金融危机背景下中美投资者情绪的传染性分析_文凤华

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浅谈从跨文化交际视角审视金融危机对中美两国经济的影响

浅谈从跨文化交际视角审视金融危机对中美两国经济的影响一、引言二、跨文化交际与经济全球化1.中美两国经济交流的历史及现状2.文化差异对经济交流的影响三、金融危机对中美两国经济的影响1.全球经济环境的变化2.中美两国经济的比较优劣势3.中美两国的政策应对和合作四、案例分析1.房地产业的变化2.投资业的调整3.能源行业的转变4.电子商务在中美两国的发展差异5.金融监管的差异五、结论引言2008年全球金融危机对全球经济的影响深远，中美两国作为世界经济的重要主体，尤其是对其经济和金融领域带来了极大的影响。

深化跨文化交流研究，并从多元视角来分析金融危机对中美两国经济的影响，有助于深化对中美两国经济发展的认识和探索出合适的政策应对，避免类似金融掣肘事件的再次发生。

跨文化交际与经济全球化中美两国经济交流的历史及现状中美两国的经济交流由来已久，早在19世纪70年代，中国就开始向美国输出茶叶、丝绸和瓷器等传统商品，随着时间的推移，随着经济全球化不断推进，中美两国之间的经济联系日益加深，其中尤其是在21世纪初以后，中美两国的经贸交流发展快速。

面对世界经济的潜在下行压力，中美经贸关系的稳定与健康发展对全球经济发展具有至关重要的意义。

文化差异对经济交流的影响文化是指一定的民族、国家、地区的社会习惯、历史传统、心理特征和习俗规矩等方面的总和。

跨文化交流不同于同文化之间的交流，文化差异经常会对人类交往、协作和合作带来不同程度的困难。

中美两国具有不同的历史、文化背景和制度安排，在国民性格、崇尚理论观点、制度性和操作规程等方面存在差异，对经济交流和合作带来影响。

金融危机对中美两国经济的影响全球经济环境的变化2008年全球金融危机的爆发对全球经济体系造成了严重打击，这也对中美两国经济造成了很大的影响。

在全球化背景下，中美两国经济几乎是两个截然不同的世界，中美两国经济系统的互动性和依存性备受质疑，金融危机的影响加大了中美两国经济状况的差异化。

经历贸易战的风雨洗礼,中国股市定能迎来绚丽彩虹

经历贸易战的风雨洗礼，中国股市定能迎来绚丽彩虹1. 引言1.1 贸易战的背景贸易战的背景可以追溯到2018年，当时美国政府宣布对中国进口商品加征关税，引发了中美贸易冲突。

这一关税措施导致中美双方相互征收关税，并加剧了贸易摩擦。

随着时间的推移，贸易战不断升级，涉及的商品范围也越来越广泛，影响了全球经济格局。

中国作为世界第二大经济体，贸易战对其经济发展和股市表现产生了重大影响。

贸易战带来的不确定性给中国股市带来了一定的冲击，造成股市波动加剧，投资者信心受到严重影响。

中国股市面临着来自外部环境的挑战，需要制定有效的对策来化解风险和稳定市场。

贸易战也为中国股市带来了新的机遇和挑战，促使市场主体加强自身实力和竞争力，推动中国股市向更加健康、稳定和成熟的方向发展。

经历贸易战的风雨洗礼，中国股市将迎来更加绚丽的彩虹，展现出更强的活力和韧性。

1.2 中国股市的表现中国股市自2018年以来经历了贸易战的风雨洗礼，表现出了极大的韧性和活力。

尽管贸易战带来了市场的不稳定性和波动性，但中国股市在这一特殊时期表现出了强大的抗风险能力。

与其他国际市场相比，中国股市在贸易战的冲击下波动较为平稳，市场风险也得到了有效控制。

中国股市的表现主要体现在以下几个方面：中国股市的整体走势相对稳健，尽管在贸易战爆发初期市场曾出现过短暂的抛售潮，但随着政府出台稳定市场的政策措施，股市迅速恢复稳定。

中国股市的投资者积极性较高，市场交易量大，股价波动较为活跃，这为市场的正常运转提供了有力支持。

中国股市的监管和规范也在不断加强，市场的透明度和公平性得到提升，投资者信心得到了有效维护。

中国股市在经历贸易战的挑战后表现出了韧性和抗风险能力，展现出了强大的市场活力和潜力。

未来，随着中国经济的持续发展和政策的逐步完善，相信中国股市定能迎来更加绚丽的彩虹。

2. 正文2.1 经历贸易战的挑战经历贸易战的挑战对中国股市造成了巨大的影响。

贸易战的背景是美国单方面挑起的贸易纠纷，对中国出口产品加征关税，导致市场信心受到严重打击。

金融危机与金融市场间风险传染效应——以中、美、德三国为例

一、引
言
随着金融危机冲击频繁加剧，系统性金融风险成为政策当局和经济学家的关注焦点。广义上，先 William Sharpe 为人知的是 Harry Markowitz （ 1952 ）论述有效资产组合边界问题时提出系统性风险，（ 1964 ）、 John Lintner（ 1965 ）和 Jan Mossin（ 1966 ）分别独立地导出了标准资本资产定价模型，该模型建立了预期收益率与 β 值发生联系的确切方式，以相对数形式出现的 β 系数，描述了市场整体的波动给系统性风险指金融波动、金融危机及对实体经济单个资产带来的系统性风险。美国次贷危机爆发后，造成极大冲击的风险。Kaufman（ 1996 ）
2013 年 5 月第 3 期（总第 278 期）
May．， 2013 Economic Issues in China No． 3
金融危机与金融市场间风险传染效应
— — — 以中、美、德三国为例
苗文龙
西南财经大学成都 611130
内容提要：本文根据金融部门资产负债关系，揭示部门间的风险传染网络，并将其放在金融市场中，推理各市场间风险传染机制；进而选择中、美、德为样本国，以美国次贷危机、欧洲债务危机数据为基础，使用时变 Copula 模型实证比较市场主导型金融、银行主导型金融、发展中国家金融等国内金融得出如下结论：金融部门通过同业拆借市场、证券市场、外汇市场等相互持有市场间的冲击传染效应，建立了千丝万缕的关系网络，同时也形成了灵敏的传染路径，风险事件通过网络传染路径资产负债、迅速流转、造成金融部门连锁反应和金融市场之间显著的传染冲击效应。中国某些金融市场之间的传染效应甚至高于市场主导型国家 —美国，市场主导型金融与银行主导型金融内部不同市场间都具有显著的传染效应，其大小取决于风险冲击是传染国还是受传染国。金融市场之间的传染冲击使不同金融市场之间波动周期趋于同步，而这又强化了金融市场之间的风险传染。关键词：资产负债表；风险网络；系统性风险传染

美国金融危机的传染分析基于美国银行境外债权的角度开题报告

一、选题背景和意义1995年的墨西哥金融危机、1997年的亚洲金融危机和随后的俄罗斯、巴西等国家的金融风暴，均发生在国际金融市场的边缘区域，对国际金融市场产生不同程度的影响。

本次发生在美国金融领域的动荡，其影响范围和波动幅度远远超过历次新兴市场危机，是近年来所罕见的发生在国际金融市场核心并冲击全世界的全球性金融危机。

本次金融危机中美国银行均因流动性不足而亏损、破产或处于破产边缘，如何解决流动性问题对美国银行来说显得迫切重要。

在美国银行的资产总额中，境外债权所占比重介于20%～30%之间，当银行出现流动性危机之时，按常理推断可能会抽回其境外资产来缓解国内的资金紧张状况。

美国银行又是国际金融巨头，它的境外债权在世界境外债权总额1中占比高达20%±2%，当美国银行抽回境外资金时，很有可能造成其他国家的资金短缺，尤其是它的主要债权分布地区，可而这又能引发其他国家的流动性问题，造成危机的连锁反应。

卡尔沃( Calvo)在研究新兴市场国家危机传染机制时发现，一国感染危机时通常伴随着资本账户严重逆转，他把这种现象称为突停；爱德华兹(Edwards)将突停定义为流入一国的资本突然大规模地减少；罗滕贝格(Rothenberg)和瓦诺克(Warnock)认为，突停的实质是资本抽逃，由于危机起源国投资者对本国经济前景的判断具有信息优势，他们主动退出国际市场而造成其他国家资本流入突停，导致危1全球有30个国家地区向国际清算银行按季度汇报本国银行的境外债权数据，以这三十个主要国家地区的境外债权总额为基数进行计算，提供数据的国家地区包括澳大利亚、奥地利、比利时、巴西、加拿大、智利、中国台北、丹麦、芬兰、法国、德国、希腊、中国香港、印度、爱尔兰、意大利、日本、卢森堡、墨西哥、荷兰、挪威、巴拿马、葡萄牙、新加坡、西班牙、瑞典、瑞士、土耳其、英国、美国30个国家、地机传染；卡明斯基认为，一国发生危机后，正是由于外资的突然大规模逆流造成了危机从一国传染到他国。

美国次贷危机对中国的影响及启示

美国次贷危机对中国的影响及启示引言2008年发生的美国次贷危机是自20世纪30年代大萧条以来最严重的全球金融危机之一。

对美国经济的冲击不仅引发了全球金融市场的动荡，也对其他国家的经济产生了深远的影响。

中国作为全球第二大经济体，在次贷危机中也受到了一定程度的冲击。

本文将分析美国次贷危机对中国的影响，并提出相应的启示。

美国次贷危机对中国的直接影响1. 对中国对外贸易的影响美国是中国最大的出口市场之一，次贷危机导致美国经济衰退，需求下降对中国的出口带来了巨大冲击。

中国的出口额大幅下跌，许多制造业企业面临订单减少、产能过剩的困境，从而导致大量的企业倒闭和员工失业。

2. 对中国金融市场的影响次贷危机使全球金融市场陷入混乱，中国的金融市场也不可避免地受到冲击。

中国的股市和楼市双双出现大幅下跌，投资者信心受到重创。

政府出台一系列金融刺激政策以稳定市场，但这也为中国金融体系带来了一定的隐患和压力。

3. 对中国汇率的影响次贷危机导致美元大幅贬值，这使得人民币实际汇率升值。

由于中国对美元的依赖性，降低了中国出口的竞争力。

同时，人民币升值也使得外国投资者对中国的投资吸引力下降。

美国次贷危机对中国的间接影响1. 对中国经济结构的调整次贷危机暴露了全球金融体系存在的问题，也迫使中国重新审视自身的经济模式。

中国经济主要依靠外贸和投资驱动，次贷危机进一步证明了这种模式的风险。

中国政府开始加大内需扩大的力度，加大对消费者的拉动力度，以减少对外来需求的依赖。

2. 加强金融监管和风险防范次贷危机暴露了金融监管不力和风险管理不足的问题。

中国政府借鉴次贷危机的经验，加强金融监管力度，出台一系列措施以防范金融风险的发生。

同时，中国也加强了对金融创新的规范，以降低金融市场的不稳定性。

3. 推动人民币国际化次贷危机将世界对美元的依赖暴露在阳光下，这也让中国政府加快人民币的国际化步伐。

中国开始推动人民币的国际化，通过与其他国家签署本币结算协议、逐步放开资本流动限制等措施，以减少对美元的依赖，降低外部冲击对中国经济和金融市场的影响。

国内外股市“风险传染”关系研究

国内外股市“风险传染”关系研究董秀良1，2吴仁水 1(1、华侨大学商学院； 2、吉林大学商学院)[ 摘要 ]通过对多个股票市场间波动溢出效应的研究，可以帮助我们了解波动风险在市场间的传导路径和方向，以及在股市因外部冲击动荡前做出短期预测。

本文以美国、日本、香港和我国沪市作为研究对象，采用多元GARCH模型对国内外股市波动风险传染关系进行了研究。

结果表明：只有香港股市对沪市具有显著的波动溢出，美、日股市对沪市的波动溢出则不显著，但由于美、日股市波动均对香港股市具有传染效应，它们可以借助对香港股市波动的影响间接地引起我国沪市的波动。

所以，对我国沪市外部波动风险的把握在短期上应主要关注香港股市波动，其次还必须关注日本和美国股市的波动，尤其是美国股市的波动。

[ 关键词 ]股票市场风险传染多元GARCH模型[ 中图分类号 ]F407.22 [ 文献标识码 ]A 文章编号：通信地址：福建省泉州市华侨大学商学院，邮编：362021联系电话：手机：133****5893；宅电：*************E-mail: *************.cn作者简介：董秀良(1966—)，男，吉林延边人，经济学博士，副教授，现供职于华侨大学商学院，吉林大学商学院博士后。

吴仁水（1977－），男，福建龙岩人，华侨大学商学院数量经济学专业研究生。

The Research on Risk Contagion between the Domesticand Foreign Stock Market sD ong X iuliang1,2W u R enshui1(1、Business School of Huaqiao University; 2、Business School of Jilin University)Abstract: Through the study on the volatility spillover effects between stock markets,we can gain an insight into the paths and directions of risk contagious,and we can also make a short-term prediction under external shocks. This paper investigates the volatility spillover between the equity markets in U.S.A,Japan,Hongkong and Shanghai. The empirical study shows that there only exists the unidirectional spillover from Hongkong market to Shanghai Share A market, and there are not significant spillover effects between Share A and U.S.A. market, and no between Share A and Japan market. But Japan and U.S.A. stock market indirectly influence Share A because of the spillover from the stock markets in Japan and U.S.A. to Hongkong market. Conclusively,we should pay more attention to the volatility of Hongkong maket in the short term when we consider the external volatility risk to Share A, furthermore is the volatility from Japan and U.S.A. market,especially from U.S.A. market.Key words: Equity Market Risk Contagion Multivariable MGARCH Model作者感谢中国社会科学院数量经济与技术经济研究所沈利生研究员所给予的指导和建议，当然文责由作者自负。

美国次贷危机的金融传染分析

美国次贷危机的金融传染分析【摘要】美国次贷危机是一场金融风暴，引发了广泛的金融传染效应，给世界经济带来了巨大的影响。

本文通过分析次贷危机的起因、对金融市场的冲击、金融传染过程、国际传染效应以及后续的金融改革，揭示了金融传染在全球范围内的传播机制和影响。

结合金融传染的防范措施、对全球经济的启示以及未来金融风险的建议，可以更好地理解金融传染对经济的威胁，并为未来应对类似危机提供参考和指导。

金融传染不仅是一场独立事件的结果，更是金融体系中的不足和漏洞在危机面前暴露出来的结果。

通过深入了解金融传染的机制和影响，可以更好地预防和化解金融风险，保护全球经济的健康发展。

【关键词】美国次贷危机，金融传染，经济影响，起因，金融市场冲击，传染过程，国际传染效应，金融改革，防范措施，全球经济启示，未来金融风险建议.1. 引言1.1 什么是金融传染金融传染是指金融市场中的风险事件或危机在某一国家或地区发生后，通过各种金融和经济渠道，迅速传播到其他国家或地区，并对全球金融体系和经济造成影响的现象。

金融传染通常具有以下特点：第一，传染速度快，具有突发性和不可预测性；第二，传染范围广，可以影响全球各个金融市场和经济体系；传染强度大，可能导致市场恐慌和信贷紧缩；第四，传染影响深远，可能引发久经影响甚至经济衰退。

金融传染是金融市场中普遍存在的风险，需要各国政府和金融监管机构积极采取措施来应对和防范。

对金融传染进行深入研究，可以更好地认识其机制和规律，有效避免金融危机的发生，保护全球金融体系的稳定性。

1.2 金融传染对经济的影响金融传染是指金融市场中发生的危机或冲突在一定范围内扩散传播的现象。

金融传染对经济的影响是广泛而深远的。

金融传染会导致金融市场的不稳定，投资者信心受到打击，市场交易活动减少，金融机构的风险和资产负担增加。

金融传染还会对实体经济产生负面影响。

由于金融机构受到冲击，信贷市场收缩，企业和个人的融资成本上升，投资减少，失业率增加，经济增长受到抑制。

中文金融风险传染与跨市场冲击

中文金融风险传染与跨市场冲击在现代经济体系中，金融市场的繁荣和稳定是推动全球经济增长的重要因素之一。

然而，金融市场中也存在着风险传染的隐患。

风险传染是指在一个市场的金融风险传递到其他市场，从而导致市场间互相影响、金融体系处于动荡状态的现象。

虽然风险传染现象的本质和存在以及危害已经被广泛认识，但是传染的特征、传递途径以及传递规律等尚未完全搞清楚，因此对于风险传染的研究仍然具有重要的现实意义。

中文金融市场的风险传染受到了近年来投资人、政策制定者和新闻媒体的广泛关注。

在这一背景下，本文将探讨中文金融风险传染的特点与原因，研究跨市场冲击的传染机制，并提出有效的应对措施。

一. 中文金融市场风险传染的特点在中文金融市场中，风险传染具备如下特点：1.风险传染路径多样风险传染可通过许多途径实现，其中主要有市场效应、交易对手风险、信用风险和结构性风险等。

中文金融市场中既包括股票市场，也包括期货市场、债券市场和外汇市场以及银行间市场等各种金融市场。

传染途径的多样性使得金融市场的风险传播更加复杂和多变。

2.传染规律复杂不同市场之间的相关性、时滞以及传播速度等问题都是影响风险传播的主要因素。

那么，如何量化不同市场之间的相关性和传递规律，将对预测金融市场风险传染效果产生重要的影响。

3.中文金融风险内部传染和外部传染并存从内部来看，金融市场中的不可控风险会影响到整个金融市场的稳定性。

从外部来看，随着全球化进程加快，国际金融市场的发展速度日益加快，但是对于这些发达市场的资产和金融产业的冲击却并不总是明显和直接的。

二. 中文金融市场风险传染的原因1.资金对多个市场存在交叉持有的现象当资金投向多个市场时，一些问题就会涉及到在这些市场之间如何协调等问题。

例如，当一个人在不同市场上持有押金、股票等多个金融产品时，他就面临着如何根据不同市场的风险来分配自己的资金、如何调整不同市场之间的资产等问题。

2.市场中的价格反应和信息反应的溢出效应当商品价格、股市等涨跌在一个市场上的变动时，它也会通过价格影响其它市场中的价格涨跌。

投资者情绪特征对股票价格行为的影响研究_文凤华

IPON
1
（ 1． 219）
0． 530 325
0． 187 842
IPOＲ
1
（ 6． 348＊＊＊）
（ 1． 941* ）
0． 592 408
0． 552 746
0． 559 203
NIAC
1
（ 7． 463＊＊）ຫໍສະໝຸດ （ 6． 732＊＊＊）
（ 6． 845＊＊＊）
0引言
建立在有效市场假说基础上的传统金融理论认为股票的价格只由股票的基本价值即预期股息的现期贴现值之和所决定，但行为金融学把投资行为看成一个心理过程，认为除了股票的基本价值之外，投资者的心理因素和行为特征也会对股票的价格产生重要影响． De，Shleifer，Summers 和 Waldman （ DSSW）［1］首次将投资者情绪引入股票价格决定模型，指出如果投资者情绪相互影响，套利者将无法消除非理性行为导致的错误定价，投资者情绪因而会成为影响金融资产均衡价格的系统性风险．
— 62 —
管理科学学报
2014 年 3 月
性． 3）考查了不同情绪水平下宏观经济变量与股票收益之间的关系，从市场层面验证了林树和俞乔［20］的金融实验研究结论．
有不少学者研究了中国股票市场上投资者情绪与这些指标间的关系，如姚德权等［23］的研究表明中国市场上投资者情绪与封闭式基金折价、IPO 数
stambaugh18通过构建不同的投资组合策略研究在不同的情绪状态下这些套利策略的超额收益特征结果表明由于显性或隐性卖空限制的存在高情绪highsentiment导致股价被高估的程度远大于低情绪lowsentiment所导致的股价被低估的程国内方面张强和杨淑娥19修正de音交易理论模型分析了投资者情绪对股票收益的影响机理其理论模型和实证结果表明投资者情绪是影响股票价格的系统因子股票价格随着投资者情绪波动而波动而且情绪的上涨和下降对股票价格的影响是不对称的情绪上涨对股票价格的影响要比下降强的多

浅谈金融危机传染及其对中国经济的影响

浅谈金融危机传染及其对中国经济的影响【摘要】随着金融全球化的发展，金融危机具有不容忽视的国际传导性，它经由各种传播途径向其他国家和地区扩散，进而威胁一国的经济安全。

本文则主要对金融危机各种向外转移的渠道和机制，以及其对我国经济的影响进行了分析。

【关键词】金融危机传染影响一、金融危机传染机制（一）国际贸易渠道：贸易溢出效应贸易溢出效应是指一国投机性冲击造成的货币危机恶化了另一个（或几个）与其贸易关系密切的国家的宏观基本面，从而导致危机。

它通直接双边贸易和间接多边贸易两国际贸易渠道实现。

“直接双边贸易型”的传染机制有两种：一是一国的危机导致其货币贬值，商品的出口竞争力增强，致使贸易伙伴的赤字增加、外汇储备减少，经济基础遭到损害，最终受到投机者的货币冲击；二是一国的危机导致的货币贬值，使其贸易伙伴的货币有效汇率上升，货币被高估，从而引发投机者的冲击。

而“间接多边贸易型”传染是指，由于多个国家出口竞争同一市场，一国的货币危机导致其货币贬值，降低了与其竞争同一国际市场的另一个国家的出口竞争力，投机者预期这个国家货币也很有可能贬值，最终这个国家主动或被动地进行货币贬值。

（二）国际资本流动渠道：金融溢出效应金融溢出效应指一国发生货币危机可能导致其市场流动性不足，金融中介为规避风险开始清算其在其他市场上的资产，导致另一个与其有密切金融关系的市场资金流动性不足，进而引发另一个国家大规模的资本抽逃行为。

这种效应可通过三个渠道在资本市场进行传导的：①国际金融市场流动性需求。

当一国发生货币危机，该国投资者对存款的提取，会减少金融中介的流动性，迫使金融中介机构收回给其他国家的贷款或没有能力给其他国家提供新的贷款，从而导致其他国家的危机；②银行体系。

银行间的多边支付清算系统，把系统内的所有银行都联系在一起，造成了相互交织的债权债务关系，一国银行体系的危机通过清算系统会被迅速地传递到其他国家；③机构投资。

当某一地区内一国的货币遭受投机冲击，机构投资者可能将该板块货币的证券都抛售出去，从而可能引发该板块内其他国家的货币冲击。

基于中美股市动态相关关系的金融危机传染效应研究

作者：王捷李燕君
作者机构：西南财经大学金融学院四川成都611130
出版物刊名：西南金融
页码： 40-42页
年卷期： 2014年第2期
主题词：金融危机传染效应 DCC模型
摘要：2008年的金融危机虽发端于美国,但蔓延至其他国家,并最终引起全球范围内的经济萧条.本文引入DCC模型来研究2008年全球金融危机的传染效应.基于中美股市的动态相关关系的估计,本文发现存在金融危机的传染效应,在金融危机全面爆发后,这种动态相关系数表现为急剧升高.危机的传染效应导致了各股市的羊群行为,同时发现,危机后香港股市与美国股市的关联程度显著提高了.。

次贷危机的国际传染性研究

次贷危机的国际传染性研究2004年至2006年美联储连续17次加息导致房地产市场迅速降温,次级抵押贷款问题初现端倪。

2007年3月,新世纪金融宣告濒临破产,次贷危机在美国爆发。

次贷危机,也被称为次级债危机,起源于美国次级抵押贷款大量违约,并引起与之相关的次级债券价格大幅下跌,最终演变成了一场世界性经济危机。

众多国际性知名金融机构在次贷危机中相继爆出巨额亏损,甚至面临破产。

危机不仅导致全球股市、汇市的剧烈波动,并且引发商品价格的飘升,最终损伤到了实体经济的发展。

中国作为世界经济的重要组成部分,在危机爆发之初,由于资本市场严格管制,受到的影响相对较小,但随着全球经济萎缩,次贷危机通过资本市场、进出口贸易渠道、汇率渠道的传染对我国的影响逐渐加深。

虽然两年多来,各国政府相继出台恢复经济的政策,使得2009年后世界经济逐步回暖,但危机仍没有过去,而下一轮危机随时可能爆发,因此有必要对金融危机传染我国的渠道进行分析,并根据结果制定相关政策,使我国能更好的抵御金融危机的传染,为经济健康平稳发展提供保障。

本文以次贷危机传染渠道为切入点,通过实证研究,进而分析次贷危机传染到我国的渠道和我国应采取的措施。

文章首先对选题的背景和选题的意义目的进行阐述,针对金融危机的国际传染渠道进行综述,国外对金融危机的传染性分析始于1992年的欧洲货币危机,早期研究主要集中在危机传染是否存在的证明上。

随着研究的深入,国外学者逐渐从实证角度证明了传染性的存在。

随着金融危机爆发频率越来越快,对金融危机国际传染性的研究已经被推上了理论的前沿,我国国内目前这方面的内容以介绍国外的研究成果为主。

文章的第二部分主要介绍了次贷危机国际传染性的理论基础。

世界银行将传染定义为三类：广义的传染、严格的传染和十分严格的传染。

广义的传染指危机跨越国界的传递,或者跨越国界的溢出效应。

传染不一定与危机相联系,可以发生在危机期,也可以发生在平稳期,可是在危机期传染效应得到加强和放大。

投资者情绪对A股市场的影响研究

收稿日期:2010-11-30基金项目:国家自然科学基金(70971013);国家973计划(NO.2010CB731405);湖南省杰出青年基金(09JJ1010);湖南省教育厅创新平台项目(09K064)。

作者简介:文凤华(1972-),男,湖南益阳人,长沙理工大学经济与管理学院教授,主要从事金融工程与行为金融研究。

第26卷第1期2011年1月长沙理工大学学报(社会科学版)J OU RNAL OF CHAN GSHA UNIV ERSIT Y OF SCIENCE &TECHNOLO GY (SOCIAL SCIENCE )Vol.26No.1J an .2011投资者情绪对A 股市场的影响研究文凤华1,3,饶贵添1,杨晓光1,2,3(1.长沙理工大学经济与管理学院,湖南长沙　410004;2.中国科学院数学与系统科学研究院管理、决策与信息系统重点实验室,北京　100080;3.湖南省金融工程与金融管理研究中心,湖南长沙　410004)[摘要]根据开户比例以及股市收益率的日数据和周数据,通过格兰杰因果关系来研究投资者情绪与股市是否存在因果关系,并建立向量自回归模型来考察投资者情绪变动与沪市和深市之间的影响关系。

结果表明:不管是短期内还是长期内,投资者情绪短期内对深市的影响要大于沪市,在长期内投资者情绪对股市的影响要大于短期对股市影响,并且开户比例波动是沪深300指数收益率波动、上证A 指收益率波动、深证A 指收益率波动的Granger 原因,但是反过来要依据期限不同而定。

[关键词]投资者情绪;股市收益;向量自回归[中图分类号]F830 [文献标识码]A [文章编号]1672-934X (2011)01-0016-06An Investigation of the I nfluence of I nvestors ’Mood upon a C ertain Stock MarketW EN Feng 2hua 1,3,RA O Gui 2tian 1,YA N G X iao 2guang 1,2,3(1.School of Economics and M anagement ,Changsha Universit y of S cience and Technolog y ,Changsha ,H unan 410004,China;2.Research College of M athematics and S ystematic Science ,China S cienceA cadem y ,B ei j ing 100080,China;3.Research Center of H unan Provincial FinancialEngineering and M anagement ,Changsha ,H unan 410004,China )Abstract :According to t he percentage of t he people who have established an account and data of daily rate of return and t he data ofweekly rate of return of t he stock market ,by t he means of Granger Causality ,t his article probes into t he issue whet her or not t here exist s a cause and effect relationship between t he mood of t he investors and t he stock market ,and seeks to establish t he vector autore 2gression model for t he investigation of t he change of mood of t he investors and t he interactions between Shanghai and Shenzhen stock market s.The result s show t hat regardless of t he short term or long term invest ment ,t he mood of t he investors in t he short term ex 2ert s bigger influence in Shenzhen t han in Shanghai ,while in the long term investment investors ’mood exerts bigger influence upon the stock market than in the short term ,and that the fluctuation of the proportion of the households holding the accounts is the Granger reason for t he rise and fall of t he rate of return of t he Shanghai and Shenzhen 300index ,t he surging of Shanghai Stock Exchange A Index ,and t he changes of Shenzhen Stock Exchange A Index ,but t he reverse must be determined according to t he time limit.K ey w ords :mood of investors ;income of stock market ;vector autoregression 在A 股市场中,投资者根据上市公司的未来盈利或亏损的心理预期,来对投资的股票进行定价,从而确定购买或出售股票的种类和数量。

上证指数暴涨暴跌与美国道指相关性分析

上证指数暴涨暴跌与美国道指相关性分析欧诗德;李燕萍;吴川;周振燕【摘要】随着国际金融市场开放,不同证券市场之间的联动频繁出现,研究市场之间的相依关系意义重大.本文对2014年至2015年上证指数的暴涨暴跌过程分阶段与道琼斯指数进行比较分析,揭示两个市场的特征;运用Copula函数分阶段建立两者之间的相依结构,根据尾部相依系数分析两个指数的相关性.结果表明上指与道指之间存在较强的相依关系.【期刊名称】《玉林师范学院学报》【年(卷),期】2016(037)005【总页数】7页(P14-20)【关键词】Copula函数;暴涨暴跌;尾部相依【作者】欧诗德;李燕萍;吴川;周振燕【作者单位】玉林师范学院数学与信息科学学院,广西玉林 537000;玉林师范学院数学与信息科学学院,广西玉林 537000;玉林师范学院数学与信息科学学院,广西玉林 537000;玉林师范学院数学与信息科学学院,广西玉林 537000【正文语种】中文【中图分类】O2132014年7月至2015年6月中国股市经历了暴涨暴跌过程，千股以上涨停和跌停成了新常态.在暴涨过程中不少投资者获利翻一翻以上.然而，在暴跌过程中在短短的2～3周内由盈利变成巨亏.投资者在股市上冲浪既要有获利方法，更需要有回避风险方法，需要了解国内市场情况，也要了解国际市场情况.随着经济一体化进程的快速发展，金融市场之间的联系不断加强，金融风险传染迅速.因此，研究不同市场之间的相关性对投资者来说具有重要的意义.上证指数在2007年10月爬上了6000多点之后，经过了近7年的长期调整，在2000点左右夯实底部后，在2014年7月发起了一波牛市行情况，屡次出现千股涨停现象，在2015年6月12日上升至5166.35点.为控制股市投资过热，证监会加强了规范融资融券业务，在加强监管之下，在短短的17个交易日里，多次出现千股跌停现象，上证指数下跌了44.36%.当时的股市一遍恐慌，经过政府的多次干预，才有效地平稳投资者的恐慌心情.实际上股市上涨与下跌原因极其复杂，有其内在因素，也有人为因素，还有外部因素.本文收集2014年7月至2015年6月这时期上证指数和美国道琼斯指数收盘价数据，把整个时期分为上涨、下跌、反弹、下跌几个时段，对比两者的收盘价和回报率的统计特征，再运用Copula理论分析两个市场的尾部相依关系，揭示两个市场的关联性,为投资者在证券投资中生存和获得更好的回报提供理论依据.Copula函数是描述非线性相关的有效工具,被广泛应用于金融、保险、电力管理、水文、水资源等领域.例如，国外文献Joe[1]总结和拓展了Copula理论，Nelsen[2，3]详细介绍了Copula的定义、性质、构造以及变量相依的类型，并指出Copula函数在风险管理中的有广泛的应用价值.Embrechts等人[4，5]对风险管理中资产的相关与相依进行了详细论述，指出通常的相依测度比如Pearson 相关系数不总是适合描述金融市场上资产的相依关系.特别地，资产之间以及市场之间的极值事件相依性可用Copula函数来描述.国内学者也很关注Copula函数在金融风险中的应用. 如韦艳华和张世英[6～9]利用Copula函数描述投资组合回报尾部的相关性，及其风险价值的度量方法，指出在风险管理和多变量时间序列的相关性分析上，Copula函数具有特殊优势，能有效地刻画金融市场间非线性的动态相关结构；提出了一类具有变结构的Copula模型以及相应的二元正态Copula模型结构的诊断程序，用Copula-GARCH模型研究板块之间的动态结构.王永巧等[10]运用时变的Joe-Clayton (SJC) Copula函数有效地刻画了上证指数与美国道琼斯指数、英国金融时报100指数和香港恒生指数之间的动态相依关系.文凤华等[11]运用时变Copula函数描述中美市场投资者情绪传染关系.刘思跃[12]运用SVM-Dynamic Vine Copula探讨美国、香港、韩国证券市场风险的联动关系.林宇等[13]运用混合Copula函数分析内地证券市场与香港市场尾部相依关系.这些文献用Copula函数都有效地刻画了不同市场之间的非线性相依关系.证券市场上股票之间、板块之间、不同市场之间存在着相关关系，而这种相关关系是非线性关系，通常的皮尔逊线性相关系数不能描述这种非线性关系，而Copula 函数能很好地描述这种关系.学者们的研究表明阿基米德Copula，如Clayton copula和Gumbel copula适合于上、下尾部的相依关系.定义（参见Genest等[14]，Nelsen[3]）：设φ是区间I=[0,1]到[0,∞]上严格减的凸函数，且φ(1)=0，φ[-1]是φ的伪逆.C是I2到I的函数，由下式表示C(u,v)=φ[-1](φ(u)+φ(v)) .则称C是由φ生成的阿基米德Copula函数，而称φ是C的生成元.取生成元φ(t)=-(lnt)1/θ，可得函数θ∈(0,1]，称函数（1）为二元Gumbel copula函数，它对上尾的变化比较敏感，但是不能捕捉到下尾的变化.取生成元φ(t)=t-θ-1，可得函数θ∈(0, ∞)，称函数（2）为二元Clayton copula函数，它与Gumbel copula函数相反，对变量分布的下尾变化比较敏感，而对上尾的变化不敏感，不能捕捉到上尾的相依性.若已知数据蕴含于Copula函数族，那么可应用极大似然方法估计参数.设Copula 函数C(u1,u2,…,uk;θc)的密度函数是c(u1,u2,…,uk;θc).边缘密度函数fi(xj;θi)，i=1,2,…,k.由密度函数c容易得到联合分布密度其中样本(x1t,x2t,…,xkt,)的对数似然为但是如果要估计的参数比较多时，上式的估计效果会降低.一般地采用两阶段极大似然法估计Copula函数的参数（参见Patton[15]; Trivedi等[16]）.该方法是第一步，第二步，本文利用非参数方法确定边缘分布.根据核密度函数定义知，若总体X具有分布密度函数f(x)，X1,…，Xn为取自总体X的一个样本，K(y)是定义在R上的一个分布密度函数，h＞0为常数，则f(x)的核估计为其中K(y)为核函数，h称为窗宽.分布函数F(x)的估计为其中Φ(·)为标准正态分布函数.一般地，最优窗宽h可取为其中为样本估计标准差的估计量，为样本中位数.金融资产变量X与Y的上尾或下尾极值共同运动通常用尾部相依系数来测度.比如说，在一个投资组合中，一个股票的回报超越某一阀值时，另一股票的回报也可能跟随着超越这个阀值.这一事件的发生概率,人们通常用尾部相依系数来测度.关于尾部相依系数的定义，我们可参见Joe[1]和Nelsen[3].令X，Y为两个连续的随机变量，具有边缘分布F和G以及一个Copula函数，则上尾和下尾的相关系数定义为其中为X与Y的生存Copula函数.若λU=0或λL=0，则随机变量X与Y独立. 例如，Clayton copua的上尾相依系数λU=0，而下尾相依系数Gumbel copua 的上尾相依系数λU=2-2θ，θ∈[1, +∞)，而下尾相依系数λL=0.从国海证券大智慧股票软件上收集上证指数和美国道琼斯指数2014年7月22日到2015年8月26日收盘价，其收盘价走势如下图1和图2，指数收盘价、回报率的统计特征见表1～表4.2014至201年中国股市又经历了一次令人难忘的暴涨暴跌过程，为了对比两个市场的关系，我们对上证指数2014年7月22日到2015年8月26日时间段按上涨、下跌、整理、下跌分为4个阶段，见表1～表4.由于两个市场指数差异很大，因此我们用变异系数来描述其波动情况.从图1、图2来看，两个市场大的经历过程是极相似的，如在2014年7月到2015年6月都达到了阶段性高度，之后在2015年8月底出现阶段性低部.不同之处是两个市场的涨跌幅不一样，上证指数的涨跌更为凶猛.从表1～表4来看，上证指数的变异系数都大于道指的变异系数，这表明上证市场的投机成分远高于美国市场.从波动幅度来看，上证指数在2014年7月到2015年6月12日这时间段内上涨幅远高于道指，2015年6月15至2015年7月8日时间段内下跌的力度也远高于道指.但由于政府对上证市场大幅下跌的有效干预，2015年7月9日至2015年7月23日恢复了平稳.但道指并未受到有效干预，其波动幅度远高于同期的上证指数波动幅度，如2015年7月4日至2015年8月26日时间段.从整体的涨跌情况来，两个市场存在着较大的关联性.尾部相依情况.设上指、道指日回报的边缘分布分别为F(x)和F(y),根据式（4）和式（5），利用R软件编制程序，可得出上指、道指日回报的边缘分布估计.令u1=Fn(x)，u2=Fn(y)，则上指和道指在2014年7月22日至2015年8月26日以及上指上升期和下跌期的尾相依情况见图3～图5.图3～图5表明两个指数之间存在着明显的尾部相依关系.尾相依关系程度可由尾部相依系数来度量.本文用Gumbel copula和Clayton copula函数分别描述上证指数与道指的上尾和下尾相依关系.根据极大似然估计方法，利用R软件设计程序，可估计到Gumbel copula和Clayton copula函数的参数，然后算出上尾和下尾相依系数，见表5.表5表明上指和道指尾部之间有较大的相依关系.本文对2014年至2015年上证指数的暴涨暴跌过程分上涨、下跌、反弹、下跌几个过程分析比较上证指数与道琼斯指数的统计特征，运用Copula函数分阶段建立两者之间的相依结构，根据尾部相依系数分析两个指数的相关性.结果表明上指与道指之间存在较强的相依关系.说明了随着国际金融市场开放，国际上不同证券市场之间的相依关系变得越来越强，投资者在国内证券市场上投资时应参考海外主要市场的变化. ■【相关文献】[1]Joe, H． Multivariate models and dependence concepts, New York, USA: Chapman & Hall/CRC, 1997．[2]Nelsen, R．B． An introduction to copulas． New York, USA: Springer, 1999．[3]Nelsen, R．B． An introduction to Copulas． New York, USA: Springer, 2006．[4]Embrechts, P．, Resnick, S． I．, Samorodnitsky, G．． Extreme value theory as a risk management tool, North American Actuarial, 1999, vol． 26: 30-41．[5]Embrechts, P．, McNeil, A．, and Straumann, D． Correlation and dependency in risk management: properties and pitfalls．In: Dempster, M．A．H． (Ed．), Risk Management: Value at Risk and Beyond． Cambridge University Press, 2002: 176-223．[6]韦艳华，张世英，孟利锋. Copula理论在金融上的应用[J]. 西北农林科技大学学报(社会科学版)，2003，3(5)：97-101.[7]韦艳华. Copula理论及其在多变量金融时间序列分析上的应用研究[D]. 天津：天津大学，2004.[8]韦艳华, 张世英. 金融市场动态相关结构的研究[J].系统工程学报，2006，21(3)：313-317.[9]韦艳华, 张世英. 多元Copula-GARCH模型及其在金融风险分析上的应用[J]. 数理统计与管理，2007，26(3)：432-439.[10]王永巧，刘诗文.基于时变Copula的金融开放与风险传染[J].系统工程理论与实践，2011，31(4）：778-784.[11]文凤华，杨鑫，龚旭，等.金融危机背景下中美投资者情绪的传染性分析[J]. 系统工程理论与实践，2015，35(3)：623-629.[12]刘思跃，梁鉴标.国际市场恐慌情绪传染分析与风险预警[J].商业研究，2016：03(467)：59-68.[13]林宇，陈王，王一鸣，等.典型事实、混合Copula函数与金融市场相依结构研究[J].中国管理科学，2015，23(4)：20-29.[14]Genest, C．, and MacKay, J． The joy of copulas: bivariate distributions with uniform marginals, The American Statistician, 1986, vol． 40(4), pp． 280-283．[15]Patton, A． J．． Estimation of copula models for time series of possibly different lengths, Department of Economics, University of California, San Diego, 2001．[16]Trivedi, P．K．, and Zimmer, D．M．． Copula modeling: An Introduction for practitioners, Foundations and Trends in Econometrics, Hanover, USA: now Publishers Inc, 2005, vol． 1(1), pp． 1-111．。

2008年美国经济危机对当事人的心态影响

2008年美国经济危机对当事人的心态影响一是要密切关注对吸引外资的影响。

在金融危机之间，存在着
本质的不同。

当前的危机标志信贷扩张时代的终结，这个时代是建
立在作为全球储备货币的美元基础上的。

二是需要关注对出口增长的影响。

出口的快速增长一直是拉动
我国经济增长的重要因素，而且相当于国内生产总值比例也相当高，2007年已经达到37.5%，受世界金融危机的影响，世界经济增速减
缓明显，这仍将对我国出口产生较大的影响。

三是需要关注对投资者和消费者信心的影响。

投资者进行投资，消费者进行消费，往往都是建立在对未来信心的投资和消费的基础
之上，世界金融危机已严重打击了世界经济各国投资者和消费者的
信心，我们国家也不例外。

金融危机爆发中的流动性分析——以美国疫情冲击为例

金融危机爆发中的流动性分析——以美国疫情冲击为例金融危机的爆发，都会表现成对市场流动性的冲击。

本文从金融危机的概念出发，以2020年3月新冠肺炎疫情冲击下美国金融危机爆发为例，分析了金融危机中市场流动性的变化和美联储针对流动性恶化出台的救市措施，以及金融危机理论与流动性风险的关系，最后进行了总结和启示。

一、金融危机的概念对于金融危机，各学派和学界都没有统一的认识。

广义上认为，金融危机是金融体系压力的集中爆发，金融市场价格剧烈震荡，并往往导致大型金融机构倒闭。

狭义上认为，金融危机是金融市场或商品市场，包括股票、债券、黄金等资产或大宗商品价格短时间内全面的剧烈波动，金融资产账面价值突然大幅度降低。

广义概念的金融危机更加严重，会进一步导致经济危机；而狭义概念的金融危机仅是金融体系压力的爆发，能否进一步导致经济危机还要看整体金融环境、政府救助措施等等。

截至目前来看，2020年3月，新冠疫情冲击下的美国金融市场大动荡属于狭义的金融危机。

无论是广义上还是狭义上，金融危机的根源或许多种多样，可能是实体经济受到直接冲击，如2020年初新冠疫情冲击；可能是金融体系过度膨胀，如2007年美国次贷危机；又可能是逆周期政策失调和滞后，如1987年10月19日美国发生“黑色星期一”之前，货币政策全面收紧；金融体系行情大面积动荡都是金融危机发生的重大现象或结果之一，特别是股票市场的剧烈波动最受投资者的关注。

二、新冠疫情冲击下的美国金融危机及震荡次序金融危机爆发时，由于市场参与者急需避险的现金资产，导致高风险资产和低风险资产价格会相继大幅下跌，而美元指数和货币市场工具价格大幅度飙升。

等到美元指数和货币市场工具价格趋于稳定下降，预示着危机的缓和或平息。

（一）证券和商品市场正常市场环境下，当股市大幅调整时，国债、黄金等低风险资产往往发挥风险规避功能。

然而，当金融市场发生危机时，低风险资产同样急剧下跌，风险规避资产直接转移到现金。

股市风险传染研究

股市风险传染研究摘要：2008年次贷危机爆发后，美国股市大跌引领全球股市纷纷下挫。

本文以次贷危机为背景，采用动态条件相关模型( DCC-GARCH模型)，分析美日中三国股票市场是否存在风险传染？并为我国防范金融风险提出几点建议。

关键词：次贷危机；风险传染；DCC-GARCH模型1.引言在经济全球化、金融自由化的大背景下，国际贸易活动日益频繁，资本跨境快速流动，国际金融市场间联动性呈现出增强趋势，金融风险跨国传染的可能性增大。

也就是说，一个国家或地区的小小波动，都很有可能对其他国家或地区产生著名的“蝴蝶效应”，而这种现象在股票市场尤为显著。

2008年美国次贷危机爆发后，导致美国和欧洲主要股市大幅震荡，随后席卷全球，愈演愈烈，引起日经指数暴跌，中国的股票市场也遭受了严重的冲击。

本文以次贷危机为背景，分析美日中三国股票市场是否存在风险传染？对维护中国金融市场稳定具有重要的理论和现实意义。

2.研究过程2.1数据选取标准普尔 500 指数、日经225指数和上证综合指数来衡量美、日、中股票市场的表现，数据为2000年1月至2018年12月的周数据（周数据可以避免日数据存在的美日中股市交易时差问题），对于节假日不同或突发事件造成的数据缺失，采用上一周的数据进行补充。

经过整理共得到三组各992个交易数据，最后为消除时间序列存在的自相关与异方差的问题，利用Rt=ln( Pt/Pt-1 ) *100，计算出三组周收益率序列RSP500、RN225和RSSEC，单位根检验结果显示，RSP500、RN225和RSSEC均是在1%显著性水平上的平稳序列。

2.2实证分析经检验，三个收益率变量存在波动聚集现象，arch效应存在。

构建DCC-GARCH（1，1）模型，回归结果如表1：lambda1=0.0288,lambda2=0.5841,说明动态相关系数变动较大，序列间动态相关性相对较强。

表1 DCC-GARCH（1,1）的回归结果然后，生成动态相关系数，并画出时间趋势图进行分析：根据图1可知，美国股市和中国股市间动态相关系数基本保持着 0.16左右的正向联动关系，说明中美股票市场的相关程度比较低，中国金融市场的国际融入度不高。