金融危机下国际金融市场间波动溢出效应探讨

   绪论
        1.1研究背景和意义20世纪80年代以来，全球金融市场发展迅速。在经历了数次大规模的金融市场动荡后，风险分散和资产多样化需求的日益旺盛也在不断刺激着金融衍生品的创新，进而推动了全球金融毕业论文代做市场的一体化。与此同时，随着信息通信技术的发展和各国金融管制的逐渐撤消，金融全球化、自由化也进一步加强了。这一系列发展趋势促使国内与国际金融市场间的信息传递与交流愈发加快，各个金融市场间的联系也增强了，进而促使那些能够影响某一金融市场波动的因素，也可能会间接影响到其他金融市场的波动，从而提高了各金融市场间波动的联动性。市场间的信息传递主要是通过市场的协同运动得以反映的。这种协同运动可以通过资产收益的均值溢出来体现，也可以通过资产收益的波动溢出来体现。当一个市场的收益不仅受到自身前期收益的影响，而且还受到其他市场前期收益的 毕业论文影响，这种收益在市场间的传递就被称为“均值溢出效应”，即收益率条件一阶矩的格兰杰因果关系;当一个市场的波动不仅受到自身前期波动的影响，而且还受到其他市场前期波动的影响，这种波动在市场间的传递就被称为“波动溢出效应”，即收益率条件二阶矩的格兰杰因果关系fll。许多实证研究都表明，信息对资产收益的一阶矩和二阶矩都可能产生影响，即意外事件不仅会影响资产收益的均值，而且还会影响资产收益的方差。
         从本质上讲，由于波动性代表着资产的风险，因此，为解决金融市场实际问题，对波动性(方差)的研究尤为重要。创造了近30年经济高速增长奇迹的中国，作为全球新兴市场写本科毕业论文中的代表，尽管在国际贸易和直接投资领域所占据的份额已经有了显著增加，但其金融市场直到近年来才取得了突破性的发展。在宏观经济基本面强劲和人民币升值预期的双重背景支撑下，中国的金融市场进入了一个新的历史时期。2009年3月25日，国务院总理温家宝主持召开了国务院常务会议，审议并原则通过关于推进上海加快建设国际金融中心的意见，这意味着中国在不久的未来将拥有一个除香港外崭新的世界级金融中心，对国际金融市场的影响力也将越来越大，中国金融市场发展前景一片大好。但2007年全球金融危机爆发后，中国金融市场波动异常剧烈，特别是股市，以沪深300指数为例，从2007年10月16日最高点5877.2点暴跌至2008年11月4日最低点1627.76点的跌幅高达72.30%}这种情况势必会对其他金融市场产生很大的波动溢出效应。目前，金融市场写毕业论文多少钱间的波动溢出效应，即信息传递问题越来越受到各界学者的关注，特别是近两年，-金融危机的爆发使得各个金融市场间的波动溢出效应变得愈发明显。外汇市场、股票市场和期货市场是各国金融市场的核心组成部分厂创门是实现社会资凉配置、风险再分配的重要场所。
          研究对比中外这三大金融市场的波动溢出效应，可以量化三者间的互动关系、认识三者间的相互作用机理、提高各自抵御金融风险的能力。一方面，能够为提高对国际金融市场运行效率的判断力，防止由于国际投机资本快速转移而造成的市场剧烈震荡等问题提供重要的理论依据;另一方面，还有助于金融衍生产品定价、投资者构建有效的国际投资组合、政府制订合理的金融监管政策以应对当前的金融危机等问题的解决，因此，具有十分重要的现实意义。1.2金融市场间波动溢出效应相关文献综述Ross(1989)描述了“波动溢出效应”这一现象，他指出波动变化是由市场间的信息流动引起的，因此可从波动的变化中推断出相关的信息f21。市场间的波动关系不仅能够指明波动的传导关系，而且波动溢出的方向还代表着信息流动的方向[I21。关于波动溢出的研究文献基本上集中于近十几年的时间，并且多以研究金融市场间的“波动溢出效应”为主。目前，国外存在着大量关于金融市场波动间相互影响关系的研究，这些研究大都认为:许多金融市场间都显著存在着相互间的波动影响。国内关于金融市场间波动的研究则较少，这与国内金融市场发展的不成熟、不完善等现状是息息相关的。1.2.1基于一元LARCH模型LARCH模型在描绘股市波动的时变特性方面具有显著的优势，因此被广泛应用于非线性研究领域，其中大多数国内外研究还是使用单变量LARCH模型，即一元LARCH模型。1.2.1.1股票市场间波动溢出效应研究Hamao}Masulis&Ng(1990)首次提出了“波动溢出效应”，通过构建单变量LARCH-M模型，对1987年前美国、英国、日本三国股市波动溢出效应关系进行了研究，实证结果表明，波动仅是纽约到东京、伦敦到东京、纽约到伦敦的溢出，且此溢出是显著且是单向的，而其他方向的波动溢出较弱，其中，美国股市起到了信息先导作用。

参考文献 [1]HamaoY., Masulis R.W., Ng V.. Correlations in price changes and volatility across international stockmarkets [J].Review ofFinancial Studies,1990,3(2):281-307. [2]Ross S.A二Information and Volatility: The No-Arbitrage Martingale Approach tohttp://www.dxlws.com/bylwdx/ Timing andResolution Irrelevancy[J].Journal of Finance, 1989;44(1):1一17. [3]Theodosiou P.,Lee U..Mean and Volatility Spillovers across Major National Stock Markets: FurtherEmpirical Evidence [J].Journal of Financial Research,1993,16(4):337-350. [4]Lin W. L., Engle R. F., Ito T.. Do Bulls and Bears Move across Borders? International Transmission ofStock Returns and Volatility[JJ.Review of Financial Studies,1994,(7):507-538. [5]Sang M.H..Transmission of Stock Returns and Volatilityahe Case of Korea[R].KDI School of PublicPolicy and Management Working Paper 03-01,2003. [6]Mukherjee K.N.,Mishra R. K.. Information Leadership and Volatility Spillover across the Countries:ACase of Indian and Other Asian Equity Markets[R].Indian Institute of Capital Markets 9th Capital MarketsConference Paper,2005.


摘要 4-5  Abstract 5-6  1 绪论 9-21      1.1 研究背景和意义 9-10      1.2 金融市场间波动溢出效应相关文献综述 10-19          1.2.1 基于一元GARCH模型 10-12          1.2.2 基于多元GARCH模型 12-17          1.2.3 基于SV模型、小波分析与极值方法 17-19      1.3 研究内容与创新 19-21          1.3.1 研究思路及内容 19-20          1.3.2 主要创新点 20-21  2 波动溢出效应理论 21-32      2.1 相关概念的界定 21-22          2.1.1 金融市场波动的概念与特性 21-22          2.1.2 波动溢出效应的概念 22      2.2 波动溢出效应产生原因与机理 22-30          2.2.1 波动溢出效应产生原因 22-29          2.2.2 波动溢出效应机理分析 29-30      2.3 波动溢出效应理论模型 30-32          2.3.1 ARCH模型 31          2.3.2 GARCH模型 31-32  3 MGARCH-BEKK模型 32-38      3.1 多元GARCH类模型 32-36          3.1.1 多元GARCH模型 32-33          3.1.2 对角多元GARCH模型 33          3.1.3 MGARCH-BEKK模型 33-34          3.1.4 常相关多元GARCH模型 34          3.1.5 动态相关多元GARCH模型 34-35          3.1.6 几种多元GARCH类模型比较 35-36      3.2 三元MGARCH-BEKK模型 36-38          3.2.1 三元MGARCH-BEKK模型均值方程 36          3.2.2 三元MGARCH-BEKK模型方差方程 36-38  4 中英美汇市、股市与期市波动溢出效应实证比较研究 38-76      4.1 数据选取与预处理 38-45          4.1.1 变量说明 38          4.1.2 数据来源 38-39          4.1.3 数据预处理 39          4.1.4 收益率描述性统计量 39-45      4.2 中英美汇市、股市与期市波动传导机制 45-59          4.2.1 中英美间的汇市波动传导机制 45-53          4.2.2 中英美间的股市波动传导机制 53-56          4.2.3 中英美间的期市波动传导机制 56-59      4.3 中英美汇市、股市与期市间的波动溢出效应比较 59-73          4.3.1 美国汇市、股市与期市间的波动溢出效应 59-66          4.3.2 英国汇市、股市与期市间的波动溢出效应 66-69          4.3.3 中国汇市、股市与期市间的波动溢出效应 69-73      4.4 小结 73-76  5 结论、政策建议及研究展望 76-79      5.1 结论 76-77      5.2 政策建议 77-78          5.2.1 关注美国经济大势，提高对美国金融市场风险的预警能力 77          5.2.2 重视外汇市场这一风险源头 77          5.2.3 进一步增持欧元，优化外汇储备币种结构 77-78          5.2.4 完善中国股票市场机制 78      5.3 研究展望 78-79