中国股票市场流动性与收益率相关分析——基于Copula-GARCH模型的实证研究
中国股票市场流动性与收益率相关分析——基于Copula-GARCH模型的实证研究
中国股票市场流动性与收益率相关分析——基于Copula-GARCH模型的实证研究胡啸兵;何旭静;张成虎【期刊名称】《大连理工大学学报（社会科学版）》【年(卷),期】2012(033)002【摘要】股票市场流动性与收益率相关分析对把握股票市场内在运行机制至关重要.文章在借鉴既有研究的基础上,利用因子分析法重新选择构建了我国股票市场多维流动性度量指标,并在验证我国股票市场流动性与收益率非正态分布性的基础上,引入Copula函数构建Copula-GARCH模型对我国股票市场流动性与收益率相关关系进行了实证分析,发现我国股票市场流动性和收益率不存在尾部对称性,牛市时期收益率大幅增加而流动性也同时增强,熊市时期收益率急剧下降而流动性也同时减弱,但是前者同时出现的概率大于后者,这与成熟市场流动性与收益率负相关的流动性溢价理论是不相吻合的.【总页数】5页(P49-53)【作者】胡啸兵;何旭静;张成虎【作者单位】西安交通大学经济与金融学院,陕西西安710061;西安交通大学经济与金融学院,陕西西安710061;西安交通大学经济与金融学院,陕西西安710061【正文语种】中文【中图分类】F830.9【相关文献】1.基于GARCH模型的股票市场收益率波动的实证研究 [J], 王嘉晨2.基于Copula-GARCH模型的投资组合日收益率的相关性的风险度量实证研究与应用 [J], 刘红玉;张景川3.中国股票市场流动性溢价风险的实证研究——基于自由流通额调整的收益模型(FARM) [J], 龚鹰武;4.货币供给量对股票市场收益率的影响\r——基于VAR模型的实证研究 [J], REN Sen-chun;DAI Zheng-ben5.中国股票市场存在流动性溢价吗?——股票市场流动性对预期收益率影响的实证研究 [J], 谢赤;张太原;曾志坚因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于GARCH模型对上证指数收益率的实证分析
基于GARCH模型对上证指数收益率的实证分析基于GARCH模型对上证指数收益率的实证分析【摘要】本文选取上海综合指数在2021年1月4日至2021年12月19日期间共475个上证综合指数每日收盘价数据，并处理成对数收益率，在此根底上对中国股市收益率波动性特征进行了分析。
利用ARCH类模型对上海股票市场的波动性进行了检验，发现中国股市具有明显的ARCH效应，结合ARCH模型和GARCH模型的特点，最终筛选出适合的GARCH模型对沪市收益率序列的波动做拟合。
本文最后针对中国股市的现存问题，借鉴成熟股市的经验，提出了加快开展中国股市的政策建议。
【关键词】上证综合指数ARCH效应ARCH GARCH模型波动性一、引言作为国际金融市场的一局部，我国股票市场的成长历程还不算漫长。
自从1990年成立以来的20多个年头里，经过几次大起大落已经不断完善和开展。
尤其是近几年来，随着市场规模的大幅度增加，沪深证券市场与国民经济的相关程度也逐步增强。
金融环境动乱的加剧促使人们研究股票价格波动的内在规律。
在中国这样一个尚未开展成熟的股票市场中，我们不仅要定性的把握股票价格的走势，更应该定量的研究其内在规律，这样才能使我们在危机来临之际不至于手足无措。
鉴于此，对股市进行合理分析和预测，对于指导投资者合理投资，维护证券交易市场稳定进而促进经济开展有重大意义。
二、中国股市波动特征中国股市的开展很快，从20世纪80年代中后期一些国有企业自行发行企业职工内部股票，到1990年至1991年标准化的上海、深圳证券交易所的成立，中国股市在过去十多年的开展过程中逐渐自我完善和开展壮大，市价总值从1992年的1048.13亿元上升1999年的26471亿元。
股票市场的建立和开展对解决国有企业筹集资金起到了积极的作用，有利地推动了中国经济体制改革的深入开展。
具体来讲，我国股市波动具有以下特征：股市波动大，股价指数走势难以按牛、熊市划分，时常发生暴涨暴跌行情，熊市中常发生暴涨行情，牛市中常发生暴跌行情。
基于GARCH模型的股票收益率分析及预测
基于GARCH模型的股票收益率分析及预测耿娟刘怡超【摘要】摘要：GARCH模型是对金融数据波动性进行描述的有效方法，它是最常用、最便捷的异方差序列拟合模型。
资产收益率是金融数据分析常用的指标，比价格序列更易处理且更有研究意义。
本文采用R语言，对2009年1月6日—2019年5月20日沪深300指数的日收盘价进行预处理，将其转化为平稳的收益率序列，检验其ARCH效应，建立GARCH模型以及标准化残差分析，最后对收益率和股票价格进行预测，预测的结果能为投资者进行决策提供一定的参考。
【期刊名称】《河北企业》【年(卷),期】2019(000)010【总页数】2【关键词】股票收益率; GARCH模型; R语言; 股指预测一、引言股票市场是我国市场经济的重要组成部分，对国民经济的发展起到了巨大的推动作用。
因为沪深300指数具有作为表征市场股票价格波动情况的价格揭示功能，是反映市场整体走势的一个重要指标，所以受到了广泛关注。
如果对沪深300指数进行分析，并在一定程度上对其预测，可以为投资者做买卖决策提供重要的参考价值。
国外学者对股票收益率进行预测研究较早。
Black（1977）和Christie（1983）提出了金融时间序列对正向和负向冲击的反应是截然不同的。
PhichhangOu （2010）对三种模型进行了比较，得出了混合模型在预测杠杆效应波动率方面表现更好的结论。
而我国对股票市场收益率的波动分析研究相对较晚，但随着我国金融市场不断发展和完善，对于这方面的研究也逐渐增多。
2006年，孔华强通过建立EGARCH(1，1)-M模型拟合了上证180和深证100指数的波动性。
张豪（2015）利用GARCH（1，1）模型求出个股的年波动率，并结合股票价格的正态性估计出某时段的收益率范围，根据国内股市易受国家政策影响的特点提出投资意见。
李雄英、陈小玲等（2018）将ARMA模型、GARCH模型以及ARMA-GARCH模型进行比较，得出组合模型的预测效果最优。
中国股市波动性解析：基于RS-GARCH模型族的实证研究
2014年第2期(总第415期)金融理论与实践收稿日期：2013-11-29作者简介：郭航（1978-），女，河南驻马店人，经济学硕士，副教授，研究方向：贸易金融方向。
中国股市波动性解析：基于RS-GARCH 模型族的实证研究郭航（黄淮学院，河南驻马店463000）摘要：波动性是衡量股市风险和稳定的重要指标之一，对股市的健康发展具有重要影响。
以上证指数为研究标的，利用RS-GARCH 模型族对股市的波动性进行了比较研究。
结果表明：相对于一般的GARCH 模型族，RS-GARCH 模型族明显改善了“伪持续”现象，能够更好地刻画股市的波动特征；A 股市场存在明显的杠杆效应；在高波动状态下，利空和利好消息，对于A 股市场波动率的影响时间更长。
关键词：股票市场；RS-GARCH 模型族；波动性文章编号：1003-4625（2014）02-0078-03中图分类号：F830.91文献标志码：A 一、引言股价波动是证券市场中最普遍的现象之一，对投资者、企业和监管者均会产生较大影响。
因此，波动性问题一直是众多学者关注的热点之一。
2008年次贷危机导致全球股市暴跌，为抑制经济下滑，各国央行纷纷放宽货币政策，伴随经济复苏，发达国家股市都呈现出修复性上涨。
但中国股市却与中国经济作为全球经济复苏的一面旗帜背道而驰，在2012年创出了近四年的新低，上证指数年线全球罕见地收出三连阴，成为全球表现最差的股市之一。
在这一背景下研究中国股市波动，衡量证券市场结构、参与主体、市场制度的变革对股市波动性的影响显得尤为重要。
二、文献综述收益率方差是衡量收益率波动的重要指标，在对其研究中，通常假定扰动项服从正态分布、t 分布等既定分布，既波动的方差是稳定的。
随着对收益率方差的研究发现，扰动的稳定性通常要比假设差，而且在不同时期预测能力呈现不同精准程度。
为解决扰动方差的变动问题，恩格尔（Engle R，1982）[1]开创性的提出ARCH 模型用以刻画方差的特征后，此后，条件异方差模型被广泛运用于时间序列研究中，特别是在金融研究领域。
基于Copula-GARCH模型的沪深股市相关性分析
基于Copula-GARCH模型的沪深股市相关性分析侯叶子;卢俊香【摘要】为了进一步研究金融市场的相关性和相关模式,文中将GARCH模型和Copula模型相结合,建立了二元金融时间序列的Copula-GARCH模型,并对上证综合指数和深证成分指数进行了实证分析.结果表明:上海证券交易所和深圳证券交易所的收益率具有很强的相关性.随着股票价格的上涨或下跌,上海股市与深圳股市之间的协同效应将大幅增加,相关程度明显增大.实证结果对比发现,相对于二元正态Copula,二元t-Copula对实际问题的描述能力更为准确.%In order to further study the correlation and related models of financial markets, the paper presents a Copula-GARCH model for binary financial time series by combining the GARCH model and the Copula model, with which the Shanghai composite index and the Shenzhen component index are empirically analyzed.The results are as follows.There is a strong correlation between the returns of the Shanghai stock exchange and the Shenzhen stock exchange;as the stock prices rise or fall, the synergy between the Shanghai stock market and the Shenzhen stock market will increase significantly;the degree of their correlation will increase sharply.The comparison of the empirical results shows that the binary tCopula is more accurate in describing actual problems than the binary normal Copula.【期刊名称】《西安工业大学学报》【年(卷),期】2019(039)001【总页数】5页(P7-11)【关键词】Copula函数;Copula-GARCH模型;相关性;收益率;模型选择【作者】侯叶子;卢俊香【作者单位】西安工程大学理学院, 西安 710048;西安工程大学理学院, 西安710048【正文语种】中文【中图分类】F830近年来,随着衍生产品的日益丰富,金融市场中的相关性分析日渐成为研究热点,Granger因果分析是常用的相关性分析方法[1] ，但它存在局限性,如变量间是线性相关的,且方差有限时才能进行线性相关分析,但金融市场中的数据特征多呈现尖峰、厚尾的特点而且方差也不总是存在,所以这种方法不太适用于金融市场。
GARCH和Copula模型在股市中的实证比较
Ｇ Ｒ Ｈ和 Ｃ ｐ ｌ模 型 Ａ Ｃ ｏ ｕａ
在市 中的实证比较
收益 序 列 不 服 从 正态 分 布 ； 日收益 序 列 存 在 尖 峰肥 尾 的性 质 。 张飞君 周建涛 北 京航 空航天大学经济管理学院 １ ０ ８ ０３ ０ （ 三）剔除周 内效 应的影响 周 内效 应 是指 一 周 内某一 天 的 平均 收 益 比其 他 各 天的 平 均 收益 或 波 动率 有 显 著 差 异 。在 研 究 深 圳股 市 收 益 率 是否 存 在 周 的 信息 更 多 ， 而需 要 估 计 的参 数 却 更 少 。 【 章摘要】 文 内效 应 时 ，必 须 根据 收 益 率 自身所 具 有 的 金融 市 场 中的 波动 一 旦 达 到或 超 过 一 长期 以来 资 产 收益 率 的波 动性 一直 特征选择适当的模型 ，选择 的模型如 下： 都是金融 学家关注的问题 ，资产选择理 定 程 度 ，其 影 响 便 会 显 现 并 可 能 迅 速 蔓 Ｒ ＝哦＋婶 １Ｅ ＋∞ｌ Ｄｔ ￣Ｔ ｔ 啦ＦＲ ； ’ ＋ ＨＵ ＋ Ｅ 】 ＋ ＡＲＣ Ｈ 论 用方 差 来描 述 收 益 率 的 波 动性 ，进 而 延 ，即产 生 波动 溢 出效 应 。 向量 Ｇ Ｒ是 每 日股 票 收 益 率 ： 模 型 可 用 于 波 动溢 出的 检 验 ，但 它 在 理 论 寻找 最 优 资 产 组合 。传 统 的金 融 计 量 方 ｒｒ 『 Ｔ Ｕ Ｆ［是 虚 拟 变 量 ； ［ ｛ Ｅ Ｅ Ｈ， Ｒ 上还存在许多有待解决 的问题 ，而且难 以 法认 为 方 差 是 独 立 于 时 间 变化 的 变量 ， ｒ－在 周二 时 对 应 的变 量 是 １ ｃ， Ｅ ，其 他 都 为 ｏ ｕ ａ模 但是 近 年 来 大量 的金 融 时 间序 列 实证 分 捕 捉 到 尾部 相 关性 。 Ｃ ｐ ｌ 型 可 以 很 ０ ｛ 在 周 三 时对 应 的变 量 是 １ ，『 Ⅱ ，其 他 都 好 的 描 述 具 有 时变 、非 对 称 、非 线 性 相 关 析 发现 ， 方 差 是 随 时 间 变化 而 变化 的 ， 为 ０ ｒ在 周 四时 对 应 的变 量 是 １ ， ，其 他 特 性 的 多 个 变 量 的 相 关 性 ， 别是 还 可 以 特 而且 金 融 时 间 序 列 的波 动具 有 类 聚 性 。 都 为 ０ Ｆ／ 周 五 时 对 应 的变 量 是 １ ， Ｒ 在 ，其 因 近 年 来 ， 些 学者 ￣ Ｇ Ｒ Ｈ 型 与Ｃｐｌ 一 Ｇ Ｋ， 模 Ｃ ｏａ ｕ 刻画 出分 布 尾 部 的 相 关 结 构 ， 此 可 以捕 将 ｏ ｕａ理 。 结合 ，动态地对金融 变量问的相依性和 获 波 动 溢 出 信息 ， ｃｐ ｌ 论 进 一 步 用 他都 为 ０ （ ）对模型残差的 自相关性检 验 四 于 波 动 溢 出的 检 验 仍 有 待研 究 。 风 险 加 以研 究 。本文 将 结 合 两者 的 实证 对 残 差 进行 分 析 ，可 以看 出其 呈 现 出 分析 进 行 比 较 。 尖峰肥 尾的特征 ， Ｂ检验结果的Ｐ值为０ Ｊ ， 二 Ｇ Ｒ Ｈ 型对深圳股票市场波动 ＡＣ 模 说 明ＲＥ Ｉ ＳＤ序列不服从正态分布。由自相 非对称 性 实证研 究 【 关键 词 】 关统计检验得出的数据显示 ，Ｑ统计量 的 （ ）数据说明与研究思路 一 收 益率 的波 动 性 ；Ｇ Ｅ Ｈ模 型 ；Ｃｐｌ ＡＣ ｏｕ ａ ．５ 残 ２ 由于 早 期 我 国 的股 票 市 场 不 成 熟 ， 股 Ｐ值 均 远 大 于 ０ ０ ， 差 序 列 至 少滞 后 １ 票 价 格受 政 策 的 影 响 比 较 大 ，大 起 大 落 的 阶不 存 在 自相 关 ，Ｑ 统计 量 很 大 ，说 明残 Ｃ ｐ ｌ理 论与 Ｇ Ｒ Ｈ的比较 ｏ ｕａ ＡＣ ＡＤＦ的值 一 现 象 比较 严 重 。 本 文 选取 从 ２０ ０ ２年 １ ４ 差序列为 白噪声过程 。此外 ， 月 Ｃ ｐ ｌ 论 的 出 现 和应 用 可 以说 将 ｏ ｕａ理 ２０２６ １ ％，１％） ０ 日一 ２０ 年 １ ３ 的深 市 日收益 成 份 指 １ ．７ ０ ，绝对值都大于（％，５ ０ ３ ２月 １ 风 险分 析 和 多变 量 时 间 序 列分 析 推 向了 一 数共 ４ ３个交易 日的数据。这一段 时期我 下 的临 界值 。因此拒 绝存在 单位根 的假 ７ 个新阶段。很多学者都提出可以运用条件 国 的股 市 发 展 比较 迅 速 ，而 且 渐渐 的 走上 设 ， 即残 差 序 列 是 稳 定 的 。 ｃｐ ｌ ｏ ｕａ理论 建立 具有时变 、偏斜 、尖峰 、 （ ）残差序列的效应检验 五 成 熟 ，能够 反 映我 国未 来股 市 走 势 。 厚 尾等 特 性 的 多 变 量 金 融 时 间序 列模 型 ， 对 残 差 序列 及 其 平方 序 列 的 自相 关 系 日收 益率 用 每 日收盘 价 的 对数 差 分 表 以处 理 非 对称 相 关 、投 资 组 合 、资 产 定 价 ￣ －Ａ 示。 Ｒｊ（ｎ ｅ ， 其 中 是 市场 在 交 易 致 强显不 不存在显著的 自相 关，而 ｉ 尸－ ） 。 等 问题 。 ＡＲＣ 类 模型 和 Ｓ Ｈ Ｖ模 型 虽 能 很 有 明 显 的 自相 关 性 。误 差 平 方 与 时 间 的 日ｔ 收 益率 ， 是 市 场 在 交 易 日ｔ 的 尸 的收 盘 好的 描 述 金融 时 间 序 列 的 波动 特 性 ，但 参 图二 ）显示 出平 方 误差 存 在 聚 价 。实证 研 究 的 基 本 思路 是 首先 对 股 市 收 变 化 关 系 （ 数估 计等 问题 限制 了其模 型的应 用和 发 类现象 。 这都初步表明 存在 Ａ Ｈ现象。 ＲＣ 益率 做 出描 述性 统计 分析 ，分 析 收 益率 序 展 ，为 此有 学 者 提 出 可 以运 用 ｃｐ ｌ 理 论 ｏ ｕａ 列的特点 ，然后分离周 内效应 ，之 后对该 来建立多 变量 时间序 列模 型 以替 代 向量 模型 的残差进行 自相 关性检验 ，若残差存 ＧＡ ＲＣＨ模 型 ，用 以描述 随机 变 量 问 的 时 在 自相 关 ，则 进行 自相 关 性 纠 正 ，接 着 检 变 的条件相 关关系。 验残 差 的异 方 差 性 ，若存 在 异 方 差 性 ，则 在实 际应 用 中 ， 用 ｃ ｐ ｌ 理 论 建 立 运 ｏ ｕａ 进－ 拟 和相 关 的不 对 称 模 型 。 一步 的 金 融 时 间 序 列 模 型 更 为 灵 活 ， 边 缘 分 （ ）收益率的描述性统计分析 二 布 、ｃｐ ｌ ｏ ｕａ函数的形式以及它 的相关参数 都 可 以是 时变 或 时 不 变 的 ，因 此 由边 缘 分 布 和 ｃｐ ｌ函 数 确 定 的条 件 联 合 分 布 自然 ｏ ｕａ 也可 以是时变或时不变的。Ｃｏ ｕａ模型 ｐｌ 是对整个条件联合分布建模 ， 因此 可 以提 Ｉ 匿 Ｉ ＝ 哩 供更多有用信息。另外由变量的边缘分布 图二 误 差 项 平 方 与时 间 的 变化 关 系 和 它们 的 ｃ ｐ ｌ函 数 ， 以确 定条 件联 合 ｏ ｕａ 可 序 列 是 否 存 在 ＡＲＣ Ｈ效 应 ， 常 用 的 最 分布 的密度函数 ，并且还可以计算 出条件 圈 深 圳成 指 收益 率描 述性 统计 量 检 验 方 法 是 ＬＭ 检 验 。 对 三 是 否 具 有 均值 、条件方差 以及条件高阶协阶矩，如 根据 上 图这 些统 计 量 可 以得 到 如 下结 ＡＲＣ Ｈ现象进行 Ｌ 检验，在 ｑ Ｏ Ｍ ＝ｌ 时的 协方差 、协偏度和协峰度等统计量 。可见 果 ：市 场 的 平 均 收益 高于 同期 银 行 存 款 的 检验结 果显示 ，其ｐ值在滞后 １ 阶的情况 ０ 与Ｇ ＡＲＣ 模 型相 比 ， ｏ ｕａ 型所 包 涵 收 益 ，当 然 风险 也 远 远 大 于存 款 风 险 ； 日 Ｈ ｃｐ ｌ模 下 仍 然 小于 显 著 性 水 平 ０ ０ ，且 Ｏ ｓ Ｒ ．５ ｂ —
基于Copula-GARCH的投资组合风险分析
基于Copula-GARCH的投资组合风险分析基于Copula-GARCH的投资组合风险分析摘要：投资组合风险分析是金融领域的重要研究课题。
传统的投资组合风险分析方法往往基于随机变量的独立性假设，忽视了不同资产之间的相关性。
本文提出基于Copula-GARCH模型的投资组合风险分析方法，从而更准确地评估投资组合的风险水平。
通过对某个特定投资组合的实证分析，验证了该方法的有效性和可行性。
一、引言在金融投资领域，投资者在进行资产配置时，需要对不同资产的风险进行评估。
传统的投资组合风险分析方法通常基于随机变量的独立性假设，只考虑各资产的单独变动情况，却忽视了不同资产之间的相关性。
然而，在实际市场中，不同资产之间往往存在相关性关系，这种关系对投资组合的风险水平有重要影响。
因此，如何准确评估投资组合的风险成为了投资者和学者们关注的焦点。
Copula-GARCH模型是一种常用的投资组合风险分析方法。
Copula理论是用来描述多维随机变量的联合分布的方法，通过将边缘分布与相关结构分离，能够更准确地刻画不同资产之间的相关性关系。
GARCH模型则用于描述资产的条件方差，能够更准确地衡量资产的波动性。
将Copula和GARCH模型结合起来，可以更全面、准确地评估投资组合的风险水平。
本文以某个特定投资组合为例，采用Copula-GARCH模型对其风险进行分析。
首先，基于历史数据，估计各资产的边缘分布模型，并计算其条件方差。
然后，采用Copula函数建模不同资产之间的相关性，并通过参数估计求得Copula函数的参数。
最后，基于Copula-GARCH模型，计算该投资组合的风险值，并进行风险敞口分析。
二、实证分析本文选取了A股市场中的某个投资组合作为实证样本。
首先，通过分析历史数据，估计了各资产的边缘分布模型。
根据数据的正态性分布特征，采用正态分布来拟合各资产的边缘分布。
然后，根据GARCH模型，对各资产的条件方差进行估计。
基于 Copula-GARCH 模型的黄金、股票与债券投资组合风险分析
基于 Copula-GARCH 模型的黄金、股票与债券投资组合风险分析曹培慎;武昭;张静【摘要】由于金融危机影响,国际金价强势攀升,黄金已经与股票、债券一样,成为一种非常重要的投资工具.因此,本文基于Copula函数和GARCH模型[1],先建立Copula-GARCH-t模型对黄金、股票以及债券的投资组合风险进行实证研究分析.结果表明,Copula-GARCH-t模型对数据描述较为准确,因而在刻画投资组合风险方面效果较好.再运用蒙特卡洛模拟法,在风险最小情况下,计算出三种资产的投资比例,并计算出资产组合的VaR.% For the influence of the financial crisis and the continuous rising of gold price, gold has been a very important investment tool together with stock and bond. This paper constructs a Copula-GARCH-t Model based on Copula functions and the GARCH model to make an empirical research on and analysis of the investment portfolio risk of gold, stock and bond. The results show that the Copula-GARCH-t model can make an accurate description of the data, comparatively speaking. Thus it has a good ability to depict the portfolio risk. What’s more, it supplies an investment ratio of the three assets in the case of the minimized risk.【期刊名称】《西安电子科技大学学报（社会科学版）》【年(卷),期】2012(000)005【总页数】7页(P34-40)【关键词】Copula-GARCH模型;投资组合;蒙特卡洛模拟;风险分析【作者】曹培慎;武昭;张静【作者单位】陕西师范大学国际商学院,西安 710062;陕西师范大学国际商学院,西安 710062;陕西师范大学国际商学院,西安 710062【正文语种】中文【中图分类】F830.91自次贷危机以来，国际金融市场发生了巨大变化，这驱使人们更加重视金融风险的管理。
中国股票、基金及债券市场间非对称相依趋势分析--基于平滑转换SHR-Copula模型
一、引言 金融市场间相依关系的研究是多变量金融领域的 一个重要课题，也是投资组合决策、风险度量和防 范的关键。投资者需要准确评估金融市场收益率之 间的联动程度，才能构建一个良好的多元投资组 合；风险管理人员在计算 VaR 和期望损失时，仍需将 金融市场的相依结构考虑在内，忽略金融市场之间 联动关系的增长会相当大程度地低估风险。研究多 变量金融时间序列不仅要准确刻画单个金融时间序 列的分布特征，还要对金融时间序列之间的相依关 系进行动态分析。一般来说，金融资产收益率序列 往往具有波动聚集、偏斜、尖峰肥尾等现象。采用 传统计量模型如线性相关系数、Granger 因果分析方
理论研究
中国股票、基金及债券市场间 非对称相依趋势分析
—— 基 于 平 滑 转学金融学院，浙江 杭州 310018）
摘 要：本文引入非椭圆 SHR-Copula 函数构建了 Copula-GARCH 模型，并将多阶段平滑转换模型应用到 Copula 参数的动态化中，来研究我国股票、基金和债券市场间相依关系的非对称变化。实证结果表明：三阶段 平滑转换 Copula 模型足以刻画三个证券市场间相依关系的动态演化过程；股票、基金和债券市场两两之间的 上、下尾部相依关系大体呈增长趋势，但是发生结构性突变的时点有所不同。近年来债券与股票、债券与基金 之间的尾部相依性呈左强右弱的趋势，表现出显著的非对称性；股票市场与基金市场之间的上尾和下尾相依性 在样本后期趋于一致，非对称情况不明显。
二、文献综述 由于 Copula 函数相较于传统计量模型具有显而 易见的优势，它的灵活性和优良性使其成为金融时 间序列相依结构建模的重要工具。国外已有不少文 章应用 Copula 理论对金融市场之间的非对称相依关 系进行研究。如：隆然和索尼克 （Longin 和 Solnik， 2001）、昂和陈 （Ang 和 Chen，2002） 均指出两组金 融时间序列在市场下行时比市场上行时表现出更强 的相关性。帕顿 （Patton AJ.，2006） 通过构建条件 SJC-Copula 模型，验证了德国马克和日元之间依存关 系的不对称性，马克—美元、日元—美元的汇率之 间的相关性在贬值时更为明显。库马尔和冲本 （Kumar 和 Okimota，2011） 提出了动态的 Copula-GARCH （STCG） 模型，用来检验国际政府债券市场的动态 相关性，得出了债券市场依存关系的非对称变化。 克里斯托弗森等 （Christoffersen 等，2012） 利用 Copula 函数检验国际股票市场的联动性，并发现了一个 显著的非对称增长趋势。冲本 （Okimota，2014） 构 建了时变 Copula 模型，从动态的角度描述国际股票 市场依存结构的变化趋势，发现在样本初期上尾和 下尾的联动性存在非对称性，而在样本后期非对称 性逐渐消失。 国内学者对 Copula 函数在相依结构建模方面的 应用也做了多方面、多角度的研究。韦艳华、张世 英 （2004） 通过构建多元 Copula－GARCH 模型，捕 捉到金融市场间存在非线性相关关系；李悦和程希 骏 （2006） 借助 Copula 函数构建时变模型，分析了 香港恒生指数同上海综合指数之间的尾部相依关 系；任仙玲和张世英 （2008） 通过构建时变双参数 Copula 模型，研究了我国股票市场之间的非对称尾部 相依结构；王永巧和刘诗文 （2011） 构造时变 SJCCopula 模型，对我国大陆股市、香港股市以及美国股 市之间的相依性进行量化测度，得出中美股市之间 的相依关系随时间而逐步增强。 综合国内外研究文献可知，已有不少文献运用 GARCH 模型和 Copula 理论对金融市场间的相依性展 开不同角度的论证，但针对我国股票、基金和债券 市场之间相依性研究的文献较少。此外，运用平滑
基于GARCH模型的股票市场有效性的实证研究
第20卷第3期2005年5月统计与信息论坛V ol.20N o.3May ,2005收稿日期:2004-12-40作者简介:谢家泉(1981-),女,土家族人,硕士,研究方向:金融计量分析;杨招军(1969-),男,湖南省邵阳人,教授,博士后,研究方向:金融数学与金融工程。
【统计应用研究】基于G ARCH 模型的股票市场有效性的实证研究谢家泉1,杨招军2(11广东金融学院基础部,广东广州510520;21湖南大学数学与计量经济学院,湖南长沙410079)摘 要:证券市场波动的有效性问题是证券市场研究中的一个重要课题。
文章运用时间序列的G ARCH 模型的推广形式对上证指数股票收益率序列建模,在以往研究的基础上鉴于实际波动情况引入了两个虚拟变量进行刻画,并就股票市场有效性问题进行了实证研究。
关键词:G ARCH 模型;有效性;收益率中图分类号:F224 文献标识码:A 文章编号:1007-3116(2005)03-0057-04一、引 言市场有效性这一概念起源于法国Bachelier 的研究,他指出商品价格呈随机游走,但这一前瞻性的研究在当时并未引起学术界的足够重视。
直到20世纪六七十年代关于市场有效性的研究才迅速升温。
1965年Fama 发表了题为《股票市场价格的行为》的论文,提出了一个广为接受的有效市场的定义和理论,由此标志着有效市场理论(E MT )的建立。
其核心思想为:市场能够对信息作出及时、合理、一致的反应,使所有信息都立即反应到价格中去。
Fama 根据历史信息、公开信息、内部信息的知道与否将市场效率定义为三种:弱有效型市场、中强型有效市场、强有效型市场。
此文发表后,西方许多学者对证券市场有效性进行了实证分析和检验,其中具有代表性的有:托宾有效市场实现条件的观点;威斯特和惕尼克将证券市场效率分为外在效率和内在效率的观点等。
而我国直至90年代才开始引进有效性理论和分析工具。
其中有:1994年,俞乔应用误差序列相关检验、游程检验、非参量性检验三种方法对沪深股指进行分析,结果表明股市不具备弱式有效性,并且表明中国股市存在假日效应;1996年,吴世农对20种股票的日收益进行自相关分析,也得到同样结果;1998年,范振龙、张子刚采用DF 检验对深市几支股票进行检验,结果表明深市具有弱式有效性;2000年,张思奇、马刚、冉华运用于ARM A -ARCH -M 模型研究发现其日收益率序列基本满足白噪声性质;2001年,张亦春、周颖刚运用广义谱域分析得出的结论是中国股市未达到弱式有效性。
基于GARCH模型的股票收益率分析及预测
行 GARCH 模型的拟合遥
渊三冤GARCH 模型的估计
GARCH渊1袁1冤是 GARCH 模型中最常用的一种袁也是最
适用于金融时间序列建模的模型遥这里使用 fGarch 包中提供
的 garchFit 函数来拟合 GARCH 模型遥 模型估计的结果中袁 mu尧omega尧alphal尧betal 所 对 应 的 p 值 分 别 为 0.151尧0.014尧
data: return
Chi-squared = 298.08袁 df = 12袁 p-value < 2.2e-16 由 LM 检验可知袁卡方统计量的值为 298.08袁其对应的 p 值几乎为 0袁 小于 0.05袁 即在 5%的显著性水平下拒绝原假
设袁从而说明收益率序列是存在 ARCH 效应的袁因此可以进
列是平稳序列遥
3.序列正态性检验遥 Jarque Bera Test
data院return
X-squared=1918.3袁df=2袁p-value<2.2e-16
通过 JB 正态性检验可得袁p 值接近 0袁 说明序列不是正
态分布袁且有高峰厚尾的现象遥
4.收益率序列的描述性汇总遥 从沪深 300 指数的收益率
经济纵横
基于 GARCH 模型的股票收益率分析及预测
耿 娟 刘怡超
摘要院GARCH 模型是对金融数据波动性进行描述的有效方法袁它是最常用尧最便捷的异方差序列拟合模型遥 资产收益率是 金融数据分析常用的指标袁比价格序列更易处理且更有研究意义遥 本文采用 R 语言袁对 2009 年 1 月 6 日要2019 年 5 月 20 日沪 深 300 指数的日收盘价进行预处理袁将其转化为平稳的收益率序列袁检验其 ARCH 效应袁建立 GARCH 模型以及标准化残差 分析袁最后对收益率和股票价格进行预测袁预测的结果能为投资者进行决策提供一定的参考遥
中国分类经济政策不确定性与亚太股市的动态关联性——基于GARCH—时变Copula模型
中国分类经济政策不确定性与亚太股市的动态关联性——基于GARCH—时变Copula模型中国分类经济政策不确定性与亚太股市的动态关联性——基于GARCH—时变Copula模型一、引言经济全球化的发展使不同国家之间的经济联系日益紧密，亚太地区作为全球最重要的经济体之一，股市的波动对于全球经济的稳定具有重要影响。
然而，中国作为亚太地区最大的经济体，其分类经济政策的不确定性对亚太股市产生何种影响，各界看法不一。
本文旨在探讨中国分类经济政策与亚太股市的动态关联性，并基于GARCH-时变Copula模型来研究这一关联。
二、中国分类经济政策不确定性与亚太股市关联性的理论分析1. 中国分类经济政策的特点中国分类经济政策是指政府根据不同行业和领域的特点，制定不同的政策和规章，以调控经济发展。
这种政策的特点主要体现在不确定性较高、政策调控周期长、政策调整频率高等方面。
中国政府往往会根据经济的发展阶段和国内外经济环境的变化，灵活地调整和制定分类经济政策，使其与整体经济发展保持相对协调。
2. 亚太股市的特点亚太地区是全球最重要的经济体之一，该区域的股市对全球经济的稳定具有重要影响。
亚太股市的特点主要体现在波动率较高、与国际股市的关联性强等方面。
由于中国是亚太地区最大的经济体，中美贸易摩擦等因素对亚太地区其他国家的经济和股市产生深远的影响。
3. 中国分类经济政策与亚太股市的关联性中国的分类经济政策的不确定性可能会对亚太股市产生影响。
当中国政府调整或发布一项新的分类经济政策时，这种政策的不确定性会引发市场的恐慌情绪，进而影响亚太股市的运行。
此外，中国的分类经济政策调整也会对亚太地区其他国家的经济和股市产生溢出效应。
三、基于GARCH-时变Copula模型的实证研究为了研究中国分类经济政策不确定性与亚太股市的动态关联性，本文选取了中国、韩国、日本和澳大利亚的股市指数作为样本。
首先，利用GARCH模型估计亚太股市的波动性。
然后，运用Copula模型研究中国分类经济政策不确定性与亚太股市之间的关联，通过计算相关系数和概率密度函数等指标来度量其关联程度。
基于因子copula模型的我国大型上市公司股票收益关联性及风险分析
摘要基于因子Copula模型的我国大型上市公司股票收益关联性及风险分析在改革开放进一步深化和经济发展的不断推动下，我国金融市场逐步发展健全和完善，金融市场之间的依赖性和金融资产的价格协同效应愈来愈显著，其中股票市场作为金融市场的重要组成部分，不同市场、不同板块、不同行业以及不同股票之间常常存在着联动效应，某一市场或资产的波动，经常会引起其他市场或资产的波动，导致风险会迅速波及、传染、放大至其他市场或资产。
随着我国股票市场的深入发展，不同上市公司之间的联系和依赖越来越强，公司股票之间的关联性也越来越明显，对我国大型上市公司股票收益之间的关联性和投资风险进行分析，对投资组合构建、市场风险管理乃至股市的健康发展都有着十分重要的意义。
本文基于Copula理论基础，利用因子Copula模型和结构因子Copula模型中的嵌套Copula模型，分析了以沪深300成分股为代表的我国大型上市公司股票的收益率序列，计算得到了不同行业内每对股票收益之间的Spearman秩相关系数、相依尾部加权测度和不同资产组合的VaR和ES，以此分析了不同行业内各公司股票收益的关联性和投资组合风险，以及以全部沪深300成分股为代表的整个市场的投资组合风险。
本文选取了沪深300成分股近5年的日对数收益率序列，剔除上市时间不满5年的股票，利用两阶段极大似然估计法，首先采用GARCH (1，1) - Gaussian模型、GARCH (1，1) -t模型分别对每只股票收益率序列进行拟合，并用AIC信息准则选择拟合效果较好的模型，经过对标准残差序列的K-S检验和Ljung-Box自相关检验发现，GARCH (1，1) - Gaussian模型、GARCH (1，1) -t模型可以较好的拟合各收益率序列的边缘分布，并且利用单因子Copula 模型对各公司股票收益的标准残差序列进行拟合，发现在所有17个二级行业中，保险、材料、地产、能源、汽配、食品饮料、银行、运输、资本市场等9种行业的股票收益序列拟合效果较好的为单因子BB1 Copula模型，公用、零售、媒体、耐用服装、软件、硬件、制药生物、资本品等8种行业的股票收益序列拟合效果较好的为单因子Rotated Gumbel Copula 模型；同时本文利用结构因子Copula模型中的嵌套Frank Copula模型，对17个行业的全部股票收益残差序列进行了拟合，并得到了相关模型参数。
我国股票市场和债券市场收益率的相关性和联动性研究——基于时变Copula和VAR模型
我国股票市场和债券市场收益率的相关性和联动性研究——基于时变Copula和VAR模型我国股票市场和债券市场收益率的相关性和联动性研究——基于时变Copula和VAR模型摘要：股票市场和债券市场是我国金融市场的两大核心组成部分，它们之间的相关性和联动性对于投资者、市场监管部门以及投资策略制定者来说具有重要意义。
本文基于时变Copula和VAR模型，通过对我国股票市场和债券市场的收益率进行研究，并利用相关性和联动性指标对其进行衡量，旨在深入分析两市场之间的关系，并探讨可能的影响因素。
1. 引言股票市场和债券市场在我国经济中的地位日益重要，股票市场代表了一国经济的活力和潜力，债券市场则反映了一国经济的稳定性和成熟度。
因此，研究两市场之间的相关性和联动性，有助于深化对我国金融市场的认识，为投资者提供更准确的决策依据。
2. 文献综述过去的研究对于股票市场和债券市场的相关性和联动性已有一定的探索。
研究表明，股票市场和债券市场之间存在着显著的相关性，但该相关性在不同时间段和市场条件下可能存在变化，因此需要考虑时变性的影响，并采用合适的模型进行研究。
3. 数据与方法本文选取我国A股市场和债券市场的日频收益率数据，在时间跨度上覆盖2005年至2020年的样本期。
首先，利用时变Copula模型对两市场的收益率进行建模，得到相关性和联动性指标。
然后，利用VAR模型对两市场之间的引导关系进行分析，以了解其动态变化的特征。
4. 结果分析4.1 相关性研究时变Copula模型的分析结果显示，在整个样本期内，股票市场和债券市场的收益率呈现出正相关的趋势，相关系数稳定在0.2左右。
虽然相关性较弱，但也说明两市场之间的联系不可忽视。
进一步的分析发现，相关性在不同市场条件下可能存在显著的变化，这与市场环境和宏观经济波动有关。
4.2 联动性研究利用VAR模型对两市场之间的引导关系进行分析，研究发现债券市场对股票市场的联动关系较为显著，而股票市场对债券市场的影响相对较小。
基于GRACH模型对我国股票市场收益率波动性分析-毕业论文
---文档均为word文档，下载后可直接编辑使用亦可打印---摘要在金融学中，收益率的波动性是一个重要概念。
收益率的波动反映了市场不确定性的程度，同时，收益率的波动性也被看成是信息流的一种度量，波动性强一般伴随着较大的市场信息冲击。
由于2008年到2018年这十年期间中国股市经历了两次大起大落，股市的剧烈动荡使我们有必要对其目前的波动性进行研究，发现其问题所在。
因此，本文一沪深300指数作为研究对象，以2008年1月2日到2018年1月2日共2436个日收盘价作为样本，站在经济计量的角度采用CARCH族模型对该样本数据进行分析，从而得出沪深300指数的波动性特征。
首先是引言，简要说明研究的背景及意义，突出研究的必要性；其次是对国内外文献的综述，总结其研究成果，发现其不足，为后文的写作奠定基础；第三部分是模型概述，对ARCH、GARCH、EGARCH这三种模型的特征进行描述和介绍。
第四部分是本文核心，以实证分析为主，建立GARCH(1,1)模型、ARCH模型以及EGARCH(1,1)模型分别对沪深300指数的收益率波动特征进行分析。
研究结果表明：沪深300指数的日收益率呈现出可变与集簇的波动特性，在序列分布上，具有尖峰厚尾的显著特征。
并存在明显的GARCH 效应；根据模型具有GARCH-M效应得出收益存在正溢价，从投资者在股票市场投资的经验可知，大多数偏向于短期的投机性投资。
此外，对沪深300指数的收益率进一步分析可以发现杠杆效应，由此可以推断在股指期货市场中，坏消息产生的影响远大于好消息。
最后根据GARCH族模型检验结果，提出相应的政策建议，以推动中国股市向健康稳定的方向发展。
关键词：收益率、波动性、GARCH族模型、沪深300指数AbstractThe volatility of the rate of return is an important concept in finance. The fluctuation of returns reflects the degree of market uncertainty. Meanwhile, the volatility of returns is also regarded as a measure of information flow. Volatility is usually accompanied by larger market information shocks.During the ten years from 2008 to 2018, China's stock market experienced two ups and downs, and the intense turbulence of the stock market made it necessary for us to study its current volatility and find its problems.Therefore, the CSI 300 index as the object of study, from January 2, 2008 to 2 January 2018, 2436 day closing price as the sample, hope that through the application of GARCH model, describe the Shanghai and Shenzhen 300 index volatility characteristics from the perspective of econometric.This paper mainly studies the volatility of the Shanghai and Shenzhen 300 index returns from five parts. The first is the introduction, a brief description of the research background and significance of the research, highlighting the necessity; secondly it is a survey of the domestic and foreign literatures, summarizes the research results, find its shortcomings, which lays the foundation for later writing; the third part is the model overview, describes and introduces the features of ARCH, GARCH, EGARCH three model. Fourth through theestablishment of ARCH model, GARCH (1,1) model and EGARCH (1,1) model, the volatility of the CSI 300 index returns is empirically analyzed. The results show that the daily yield volatility of the CSI 300 index shows obvious variability and volatility cluster, and the sequence distribution is characterized by peak and thick tail. And there is a significant GARCH effect. There is GARCH-M effect in the model, which shows that there is a positive premium for earnings. Investors in the stock market have strong speculative atmosphere and short term investment preferences are obvious. At the same time, we also found that the CSI 300 index yields obvious leverage effect, which reflects the volatility caused by bad news in China's stock index futures market is greater than that caused by good news. Finally, according to the test results of the GARCH model, the corresponding policy suggestions are put forward to promote the development of Chinese stock market to a healthy and stable direction.Key words:rate of return, volatility, GARCH model, CSI 300 index目录一.引言（一）研究背景纵观我国证券市场的发展历史，自正式成立上证交易所之日起，已有一段发展历程。
中国股市波动特征的实证研究——基于GARCH族模型
中国股市波动特征的实证研究——基于GARCH族模型作者：黄慧来源：《科技创业月刊》 2015年第23期黄慧（武汉大学经济与管理学院湖北武汉 430072）摘要：文章运用ＡＲ模型和ＧＡＲＣＨ族模型对中国股市收益率波动性进行实证分析．分析表明，中国股市股票收益率波动较大，具有聚集性与持续性，存在杠杆效应，收益率呈非正态分布，风险与收益不匹配，信息不对称严重。
最后给出结论，提出建议．关键字：ＧＡＲＣＨ族模型；波动性；风险溢价；杠杆效应中图分类号：F832 文献标识码：Ａｄｏｉ：１０．３９６９/ｊ．ｉｓｓｎ．１６６５－２２７２．２０１5．23．０19 收稿日期：２０１5－08－150 引言股票市场是经济晴雨表，波动率是经济学研究中的重要问题，股票价格频繁的波动更是股票市场中最为明显的特点之一．特别是对于股票市场的发展较晚的中国股市来说，对股市波动性特征的研究很有必要．１９８２年Ｅｎｇｌｅ提出ＡＲＣＨ模型，准确解释时间序列的异方差特征和波动聚集性．Ｂｏｌｌｅｒｓｌｅｖ在这之上，将其延伸到条件异方差中．为刻画风险溢价的情形，Ｅｎｇｌｅ等借助ＧＡＲＣＨ模型建模思想，提出ＧＡＲＣＨ－Ｍ模型．后来Ｎｅｌｓｏｎ提出了ＥＧＡＲＣＨ模型，描述了金融市场中的杠杆效应。
本文应用ＡＲ模型和ＧＡＲＣＨ模型族对中国股市收益率的波动性特征进行实证分析，分析我国股市存在问题，并提出建议。
1 模型介绍ＡＲＣＨ模型：显著反映方差变化特征．若平稳随机变量Ｘｔ表示为ｋ阶自回归过程，Ｘｔ的随机误差μｔ的方差能用误差项平方ｐ阶分布滞后模型刻画，误差项正态分布．表示如下：2 实证分析2．１数据的选择与处理选择２０００年０１月０２日年到２０１５年６月３０日上证综指日收盘价，数据来源于Ｗｉｎｄ．为消除异方差对数据进行对数和差分处理，求得股票对数收益率。
2．２收益率序列的随机游动模型假定收益率序列是随机游走过程．建立序列自回归方程，ＳＣ、ＡＩＣ最小值所对应的ＡＲ（４）的拟合效果最好，收益率符合随机游走模型。
中国与国际股市波动的时变相关性检验——基于小波分析和GARCH-Copula技术
中国与国际股市波动的时变相关性检验——基于小波分析和GARCH-Copula技术中国与国际股市波动的时变相关性检验——基于小波分析和GARCH-Copula技术摘要：股市波动对于投资者和决策者而言具有重要意义。
有效的波动相关性分析有助于预测风险和投资组合管理。
本文结合小波分析和GARCH-Copula技术，对中国与国际股市的时变相关性进行了检验。
通过对2005年至2020年间的股票市场数据进行实证研究，本文发现中国股市与美国、日本和欧洲股市存在时间变化的相关性关系。
同时，结果还表明，小波分析和GARCH-Copula技术是有效的相关性分析工具。
关键词：股市波动、时变相关性、小波分析、GARCH-Copula技术一、引言股市波动是指股票市场价格在一定时间内的剧烈波动情况。
波动会导致市场风险增加，对投资者、金融机构和决策者都具有重要意义。
了解和预测股市波动的相关性有助于决策者制定风险管理策略和投资组合。
近年来，随着全球化进程的加速，国际股市之间的联系日益紧密，国际投资者对股市波动的相关性也越来越感兴趣。
相关性分析是股市研究中的重要环节。
传统的相关性分析方法主要局限于固定时间段的波动关系，难以捕捉到股市波动的时变特征。
然而，股市波动的相关性往往会因为市场环境、经济政策等因素而发生变化。
因此，基于小波分析和GARCH-Copula技术的时变相关性检验具有重要意义。
小波分析是一种时频分析方法，具有多尺度分析的特点。
通过小波分析可以将信号分解为不同的频段，进而研究不同时间尺度上的波动关系。
GARCH-Copula技术则是一种用于建模波动相关性的方法，通过建立GARCH模型和Copula函数相结合，可以更准确地刻画不同股市之间的波动传递机制。
本文旨在通过小波分析和GARCH-Copula技术，对中国与国际股市的时变相关性进行检验。
通过实证分析，本文将验证中国股市与美国、日本和欧洲股市之间的相关性，并研究这些相关性在不同时间段上的变化规律。
Copula-GoF——基于股票 股票指数 外汇市场 期权的实证研究
Copula-GoF——基于股票股票指数外汇市场期权的实证研究Copula拟合优度检验有什么实际用途？——基于股票、商品、外汇期权的实验证据摘要：在文中，最优Copula-VaR模型和几个Copula拟合优度测试的用处在于对股票、商品、外汇期货实验数据全面实证研究的分析。
实际上，我试图回答两个问题：（1）那个参数估计Copula函数是给定线性资产组合的最优风险值（VaR）估计和最优期望损失（ES）估计；（2）如何在给定样本条件下确定最优VaR和ES参数Copula函数。
为了回答这些问题，从超过8种不同时间窗口的435组线性资产组合估计12，000组二元投资组合的VaR和ES。
结果显示，虽然GARCH边际Copula模型VaR估计比相关基础模型估计好，但是最优Copula参数形式的确定还是一个未解决的严重问题。
对三个国家Copula模型拟合优度测试方法的分析表明，没有一个测试能够明确的确定最优参数形式。
除这些结论之外，超过80%的组合认为，所有五个参数Copula 模型ES估计比实际组合高估或低估的相关基础估计差。
而且，回顾测试表明，最优参数Copula既依靠风险的措施，又依靠时间的变化。
1.介绍Copula模型已经成为统计依赖结构之间建模和分析的主要工具，随机变量之间遵从一个事实：与线性相关相反，Copula完全抓住了随机向量内在结构之间的独立性。
特别在金融领域，Copula常被运用于市场风险组合的价值风险（VaR）计算或信用违约风险建模。
许多研究都试图回答这些问题：参数Copula是最优的组合价值风险（VaR）估计以及这个最优参数Copula如何通过拟合优度测试（GoF）事先预测。
然而，以前几乎所有基于Copula-VaR模型的实证研究只是通过相对较少的资产数量提供零星的数据在二元情况下进行分析。
另外，基于Copula拟合优度测试（GoF）的模拟研究大多假设边际是知道的，而没有考虑拟合优度测试（GoF）对VaR计算的失效性。
基于动态因子Copula模型的收益率波动相依性分析
基于动态因子Copula模型的收益率波动相依性分析基于动态因子Copula模型的收益率波动相依性分析摘要：收益率的波动性一直是金融市场研究的热点之一。
了解不同资产之间的波动相依性对于投资组合的风险管理至关重要。
本文旨在提出一种基于动态因子Copula模型来分析收益率波动相依性的方法，并以实证研究为例，对比静态Copula模型的分析结果，验证该模型在提高波动相依性分析的准确性和可靠性方面的优势。
一、引言收益率的波动性是指资产价格在一定时间范围内的波动情况，较大的波动性代表了较高的风险程度。
投资者在进行资产配置和风险管理时，需要了解不同资产之间的波动相依性，以便制定合适的投资策略。
过去的研究主要采用静态Copula模型来分析波动相依性，但是这种方法无法考虑到时间变化的因素，忽略了波动性的非线性特征。
为此，本文提出了一种基于动态因子Copula模型的分析方法，旨在提高波动相依性分析的准确性和可靠性。
二、动态因子Copula模型的原理动态因子Copula模型是将动态因子和Copula函数相结合的一种波动相依性分析方法。
动态因子是一种可以捕捉时间变化的因素的模型，通过引入动态因子，能够更加准确地描述资产价格的波动性。
Copula函数是一种用于描述多变量随机变量之间依赖关系的函数，通过Copula函数，可以将每个资产的边际分布和联合分布相结合，得到波动相依性的度量指标。
三、实证研究为了验证动态因子Copula模型在波动相依性分析中的准确性和可靠性，本文以A股市场中的十大行业为样本，采用动态因子模型提取出每个行业的动态因子，然后结合Copula函数进行波动相依性分析。
首先，对于每个行业，我们提取出代表动态变化的三个因子：市场因子、行业因子和个股因子。
然后，使用GARCH模型估计每个因子的波动率，得到动态因子。
接下来，运用Copula函数对动态因子进行建模，得到波动相依性的度量指标。
实证结果表明，动态因子Copula模型能够更准确地描述不同行业之间的波动相依性。
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中 国 股 票 市 场 流动 性 与 收 益 率 相 关 分 析 � � � 基于 C � � � � G A R C H 模型的实证研究 �
胡 啸 兵� �何 旭 静� �张成 虎
(西 安交 通大 学 经济 与金 融学 院 , 陕西 西 安 7 1 0 0 6 1)
收稿日期� 2 0 1 1 0 8 0 9� �修 回 日 期 � 2 0 1 1 1 0 1 8 基 金 项 目 �国 家 自 然 科 学 基 金 项 目 � " 基 于 数 据 挖 掘 的 可 疑 金 融交 易 识 别 研 究 " ( � 教育部" 春晖计划" 项目� " 西部地 区民间投资运行 状 7 0 7 7 1 0 8 7) 况及发展路径研究" ( S 2 0 1 0 0 1 0) ) , ) , 作 者 简 介 �胡 啸 兵 ( 1 9 8 1 男, 陕西蓝田人, 西安 交 通 大 学 经 济 与 金 融 学 院 博 士 研 究 生 , 主要从 事金融市场, 计 算金融研 究� 何旭静( 1 9 8 2 女, 河南新乡人, 西 安 交 通 大 学 经 济 与 金 融 学 院 硕士 研 究 生 , 研究方向为金融市场, 计算金融� 张 成 虎( ) , 男, 陕西洛川人, 教授, 博士 1 9 5 8 生 导 师 ,主 要 从 事 网 络 金 融 和 金融 数 据 分 析 研 究 �
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C h � � d i a 等以 交 易 额 和 换 手 率 作 为 流 动 性 度 量 指 标 � 对 纽约 证券 市场 � 美 国证 券 交 易 所 和纳 斯 达 克 市 场 进 行 实证 研究 � 认为 股 票的 预 期 收 益 与交 易 额 和 换 手 率
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一� 引�言
" 流 动 性 是 市 场 的 生 命 力 所 在" � K � e 曾指 出 � �
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重 要表 征指标 , 与 股 票 市 场 收益 率 存 在 密 切 关系 � 进 入2 金融 管制放 松 , 金融 创新 大量 出现 , 特 1 世 纪以 来 , 别 是2 使得 我国 股票 市场 的流 动 0 0 8 年 金融 海啸 冲击 ,
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大 连理 工大 学学 报 � 社会科 学版 �
3卷 � �第 3
性 和收 益率 经历 了大 幅 波 动 � 历 史 原 因和 发 展 阶 段 的 制 约导 致我 国股 市流动 性与 收益 率呈 现出 不同 于国 际 成 熟市 场的 独特 性 � 因 此 � 在 对 我 国 股市 独 特 性 充 分 认 知的 基础 上 � 研 究其 流动 性和 收益 率的 相关关 系 � 从 深 层次 把握 我国 股票 市 场 内 在 运行 特 征 与 发 展 规律 � 就 显得 尤为 重要 � 自1 9 8 6 年 A� i h � d 和 Me � d e � � � �首次提出流动 性 溢价 理论 � 即" 流动 性的高 低与 资产 预期 收益 成反 相 关" 后� 许 多 学 者 对 流 动 性溢 价 理 论 做 了 研 究
第3 3卷 第2期 2 � 0 � 1 � 2年 6 月
大连理 工大学学报� 社会科学版 �
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� 4 相 关关 系 � �J � � 采 用新的 流 动 性度 量 指 标即 市 场 成
二� 流动性度量指标选取
鉴 于不 同国 家股 票市场 不同 的发 展环 境和 运行 机 制� 在对 股票 市场 流 动 性度 量 方 面 � 没 有 固 定 的 标 准� 但 是在 股票 市场 流动 性 的 指 标选 取 上 � 以最少的指标 来 最大 程度 全面 反映股 票市 场流 动性 各种 影响 因素 信 息� 是有 效刻 画股 票 市 场 流动 性 的 前 提 � 既 有 研 究 往 往 是人 为限 定流 动性 度 量 指 标 � 忽 视 了指 标 度 量 的 有 效 性与 效率 � 而 因子 分 析 法 是 从客 观 原 始 数 据 出发 � 从 数目 众多 的原 始指标 中综 合出 少数 几个 具有 代表 性 的 因子 � 这些 因子 能 够涵 盖 原 始 指 标 所包 含 的 绝 大 部 分 信息 且彼 此不 相关 � 本文 将采 用因 子分 析法 寻求 一 种 多维 流动 性度 量新指 标 � 以期 能够 更综 合 � 更 全面 地 度 量股 市流 动性 � 本 文选 取上 证 5 样本 期间 选 0 指数 作为 研究 样本 � 取2 0 0 4 年1 月 2 日 至 2 0 0 9年9月3 0 日 所有 正 常 交 易 日� 数 据主 要来 源于 国信 证券 的 " 金 太阳 " 交 易软 件 � 分析工具采用 S P S S 1 6. 0 统 计 软 件� 选 取 成 交 额 Q � 作 为" 量" 的度量� 选取绝对价差S 相对价差S � � M� � 对 数绝 对价 差 L 对 数价 格的 相对 价差 S 对数 � S � � � � � � 价 格的 对数 相对 价差 L 有 效价 差 S 用中间 � S� � F� � � � 价 格计 算 的 相 对 有 效 价 差 S F P� 作 为 " 价" 方面 的度 量� 选取 报价 斜率 Q S � 共 计 9 个 变量 � 经 过 原 始 数 据 预 处理 后得 出原 始变量 相关 矩阵 中各 个变 量之 间线 性 相 关系 数均 在 0. 有 的 甚至 高 达 0 这说明 6以 上� . 9 4 1� 9 个 原始变 量之 间存 在明 显 的相 关 关系 � 利用 因 子 分 析 法寻 求新 的流 动性指 标 �其样 本 容 量 KMO 检 验 值 为 0. 比 较 接 近 于 1� 这 说明所 选样本 容量大 小 8 1 6� 合 适�