信息、政策冲击和中国股票、债券及外汇市场一体化——基于AG-DCC模型的金融市场动态相关性分析
我国股票型开放式基金资产配置特征——基于DCC—MVGARCH模型的研究
我 国股 票 不 － － 一 型 ， 士 Ｔ ． ＿ ＿ Ｊ 开 ０ ／ ＿ ． Ｐ ． ｌ － 放 式 基 金 资产 配 置 特 征
— —
基 于 ＤＣＣ— ＭＶＧ Ａ ＲＣＨ 模 型 的研 究
林 达
４ １ ０ ０ ７ ９）
（ 湖 南大 学金 融与统 计 学院 ，湖 南 长沙
中图分类号：Ｆ ８ ３ ０ ． ９ 文献标识码： Ａ 文章编号：１ ０ ０ ７ — ９ ０ ４ １ － ２ ０ １ ５ （ ８ ） 一 ０ ０ ４ １ — ０ ６
一
、பைடு நூலகம்
问 题 的 提 出
投资基 金 ，是 一种利 益共 享 、风 险共担 的集合 投资 制度 ，它募集投 资者 的资金 ，交 由专 业 的投资 经理统 一管理 ，而无需 耗费投 资者 自身精力 去打理 。其 中 ，开放式 基金 因其 门槛较 低 （ 一般 １ ０ ０ ０ 元 便可起投 ） 、申赎较 为 自由 （ 每个交 易 日皆可 申赎 ）的优点 ，规模逐 步扩大 。 出于商业保 密 的需要 ，基 金有权 不透 露过 于详 细 的操 作信 息 。然而 ，对 股票 型基金 的投资者 而 言 ，由于事关 自身 的财富 ，且 股票投 资风 险较 高 ，难免想 对股票 型基金 的持仓情况 有一定 的 了解 ，加 上 近年不 时爆 出的基 金老 鼠仓 、内幕交易 等不 良事件 ，进 一步 引发 了投 资者 的关 注与担忧 。２ ０ １ ５ 年初 创业板指 数快速上 涨 ，再次 把股票型 开放式基金 推上 了风 口浪尖 ，因为 有 部分评 论家 公开批评 公募基 金创业 板仓 位过重 ，抱 团持 股 、变相 坐庄 ，用基 民的钱爆炒创 业 板① 。这 也引发 了投 资者的关注 ：我 国股 票型开放式基 金是否真如传 言 中这么青 睐创业 板？ 基金经理们 的持仓风格究竟如何 ？本文将 围绕这些问题 ，利用实 际数据和计量分析来 开展研究 。 近年 来 ，我 国股市行 情 的结构 性 特征 非常 明显 。 目前 ，我 国 Ａ股 共有 三大板 块 ：主板 、 中小板 、创 业板 ，这三 大板块在 同一 时期 的表 现往往 大相径 庭 ，经 常 出现 某指数 大幅跑输 另 指数 、甚 至某 一板块 股票普涨 而另 一板块 股票持续 急跌 的 “ 冰火 两重天 ”现象 。而在 主板 之 内 ，大盘蓝筹 股 和二 线蓝筹 股 的表现也 截然不 同 。其 中 ，最为耀 眼 的是 创业板 ：创业板 指 数 在主板 持续 低迷 时节节攀 升 ，从 ２ ０ １ ２年初至 今涨 幅惊人 ，被 股 民戏称 为 “ 神创板 ” ；与之 形 成鲜 明对 比的 ，则是 常年横 盘 的大盘蓝筹 股 ，虽也 有爆 发期 ，但 已远远 落后 于小盘股 。若 从 市盈率 的角度来看 ，截至 ２ ０ １ ５ 年５ 月 ７日，创业板市场 的平均市盈率 已达 １ ０ ０ 倍 ，中小板
信息、政策冲击和中国股票、债券及外汇市场一体化——基于AG-DCC模型的金融市场动态相关性分析
南方经济 2009年第10期信息、政策冲击和中国股票、债券及外汇市场一体化基于AG DCC 模型的金融市场动态相关性分析吴吉林 原鹏飞*内容摘要 本文运用C appiello et a l.(2006)提出的AG DCC 模型对中国金融市场的研究发现,中国股票、债券和外汇市场间存在明显的动态相关性,虽然 正向冲击 和 负向冲击 对金融市场波动并不产生明显的非对称效应,但对市场间动态相关性有着显著的影响,而且信息和政策冲击反映在动态相关性的结构变化上。
最后,用平均动态相关性作为一体化指标对中国金融市场的考察发现,相对于欧盟市场间,中国股票市场一体化程度相当高,但股票和债券、股票和外汇以及债券和外汇市场间的一体化程度有待提高。
关键词 动态相关性 非对称效应 市场一体化 冲击J EL 分类:C 32,C51,G19 中图分类号:F830.91 文献标识码:A 文章编号:1000 6249(2009)11 0012 010一 引言金融市场间相关性是金融经济学研究的基本问题之一,理解各金融市场间相关性至关重要。
首先,金融市场间相关性有利于决策者捕获市场信息、制定经济政策。
任何市场间的互动都含有重要信息,信息驱动金融市场互动主要表现在:一方面,共同信息同时冲击市场,影响投资者对市场价格的预期,投资者在不同市场间重新配置资本,驱动价格朝着新的方向达到均衡;另一方面,市场对信息反应速度的快慢造成了一个市场对另外市场的溢出效应(K i m et a l.,2006)。
因此政策制定者可以利用市场间相关性来获取信息,了解经济参与者对市场的预期和对经济政策的反馈,也有利于决策者避免某种针对一个市场的政策可能造成对另外市场的负面影响,从而达到政策的最优化。
其次,金融市场间相关性对资产价格的形成具有重要的理论含义,对资产的有效配置和风险管理具有重要的实践指导作用。
相关性程度较高的市场交易壁垒低,资本流动性强,这不但有利于降低交易成本,促进资本在市场间有效配置(B aele et a l .,2004),而且能防止经济的大起大落,促进经济良性发展。
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模型的外汇储备结构动态调整研究
基于DCC-GARCH模型的外汇储备结构动态调整研究马杰【摘要】本文构建的基于DCC-GARCH的外汇储备结构动态调整模型,包括三项改进:采用动态条件自相关多元GARCH模型度量风险、引入利率平价反映可比货币收益率及将黄金视为外汇储备替代资产纳入到统一分析框架中.实证表明,最优外汇资产组合时变特征并不明显,中国完全可以在不引起国际金融市场大幅震荡的情况下有条不紊地调整资产结构.研究还发现,过去可能存在着高估欧元地位的现象;次贷危机发生后美元权重没有明显下降,这一反常结果说明国际储备体系需要根本性改革.此外,寻找低点适当增持黄金,对改善中国储备资产结构是十分有必要"补修"的一课.【期刊名称】《中南财经政法大学学报》【年(卷),期】2010(000)003【总页数】6页(P70-75)【关键词】DCC-GARCH;外汇储备;资产结构;时变性【作者】马杰【作者单位】北京航空航天大学,经管学院,北京,100191;密西根大学,罗斯商学院,密西根州,安娜堡,48109【正文语种】中文【中图分类】F8322009年底,中国外汇储备余额达23 992亿美元,是第二大外汇储备国日本的2倍多;如此庞大的外汇资产,主要仍以美元计价资产形式存在。
2007年施建淮估计中国外汇储备中约有70%左右是美元资产[1]。
至2010年1月末,中国共持有美国债8 890亿美元,这还不包括在香港、伦敦等地委托投资银行买入的美国债,也不包括公司债、基金等其他投资渠道持有的美元资产。
外储币种与资产结构过于单一,随时可能受到中美关系、美国国内经济政策等不确定性因素的威胁。
2000年后美元多次贬值,导致许多学者担忧美元未来能否保持足够的吸引力。
尽管欧元仍面临许多困难与考验,但它确实打破了美元在国际贸易投资中的垄断地位[2]。
同时,近几年英镑、黄金等金融资产的长时间波段性上涨,也证实了外储运营可能存在阶段性结构调整机会。
在动荡的国际金融环境下,就我国货币/资产过于集中的外汇储备来说,仅考虑我国2005年汇改后人民币升值,至今就已使得超额储备的价值缩水超过12 000亿元①,这是一种非常严重的无形损失。
人民币汇率与股价之间的传导机制——基于dcc-garch模型的实证检验
化， 人民币贬值会使股价上涨， 汇率和股价之间的关系符合流量导向模型； （ ２） 随着经常账户规模的增
加， 汇率对股价的影响会越来越大。 结合我国实际， 本文提出加强人民币汇率预期管理、 完善衍生品市场
期的金融宏观审慎管理制度框架”。 不管是微观审
融稳定的重点是汇率和金融资产价格的稳定
［１］
。
外汇市场是连接国内资本市场和国外资本市
张碧琼和李越 （２００２） 利用我国数据发现汇
响， 表现出明显的相关性 ［２］ 。 因此， 在汇率市场
化改革的进程中需要控制汇率变动对国内股票市
场的重要桥梁， 汇率作为开放经济的关键经济变
建设、 建立国际资本流动监管体系、 优化股票市场投资者结构等政策建议。
〔 关键词〕 汇率 股价 ＤＣＣ－ＧＡＲＣＨ 模型 ＶＡＲ 模型 流量导向模型 资本流动
ＤＯＩ：１０．３９６９ ／ ｊ．ｉｓｓｎ．１００４－９１０Ｘ．２０２０．０４．００７
〔 中图分类号〕 Ｆ８３０ ９； Ｆ２２４
〔 文献标识码〕 Ａ
引 言
起来的新兴市场。 我国采取了多项改革措施来帮
全球金融市场造成了严重冲击， 全球主要证券市
股权分置改革， ２０１４ 年 １１ 月 １７ 日开通沪港通，
２００８ 年由美国房地产市场引发的次贷危机给
助国内股票市场与国际接轨， 如 ２００５ 年 ４ 月启动
场的股价指数纷纷出现了暴跌。 这次危机期间传
模型是 Ｄｏｒｎｂｕｓｃｈ 和 Ｆｉｓｈｅｒ 在 １９８０ 年提出的， 该
理论认为一国汇率的变动会通过影响商品的国际
竞争力来影响该国的经常账户， 进而影响该国进出
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。
外部金融冲击、货币政策效果与金融稳定性——基于TVP-FAVAR模型的实证研究
基于CAViaR的DCC模型及其对中国股市的实证研究
∑
- 2 ( n ln ( 2Π ) + 2 ln D t + rT t D t r t) -
∑
式的前一部分, 在单变量 GA RCH 模型下分别估计每个资产的方差参数, 计算出方差; 第二 步, 根据 ( 1) 式的后一部分, 利用标准化后的收益序列 Ε t 来估计相关系数参数, 进而最终得出 动态的相关系数. 最后在该模型下的V aR 计算则可以根据正态分布的分位数水平相应计 算 . 具体的内容参见 Eng le 的文章 . 在这个模型中, 假设单个资产的方差服从一个正态 . 下面我们介绍一下单变量的 CAV iaR 模型, 并 GA RCH 过程, 但这不免是一种较强的假设 把它和DCC 模型结合起来. 充分运用单变量的V aR 即分位数的估计结果, 而不必假设方差 服从 GA RCH 过程. 2. 2 CAV iaR 简介 鉴 于间接估计 V aR 方法的种种弊端, Eng le 和 M anganell 提出了条件自回归 V aR (CAV iaR ) 模型 . 其主要的思想是: 既然我们的关注点集中在V aR 也就是分位数上, 那么我 们不妨从V aR 本身出发, 建立其本身的一种自回归的关系, 而无需从分布入手 . 因为如果从 分布出发, 就不免需要对分布作某些特定而苛刻的假设 . 他们提出的模型主要有以下四种形 式: ) 适应性 (ADA PT I V E ) : V aR t = V aR t- 1 + Β1 ( I ( r t- 1 < - V aR t- 1 ) - Η 对称绝对值 (SAV ) : V aR t = Β0 + Β1V aR t- 1 + Β2 r t- 1
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。
灰犀牛事件对A股不同板块的冲击效应——基于DCC-GARCH-VaR模型的实证研究
灰犀牛事件对A股不同板块的冲击效应——基于DCC-
GARCH-VaR模型的实证研究
靳博同
【期刊名称】《商展经济》
【年(卷),期】2024()5
【摘要】近年来,新冠疫情、俄乌冲突、美国银行业接连暴雷等灰犀牛事件不断发生,引起投资者的广泛重视。
本文通过DCC-GARCH-VaR模型,以香港恒生指数为沪市及各板块受到的“国际冲击因素”,建立港指与上证综指各板块的条件动态关系,并计算其VaR值,尝试解释沪市不同行业板块的风险特征,以供行业参考。
研究结果表明,港指与上证综指各板块之间的相关性呈现动态时变和剧烈波动的特征;条件方差显示,港指的波动总体较为平稳,但存在明显峰值;部分板块短期表现与其行业属性有所背离。
【总页数】5页(P106-110)
【作者】靳博同
【作者单位】河南财经政法大学金融学院
【正文语种】中文
【中图分类】F831;F831.5
【相关文献】
1.基于事件研究法的A股市场股权激励效应实证分析
2.不同产业就业变动规律研究——基于一次投资对不同产业就业冲击效应实证分析
3.信息不对称对股票回购
宣告效应的影响——基于A股市场公开市场回购事件的实证研究4.A股市场的盈利效应及其定价能力——基于Fama-French五因子模型的实证研究5.我国货币政策调控对产出和通胀影响的水平效应和波动率效应研究——基于VAR模型和局部投影模型冲击反应函数的实证分析
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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DCC_GARCH模型的金砖四国股市动态相关性研究_朱沙
hii t = ωi + å αij εi2 t - 1 + å βij hii t - j
j=1 j=1
q
p
(6)
其 中 ， μit =
T
εit
hii t
n i = 1 2 N ； qij = 1 å εit ε jt ； n i=1
DOI:10.13546/ki.tjyjc.2015.14.046
财经纵横
基于 DCC_GARCH 模型的 金砖四国股市动态相关性研究
朱 沙 1， 赵 欢2
(1.重庆工商大学 财政金融学院， 重庆 400067； 2.西南交通大学 经济管理学院， 成都 610031)
摘 要： 随着经济全球化和金融自由化进程的加快， 国际股市间的联动效应逐渐增强。文章引入 DCC-MVGARCH 模型对金砖四国股市间动态相关性进行了探讨， 研究结果表明： 金砖四国股市间存在着强度 不一的动态相关性。俄中、 俄巴股市间的联动性均要强于俄印股市间的联动性， 印巴股市间的联动性要强于中 印股市间的联动性， 中巴股市间的联动性较弱。美国次贷危机后， 金砖四国股市间动态相关性相对危机发生前 均有增加。 关键词： 金砖四国； DCC-GARCH 模型； 动态相关性 中图分类号： F830 文献标识码： A 文章编号： 1002-6487 （2015） 14-0165-03
重庆工商大学科研启动经费项目1155001引言2001年高盛首次提出金砖四国概念金砖四国包括中国巴西印度和俄罗斯这四个国家作为新兴经济体的代表和发展中国家经济快速发展的领头羊备受关brick发音相似而被称为金砖四国
网络出版时间：2015-08-04 14:02:33 网络出版地址：/kcms/detail/42.1009.C.20150804.1402.046.html
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-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一、引言股市是一个极为复杂的系统，不同行业之间存在着复杂的联动关系。
对股市中不同行业之间的联动性进行研究，有助于深入了解股市的运行规律，找到行业之间的相互影响和依赖关系，为投资者提供决策依据。
本文将利用DCC-GARCH模型对中国股市中不同行业间的回报率联动性进行分析。
二、文献综述1. DCC-GARCH模型DCC-GARCH模型是由Engle于2002年提出的，它是由动态相关系数模型(dynamic conditional correlation model)和广义自回归条件异方差模型(generalized autoregressive conditional heteroskedasticity model)组成的。
该模型结合了时间序列的条件异方差和动态相关性，可以用来对不同资产的联动性进行建模。
2. 股市行业间的联动性研究过去的研究中，一些学者利用VAR模型和GARCH模型研究了不同行业间的联动性。
Mensi等人(2013)使用了VAR-GARCH模型研究了美国和西班牙不同行业间的联动性，结果表明股票收益率之间存在显著的联动性。
Ferreira等人(2014)也使用了GARCH模型研究了中国、巴西和墨西哥等国家的股市行业间的联动性，发现了国际间的联动效应。
3. 中国股市行业间的联动性研究国内学者对中国股市行业间的联动性也进行了一定的研究，研究表明中国股市中不同行业之间具有一定的联动性，但研究中对联动性的度量和建模方法仍有一定的局限性，需要进一步研究。
三、数据与模型1. 数据我们选取了中国股市中的7个代表性行业，包括金融、地产、制造、传媒、汽车、医药和能源行业。
选取的样本期间为2010年1月至2020年12月，共计120个月的数据。
2. 模型我们将采用DCC-GARCH模型对不同行业之间的回报率联动性进行研究。
我们将使用GARCH模型对每个行业的回报率进行建模，得到每个行业的波动率。
经济政策不确定性对股市、债市和基金市场动态相关性的影响——基于DCC-MIDAS_实证
2023年10月第26卷第20期中国管理信息化China Management InformationizationOct.,2023Vol.26,No.20经济政策不确定性对股市、债市和基金市场动态相关性的影响——基于DCC-MIDAS实证马奕虹，蒋小莲（桂林电子科技大学商学院，广西桂林541004）［摘 要］文章采用GARCH-MIDAS（以下简称G-M）、DCC-MIDAS（以下简称D-M）模型，探讨股票、债券和基金市场的动态相关性及经济政策不确定性（Economic Policy Uncertainty Index,EPU）对相关性的影响。
结果表明，股市与基市具有高度长短期正相关性；债市与股市、基市相关性较小，且呈现大幅波动和频繁正负转换趋势，短期相关大于长期相关。
EPU指数对股债基两两长期相关有显著正向影响。
［关键词］动态相关；经济政策不确定性；GARCH-MIDAS；DCC-MIDASdoi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2023.20.047［中图分类号］F832.5 ［文献标识码］A ［文章编号］1673-0194（2023）20-0145-040 引 言随着金融市场一体化及我国金融体制改革的不断深化，金融市场间信息传导、市场运作和资金轮动效率得到极大提升，“蝴蝶效应”显现，联动性趋势增强。
考察不同金融市场间联动性具有重要理论价值和现实意义，对投资者优化资产配置、理性投资决策，监管机构进行有效监管，政府预判政策效果都具有较强的指导意义。
我国正处于经济体制转型升级的关键阶段，经济政策调整比较频繁，投资者情绪常常受到舆论及政策影响，进而影响其预期及投资决策。
在政策不确定性飙升时期，金融市场波动剧烈，偏好“避险”的投资者常将资产转移到风险较小的市场。
经济政策不确定性会对金融市场间相关性产生重要影响。
股票、债券和基金是最常见的资产配置方式，很多文献研究其收益率波动及相关性特征。
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，日金砖四国四大股指的日收益率为样本，建立建立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；得二者之间的联动性出现显著增加；第二、第二、第二、在金融危机前后，在金融危机前后，在金融危机前后，巴西与印度市场之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、市场的联动性出现上升趋势；第二、QFII QFII 的启动影响中国与其成员国之间的联动性。
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，中国与其他成员国之间的相关性表现出明显的上升趋势，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、其中与印度、其中与印度、俄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场走向国际化带来的影响;;第三、第三、20082008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：金砖四国金砖四国联动性联动性 DCC DCC——GARCH 股票市场股票市场股票市场一、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。