等重大事件发生期间，中美股市的相关性通常较高，表明两个市场存在较大的冲击传导效应。
然而，在相对平静的市场时期，两个市场的相关性较低，表明两个市场之间的相互独立性较强。
进一步的分析表明，中美股市的动态相关性受到许多宏观经济变量的影响。
基于GARCH模型的股票市场波动性研究
基于GARCH模型的股票市场波动性研究股票市场是一个充满不确定性的环境，价格随时可能上涨或下跌，因此，了解市场波动性对于投资者和交易者来说是非常重要的。
为了预测市场波动性，研究人员已经发展了许多模型，其中GARCH模型是最常用的一种。
GARCH模型是一个统计模型，它用于描述股票市场中的波动性。
该模型通过测量股票价格的波动性来预测未来的波动性。
GARCH模型的名字来源于Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity模型，它是对传统的自回归模型的扩展。
GARCH模型的基本原理是在股票价格的波动中发现某种模式。
当价格波动大的时候，GARCH模型会根据历史波动的大小和趋势来预测未来的波动。
此外，GARCH模型还使用了条件异方差的思想，即根据条件变量和条件均值来预测波动。
为了建立GARCH模型，需要使用历史股价数据对模型进行训练。
通过训练，模型可以产生一组参数，这些参数可以用来预测未来的波动。
在模型中，有三个关键参数：a、b和p。
其中a和b分别表示股票价格中短期和长期收益的自我回归系数，p表示误差项中的条件异方差项的系数。
在使用GARCH模型进行建模和预测时，需要注意一些重要的因素。
首先，历史数据必须准确反映股票价格的波动性。
其次，对于长期预测，对未来市场趋势的深入了解十分重要。
最后，模型的精度和可靠性取决于样本数据的数量和质量。
与其他模型相比，GARCH模型有许多优点。
它可以处理在波动性方面存在自相关性和异方差性的情况。
它还具有可扩展性和解释性，可以通过调整模型的参数来改善预测的准确性。
另外，由于GARCH模型已经被广泛研究和应用，因此使用该模型的风险相对较小。
在实践中，投资者和交易者可以通过使用GARCH模型来预测市场波动性。
例如，他们可以使用该模型来优化资产组合和控制风险，以最大化回报。
另外，GARCH模型还可用于定价衍生品和将股票市场与其他市场进行比较。
基于GARCH模型的我国股市风险分析
基于GARCH模型的我国股市风险分析随着我国经济的不断发展，股票市场作为重要的资本市场之一，一直受到投资者的关注。
股票市场存在着各种各样的风险，投资者需要对市场风险进行深入的分析和研究。
本文将基于GARCH模型，对我国股市的风险进行分析，并探讨其影响因素和预测方法。
GARCH模型是一种用于分析时间序列数据中波动性的模型，它可以捕捉时间序列中的异方差性和自相关性，并可以对未来的波动进行预测。
在股票市场的风险分析中，GARCH模型可以用来对股价波动的风险进行建模和预测，为投资者提供决策依据。
我们来分析我国股市的波动性。
我国股市的波动性普遍较高，由于市场面临着包括政治、经济、金融等多方面的风险，股价波动十分剧烈。
以沪深300指数为例，我们可以利用GARCH模型对其波动性进行分析。
通过对历史数据的分析，我们可以得到沪深300指数的波动性指标，并利用GARCH模型进行波动性预测。
这有助于投资者更好地了解市场风险，进行风险管理和决策。
我们来探讨影响我国股市风险的因素。
我国股市风险受多方面因素的影响，包括宏观经济、政策、市场情绪等因素。
宏观经济因素如经济增长、通货膨胀、利率等对股市波动有着重要影响。
政策因素包括政府政策、监管政策等，这些因素往往会对市场产生重大影响。
市场情绪也是影响股市波动的重要因素，投资者情绪的波动会直接影响股市的波动性。
通过对这些影响因素的分析，可以更全面地理解我国股市风险的来源，为投资者提供基于风险的投资建议。
我们来探讨基于GARCH模型的我国股市风险预测方法。
利用GARCH模型可以对股市波动性进行预测，为投资者提供风险管理和决策依据。
通过对历史数据的建模和预测，可以得到未来股市波动性的预测值，帮助投资者更好地掌握市场风险，进行风险管理和决策。
还可以利用GARCH模型进行蒙特卡洛模拟、价值-at-risk（VaR）计算等方法，进一步提高风险预测的准确性和可靠性。
基于GARCH模型的我国股市风险分析是一项重要的研究课题，有助于投资者更全面地了解市场风险，进行风险管理和决策。
基于DCC-GARCH模型的国有银行系统性风险研究
基于DCC-GARCH模型的国有银行系统性风险研究基于DCC-GARCH模型的国有银行系统性风险研究1.引言随着全球金融市场的不断发展和国际间的金融交流日益频繁，金融风险成为了影响金融稳定的关键因素。
而系统性风险作为金融市场上最重要的一种风险，对整个金融体系的稳定性和可持续性具有深远的影响。
因此，研究银行系统性风险的变化和预测成为了金融研究领域的热门话题之一。
2.国有银行系统性风险的特点国有银行作为我国金融体系的重要组成部分，其系统性风险具有一些特点。
首先，国有银行具有巨大的规模和广泛的业务范围，使得其风险传染能力较强。
其次，由于国有银行与政府关系密切，政策干预可能对其系统性风险产生重要影响。
再次，国有银行业务中存在大量的异质风险，如信用风险、市场风险等，这些风险的发展和演化也会对系统性风险产生影响。
3. DCC-GARCH模型简介DCC-GARCH模型是研究金融市场波动率联动性的一种常用模型。
它综合了GARCH模型和动态相关系数(DCC)模型的优点，能够刻画金融市场中股票和证券之间的波动率联动关系。
在研究银行系统性风险时，DCC-GARCH模型可以帮助我们更好地理解风险的传染和扩散过程，从而提供决策者制定风险管理策略的依据。
4.国有银行系统性风险的测度国有银行系统性风险的测度是研究的重要内容。
常见的方法包括金融杠杆系数、VaR和ES等。
我们可以基于DCC-GARCH模型的估计结果，计算不同风险测度指标的数值，并利用这些指标比较不同时间段和不同银行之间的系统性风险水平。
5.国有银行系统性风险的影响因素分析除了系统性风险的测度之外，我们还可以利用DCC-GARCH模型分析系统性风险的影响因素。
这些因素可以来自于宏观经济环境、金融市场运行情况以及银行自身的风险管理水平等。
通过对这些因素的分析，我们可以更好地理解国有银行系统性风险的形成机制，并提出相应的政策建议。
6.国有银行系统性风险的预测和管理在研究国有银行系统性风险的过程中，预测和管理是至关重要的环节。
基于GARCH模型的我国股市风险分析
基于GARCH模型的我国股市风险分析1. 引言1.1 研究背景我国股市作为金融市场中最重要的部分之一，其波动对整个经济体系具有重要影响。
股市风险分析是投资者、市场监管部门和政府决策者关注的焦点问题之一。
在面对日益变化的市场环境和复杂的金融产品时，对股市风险进行科学评估和有效控制显得尤为重要。
过去，学者们主要采用传统的风险模型，如方差-协方差模型和均值-方差模型等，来分析股市风险。
这些模型往往难以准确捕捉股市波动的非线性特征和异方差性。
基于GARCH模型的股市风险分析方法逐渐引起了学术界和实践界的关注。
GARCH模型是由Engle于1982年提出的，它可以很好地描述时间序列数据中的波动性。
相比传统模型，GARCH模型更适合于股市数据的特点，能够更有效地预测未来的风险。
基于GARCH模型的股市风险分析方法在理论研究和实证分析中得到了广泛应用。
本文将基于GARCH模型，对我国股市的风险进行深入分析，旨在为投资者提供决策参考，为监管部门和政府决策者提供政策建议。
1.2 研究意义股市风险分析是金融领域的重要研究领域，对于投资者、风险管理者和政府监管部门都具有重要意义。
在我国股市迅速发展的背景下，股市风险分析更显得尤为重要。
通过基于GARCH模型的股市风险分析，能够帮助投资者更好地理解和认识股市风险的本质，提高投资决策的准确性和效率。
对于风险管理者来说，通过对股市风险的深入分析，可以有效制定风险管理策略，降低投资组合的风险暴露。
政府监管部门也可以借助股市风险分析结果，及时发现并应对市场风险，维护金融市场的稳定和健康发展。
本研究旨在基于GARCH模型开展我国股市风险分析，为投资者、风险管理者和监管部门提供参考和借鉴。
通过深入分析股市风险的特征和变化规律，有助于更好地把握股市运行的规律，提升风险管理水平，促进资本市场的健康发展。
2. 正文2.1 GARCH模型简介GARCH模型（Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity model）是由Bollerslev于1986年提出的一种时间序列模型，用来描述金融资产收益率的波动性。
异质波动条件下中国股市与国际股市联动性的动态分析——基于DCC—MVGARCH模型的实证研究
Ｄ Ｃ Ｃ— ＭＶ Ｇ Ａ Ｒ Ｃ Ｈ 模 型． 该 模 型 能够 捕 捉 不 同市 场在 不 同时期 的 市场 信 息 、 政策 导 向等 因素 的影 响 下 ， 多
个 资产 之 间的动 态相 关关 系 ． 在 国外 ， 越来 越 多 的学者 运用 Ｄ Ｃ Ｃ— ＭＶ Ｇ Ａ Ｒ Ｃ Ｈ模 型研 究各 国股 市之 间 的动态 相关 关 系． Ｋ ｅ ａ ｒ ｎ ｅ ｙ ａ ｎ ｄ
Ｇ Ａ Ｒ Ｃ Ｈ模 型 ， 该类模 型 能够 较好 的描 述金 融 资产 的 条件 相 关性 ， 而Ｅ ｒ ｂ （ １ ９ ９ ４ ） 的研 究 表 明这种 条 件 相关
性 是 随时 间 不 断 变 化 的 ， 为此 Ｅ ｎ ｇ ｌ ｅ （ ２ ０ ０ ２ ） 提 出 了允 许 时 变 的 Ｃ Ｃ Ｃ—Ｇ Ａ Ｒ Ｃ Ｈ模 型 ， 即本 文 主要 应 用 的
关键 词 ： 异 质 波动 ； 联 动性 ； 中国股 市 ； 国际股 市 ； Ｄ Ｃ Ｃ—ＭＶ Ｇ Ａ Ｒ Ｃ Ｈ模 型 中 图分类 号 ： Ｆ ８ ３ ２ ． ５ 文献 标志 码 ： Ａ 文章 编号 ： １ ６ ７ ３— ０ ５ ６ ９ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ３— ０ ３ ２ ８— ０ ７
提供 重要 的参 考 ． 在 此 背景下 ， 本 文引入 异质 波动 的概念 ， 采 用相应 方法 对其 进行 测量 ， 并 以其作 为研究 对 象， 使用 相关模 型 ， 考察 中国股 票 市场 与周边 市场 、 新兴 市场 、 欧美 发达 市场 间 的动态联 动性 ．
１ 文 献 回顾
收 稿 日期 ： ２ ０ １ ３—０ ６一 Ｏ ５ ．
基金项 目： 辽宁省保险学会 （ ２ ０ １ ３ ｉ ｉ ｌ ｋ ｔ ｌ ０） ； 教育部人文社会科学研究青年项 目（ Ｎ ｏ ： １ ３ Ｙ Ｊ Ｃ ７ ９ ０ ２ ０ ２ ） 作者简介 ： 苏明政（ １ ９ ８ ０一） ， 男， 讲师， 东北财经大学博士研究生 ， 从事金 融系统风 险方面研究．
金砖四国股市联动性研究(DCC-GARCH模型)
金砖四国股票市场联动性的研究1摘要：自2001年11月高盛首席经济学家姆·奥尼尔首次提出“金砖四国”一词以来，金砖四国经济发展模式和状况引起国际社会的关注，其资本市场也成为国际投资者青睐的目标，研究金砖四国在此过程中面对冲击表现出的较大的波动性以及相互之间的联动性，有助于了解危机传导带来的风险，并控制金融危机的冲击。
帮助投资者在股票市场进行合理的资产配置和风险管理。
本文以1997年7月2日到2011年3月31日金砖四国四大股指的日收益率为样本，建立DCC —GARCH模型研究其成员国股票市场联动性的动态变化。
研究发现，第一、印度和俄罗斯股票市场的联动性最强，二者一直保持正相关，而且2008金融危机使得二者之间的联动性出现显著增加；第二、在金融危机前后，巴西与印度市场之间的联动性没有明显变化，其与俄罗斯的相关性发生显著降低，只有与中国股票市场的联动性出现上升趋势；第二、QFII的启动影响中国与其成员国之间的联动性。
中国与其他成员国之间的相关性表现出明显的上升趋势，其中与印度、俄罗斯股票市场的联动性在2003年9月左右就进入上升通道，反映了中国股票市场走向国际化带来的影响;第三、2008年金融危机对金砖四国股票市场的联动性有即时冲击，但是对巴西与其它成员国之间的联动性冲击较小。
关键词：金砖四国联动性DCC—GARCH 股票市场一、引言近年来，随着经济的全球化的不断加深，我国QFII,QDII等的引入，我国的金融市场也不断地走向国际化。
在此背景下，中国与欧美等发达国家及新兴国家市场之间的联系也变得更加密切，而2008年的全球金融危机更是将这种联系进一步加深。
在这期间，中国股市与国际证券市场之间的联动性成为人们关注的课题，其中主要集中在中国股市与国际主要股票市场、周边股票市场之间的联动性。
自2001年11月高盛首席经济学家姆·奥尼尔首次提出“金砖四国”一词以来，金砖四国经济发展模式和状况引起国际社会的关注，其资本市场也成为国际投资者青睐的目标，因此金砖四国股市波动的特点以及他们之间的联动性成为投资者和学者公众关注的问题。
中国股市与国际股市联动性分析——基于DCC-GARCH模型研究
中国股市与国际股市联动性分析——基于DCC-GARCH模型探究摘要：随着全球经济的快速进步和国际化程度的提高，国际股市之间的联动性越来越受到关注。
本文基于DCC-GARCH模型，对中国股市与国际股市的联动性进行了深度探究。
探究结果表明，中国股市与国际股市之间存在显著的联动效应，并且这种联动效应具有时间变动性。
同时，探究还发现，国际股市的波动对中国股市的影响较大，而中国股市的波动对国际股市的影响相对较小。
这一探究对于了解中国股市与国际股市的互相干系具有重要意义，对于投资者和政策制定者有一定的参考价值。
关键词：股市联动性；DCC-GARCH模型；中国股市；国际股市1. 引言股市联动性是指不同股市之间的关联程度和互相影响程度。
随着全球化的推行，各国股市之间的联系日益密切，股市联动性对全球投资者和政策制定者来说具有重要意义。
在全球金融危机之后，股市联动性成为了探究的热点之一。
中国作为世界第二大经济体，中国股市与国际股市的联动性也备受关注。
因此，本文选择中国股市与国际股市的联动性作为探究对象，旨在探讨二者之间的干系以及对中国股市的影响。
2. 文献综述在国际学术界，股市联动性已经成为一个广泛探究的领域。
以往的探究主要通过相干系数、VAR模型等方法来探究股市联动性。
然而，这些方法在思量股市联动性时轻忽了波动的时间变动性，因此在探究股市的联动性时需要引入GARCH模型。
GARCH模型能够思量到股市波动的时间变动性，因此在探究股市联动性时更能符合实际状况。
探究者经过分析发现，股市联动性与金融危机、经济增长等因素密切相关，这为后续的探究提供了基本的理论框架。
3. 数据与方法本文选取了中国股市指数与美国、欧洲、亚洲等国家和地区股市指数作为探究对象。
起首，通过收集每日收益率数据构建样本。
然后，利用DCC-GARCH模型对股市联动性进行预估。
DCC-GARCH模型是一种基于GARCH模型的拓展，可以同时思量股市收益率和波动率的联动性。
基于DCC-MVGARCH模型的股指期货与股票市场动态相关性研究
基于DCC-MVGARCH模型的股指期货与股票市场动态相关性研究作者：廖厥椿来源：《经济研究导刊》2011年第13期摘要：沪深300股指期货的推出对中国的资本市场具有重大的历史意义，选取沪深300股指期货连续指数（IFLX）与沪深300指数（HS300）5分钟高频数据，构建DCC-MVGARCH 模型来考察股指期货市场与证券市场之间的动态相关关系。
研究结果表明在整个样本区间上，中国股指期货连续指数（IFLX）与对应的HS300指数收益率之间表现出一定的正动态相关性，且期现两市之间的动态相关关系除个别期间出现跳跃外，总体上稳定在0.5～0.6之间。
关键词：沪深300股指期货；动态相关系数；DCC-MVGARCH模型中图分类号：F830.9文献标志码：A文章编号：1673-291X（2011）13-0075-04一、文献综述沪深300股指期货在经历了近四年的准备时间后，终于在2010年4月16日在中国金融期货交易所正式挂牌交易。
这是中国内地首个股指期货产品，中国资本市场因此实现由“单边市”向“双边市”迈进，开启了中国资本市场的新纪元。
股指期货的推出也引起学术界的广泛重视，尤其是股指期货与现货市场的联动关系一直受到学者们的关注，其重要性日益彰显。
由于美国在1982年就已经推出了股指期货，相关研究更是频繁出现于国外大量的文献中。
股指期货的推出是加剧了现货市场的波动还是熨平了现货市场的风险，国内外的研究学者持有不同的观点。
W.Paul（1987）等研究发现，股指期货对现货市场的影响与期货投资者的风险偏好有很大的关联性，当市场上的投资者是以风险偏好者为主时，股指期货就会增大现货市场的波动性，反之亦然。
而wrence（1989）则在考虑外部随机扰动的情况下，研究了股指期货对现货市场的影响，结果表明金融危机爆发时，股指期货与现货市场不存在关联性，成为两个独立的市。
K.Froot（1991）等则从信息市场有效性角度研究股指期货对现货市场的影响，其研究结果表明股指期货的引入加速了信息的传播速度，使市场对信息的反应更为灵敏，从而引起现货市场的波动性。
A股市场在开放过程中与其他主要股市的联动性——基于GARCH族模型的分析
A股市场在开放过程中与其他主要股市的联动性——基于GARCH族模型的分析一、引言A股市场的开放程度是中国金融改革的重要一环，近年来，中国政府通过一系列政策措施，逐步放宽了外资进入A股市场的限制，提高了A股市场的国际化水平。
与此同时，全球股市的互联互通越来越紧密，国际资本流动也更加频繁。
本文将以A股市场为研究对象，基于GARCH族模型，探讨A股市场在开放过程中与其他主要股市的联动性。
二、相关理论1. A股市场与其他主要股市的联动性开放度较高的股市更容易受到国际因素的影响，与其他国际主要股市之间的联动性更强。
理论上，全球化程度较高的A股市场应该与其他主要股市有更高的联动性。
然而，实证研究发现，A股市场的联动性并不总是明显的，甚至在某些时期会出现断裂现象。
2. GARCH族模型基于大量观测数据，经济学家引入了条件异方差模型——GARCH(GARCH, Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity)族模型。
GARCH模型可以刻画金融时间序列的波动特征，通过考虑波动率的异方差性，更准确地建模和预测金融资产的风险。
三、实证分析1. 数据来源与处理本文选取2006年至2021年期间的A股市场指数数据，并收集美国、日本、欧元区、香港等主要股市指数数据，作为对比对象。
首先，根据每个交易日的收益率计算收益率序列。
然后，通过GARCH族模型，进行联动性分析。
2. 联动性分析结果实证结果显示，A股与其他主要股市之间的联动性表现为：在某些时期，A股市场与美国、日本等股市之间的联动性较强，而与欧元区、香港等股市之间的联动性较弱。
在全球金融危机等事件影响下，各主要股市之间的联动性普遍增加。
此外，短期内A股市场受到国际股市的波动传导较为迅速，表现出更高的联动性。
3. 影响因素分析影响A股市场与其他主要股市联动性的因素主要包括：政策因素、经济因素、市场因素等。
文化艺术品市场与股票市场的联动性分析——基于DCC—GARCH模型的研究
文化艺术品市场与股票市场的联动性分析——基于DCC—
GARCH模型的研究
周锦;水心勇
【期刊名称】《艺术百家》
【年(卷),期】2016(0)5
【摘要】随着文化与金融的融合,文化艺术品的证券化的出现,资本市场的风险波动也对文化艺术品交易产生影响.文章利用DCC-GARCH模型对艺术品市场与证券投资市场之间的联动关系进行研究,研究表明在样本区间文化艺术品市场和股票市场之间存在一定的动态相关性.上海证券市场对于文化艺术品市场的关联作用很弱,深圳证券市场与文化艺术品市场具有较强的联动效应,波动溢出效应呈现不断增强趋势.基于此文章从完善市场交易规则、健全市场准入制度、建立艺术品投资对冲机制等方面提出相关对策建议.
【总页数】6页(P129-134)
【作者】周锦;水心勇
【作者单位】东南大学艺术学院,江苏南京210018;南京信息工程大学经济管理学院,江苏南京210044;南京大学商学院,江苏南京210093
【正文语种】中文
【中图分类】J0
【相关文献】
1.APEC主要成员股票市场的联动性动态变化——基于DCC-GARCH模型的实证研究 [J], 李竹薇;付媛;邱雨虹;康晨阳
2.“深港通”政策下深港股市的动态联动性研究——基于GJR-GARCH-DCC模型的实证分析 [J], 王涛;董梅生
3.金融机构风险的联动性及传染性研究——基于DCC-GARCH-Guass模型的分析[J], 谭章禄; 袁慧
4.中美股票市场的联动关系研究--基于DCC-GARCH和DCC-MIDAS模型的分析[J], 薛一凡;田欣之;凌丹;赵杨蓁
5.中国股市与国际股市联动性分析——基于DCC-GARCH模型研究 [J], 徐有俊;王小霞;贾金金
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Ｈ ＵＮＤＲＥＤ Ｓ ＣＨ００Ｌ Ｓ Ｉ Ｎ ＡＲＴＳ
口
文章编号 ： １ ０ ０ ３— ９ １ ０ ４（ ２ ０ １ ６） ０ ５— ０ １ ２ ９—０ ６
关键 词 ： 文化产 业 ； 文化金 融 ； 艺术品投 资 ； 艺术 品 市 场 ； 动 态相关性 ： ＤＣ Ｃ — ＧＡＲ ＣＨ 中图分 类号 ： Ｊ ０ 文献标 识 码 ： Ａ
下 金 融 市 场 的 波 动 对 艺 术 品投 资 的 影 响 较 小 ， 而 随 着
一
、
引 言
文化 艺术 品证券 化 ， 艺 术 品 转 变 成 为 资 本 投 资 组 合 的
升 温 。文化 艺术 品 与金融 市场 不 断融合 发展 ， 艺 术 品 投 资基 金 、 份 额 化 交 易 以及 艺 术 品 物 权 交 易 等 艺 术 品
交 易 模 式 不 断 涌 现 … 。这 推动 了艺术 品从 收藏 逐 步走 向证券 化交 易 ， 文 化 艺 术 品 投 资市 场 成 为 证 券 、 房 地 产 市 场 之 外 的 投 资 者 追 逐 的 投 资 对 象 。 其 中 以 南京 文 交所 为代 表 的钱 币 、 邮票等 艺术 品物权 交 易形
１ ４ Ｅ Ｙ Ｄ ０ ０ ７ ） 阶段 性 成 果 之 一 ， ２ ０ １ ４年 度 江 苏 省 高校 哲 学社 会 科 学研 究一 般 项 目“ 文 化 创 意 与制 造 业 融 合 发 展 ： 从‘ 中国制造’ 到‘ 中国创造 ’ 的 机 理 与路 径分 析 ” （ 项 目编 号 ： ２ ０ １ ４ Ｓ Ｊ Ｂ ０ ６ ７ ） 阶段性成果， 以及 国 家 自然 科 学基 金 项 日“ 演化经济地理视角下创意产业 空间演化动力机制研 究” （ 项目
民生 活 水 平 的 不 断 提 升 ， 我 国文化 艺术 品 收藏也 不断
会 通 过投 资 者 的资 本 投 资决 策 影 响 其 他 资 本 市 场 。
当 ２ ０ １ ５年 ６月 中 下 旬 中 国 股 票 市 场 发 生 系 统 性 风 险 时 ， 南 京文 交所 综合 指 数 也 伴 随 出现 大 幅 下 跌 ， 文 化 艺 术 品 交 易 市 场 体 现 出 与 股 票 市 场 的关 联 性 。 因 此 ，
口 周 锦 ， 等文 化 艺 术 品 市 场 与 股 票 市 场 的 联 动 性 分 析 — — 基 于 Ｄ Ｃ Ｃ — Ｇ Ａ Ｉ ｔ Ｃ Ｈ 模 型 的 研 究 ｌ １ ３ ０
ＨＵＮＤＲＥＤ Ｓ ＣＨ００ＬＳ Ｉ Ｎ ＡＲＴＳ
格 风险 。
文 化 艺术 品市 场波动 率较 高 ， 但 与 其 他 金 融 资 产 低 相
编号： ７ １ ３ ７ ３ １ １ ９ ） 阶段性成果 之一。 作者简介： 周锦 （ １ ９ ７ ９一 ） ， 女， 汉， 江苏扬州人 ， 南京大学经济学博士 ， 东南大学艺术学博士后科研 流动站在站博 士后， 南京信息工 程大学 经济管理学院副教授 ， 南京大学国家文化产业创新研 究中心 副主任 ， 副教授 ， 硕士 生导师。研究方 向： 文化产业， 艺术 学理论。
一
部分， 资 本 市 场 的 波 动 会 通 过 各 种 传 导 途 径 传 导 到
近 年来 ， 发达 国家艺术 品市场 已经 成为 与股 票市
艺术 品市 场并产 生 冲击 。 同时 ， 艺 术 品价 格 的 波 动 也
场 和 房 地 产 市 场 并 称 的 第 三 大 投 资 市 场 。伴 随 着 居
的动 态相 关性 。上 海证 券 市场对 于文 化 艺术品 市场 的 关联 作 用很 弱 ， 深圳 证 券 市场 与 文化
艺术 品市 场具有 较 强的联 动 效应 ， 波 动 溢 出效 应 呈 现 不 断 增 强 趋 势 。 基 于 此 文 章 从 完 善 市 场 交 易规 则 、 健 全 市 场 准入 制 度 、 建 立 艺 术 品 投 资 对 冲 机 制 等 方 面提 出相 关 对 策 建 议 。
文化艺术品市场与股票市场的联动性分析
基于 Ｄ Ｃ Ｃ －Ｇ Ａ Ｒ Ｃ Ｈ模型 的研 究
周锦 － 一 ， 水心勇。
（ １ ． 东南 大 学 艺 术 学 院 ， 江苏 南 京 ２ １ ０ ０ １ ８ ； ２ 南 京信 息 工程 大学 经济 管理 学 院 ， 江苏 南 京 ２ １ ０ ０ ４ ４： ３ ． 南 京大 学 商学 院 ， 江苏 南京 ２ １ ０ ０ ９ ３ ）
摘 要 ： 随着 文化 与金 融 的融合 ， 文 化 艺术 品 的 证 券 化 的 出现 ， 资本 市场 的风 险波 动也
对文化 艺术品 交 易产 生影响 。 文章利 用 Ｄ ｃｃ — ＧＡ ＲｃＨ 模 型 对 艺 术 品 市 场 与 证 券 投 资 市 场
之 间 的 联 动 关 系进 行 研 究 ， 研 究表 明 在 样 本 区 间 文 化 艺 术 品 市 场 和 股 票 市 场 之 间 存 在 一 定
的 关 系 来 防 范 股 票 市 场 价 格 波 动 引 发 艺 术 品 市 场 价
式 的交 易所模 式 迅 速 发 展 。传 统 的艺 术 品 交 易模 式
基金项 目： 本论 文为２ ０ １ ４年度江苏省社会科学基金项 目“ 产业 融合视角 下文化产 业 与制造业 的产业 升级机理 和路 径研 究”（ 项 目编 号：
我们有 必 要对股 票 市 场 与文 化 艺 术 品交 易市 场 的关
联性进 行 分析 ， 构 建 一 个 艺 术 品 投 资 市 场 与 证 券 投 资 市 场 的 波 动 传 导 机 制 的研 究 框 架 ， 研 究 二 者 市 场 价 格
风 险 的 波 动 传 导 问题 ， 以 实 现 充 分 利 用 价 格 波 动 之 间