风险溢出广义自回归条件异方差模型Copula函数条件风险价值

1、风险溢出论文：基于GARCH-Copula-CoVaR模型的中外股票市场风险溢出测度研究【中文摘要】在金融经济全球化、一体化的大背景下,一国金融市场发生的风险损失事件往往会通过各种渠道迅速扩散到整个国际金融市场,引发系统性风险,这种金融市场之间的风险传导被称为风险溢出效应(或波动溢出效应)。随着中国经济改革的持续推进,中国资本市场迅速发展,截至2009年底,中国股票市场总市值已跃居全球第二,成为国际资本市场不可忽视的重要力量,同时,随着中国经济金融开放的不断加深,中国股票市场与其它国际主要股票市场的联系日益加强,因此,研究中国与其它国际主要股票市场的风险溢出效应具有重大的理论意义和现实意义。股

2、票市场风险溢出效应研究在国外已开展多年,却很少涉及中国股票市场,这可能主要是因为长期以来,我国股票市场相对封闭,对国际股票市场影响甚微。近年来,伴随着中国经济的快速增长及对外开放的持续深入,中国股票市场与国际股票市场的联系日益加强,众多学者开始投入到中国股票市场与其它国际股票市场的风险溢出效应研究中,取得了一定的成果。但也存在一些不足,一是绝大部分文献只是单纯的以方差表示风险,由于方差将价格上升与下降同等看待,而实际上,风险一般只是和损失(价格下降)相联系,用方差测度风险是不恰当的,二是很少文献设计一个具体的指.【英文摘要】With the increasing development of

3、economic globalization and integration, Financial market risk events triggered by one country often spread rapidly through various channels to the entire international financial market, systemic risk occur. The risk of transmission between financial markets is called risk spillover effect(or volatil

4、ity spillover effect). AS Chinas economic reforms deepen, Chinas capital market develop quickly. In the end of 2009, the total value of Chinas stock market has Jumped to the .【关键词】风险溢出 广义自回归条件异方差模型 Copula函数 条件风险价值【英文关键词】Risk Spillover GARCH Model Copula Function CoVaR Strength of Risk Spillover Effe

5、ct【索购全文】联系Q1：138113721 Q2：139938848【目录】基于GARCH-Copula-CoVaR模型的中外股票市场风险溢出测度研究摘要4-5ABSTRACT5-61 绪论9-131.1 风险溢出概念界定91.2 研究背景及意义9-111.3 研究内容及创新点111.4 研究框架11-132 股票市场风险溢出研究综述13-202.1 股票市场风险溢出理论研究综述13-152.2 股票市场风险溢出实证研究综述15-192.2.1 基于单变量GARCH 模型的股市风险溢出实证研究15-162.2.2 基于多元GARCH 模型的股市风险溢出实证研究16-172.2.3 基于Gra

6、nger 因果检验的股市风险溢出实证研究172.2.4 基于SV 模型等的股市风险溢出实证研究17-182.2.5 基于CoVaR 方法的风险溢出测度实证研究18-19本章小结19-203 中外股票市场风险溢出效应产生的原因20-273.1 股票市场风险溢出效应产生的一般原因20-233.1.1 全球经济一体化的发展为股票市场风险溢出提供了土壤20-213.1.2 金融管制的放松为股票市场风险溢出提供了契机21-223.1.3 跨市投资的发展为股票市场风险溢出提供了载体223.1.4 投资者的行为偏差为股票市场风险溢出提供了推力22-233.2 中国股票市场风险溢出效应产生的条件23-263.

7、2.1 中国经济的外部关联度日益加深243.2.2 中国金融市场的市场化改革逐步推进24-253.2.3 中国跨市投资规模不断扩大253.2.4 中国投资者结构不合理，投机盛行25-26本章小结26-274 GARCH-Copula-CoVaR 模型介绍27-334.1 CoVaR 的定义及含义27-284.2 选择合适的GARCH 对边缘分布建模28-294.3 选择合适的二维Copula 相依结构函数29-304.4 CoVaR 计算推导过程30-32本章小结32-335 中外股票市场风险溢出实证研究33-435.1 数据选取和基本统计量描述33-355.2 利用GARCH-Copula-CoVaR 模型计算风险溢出强度35-425.2.1 平稳性检验36-375.2.2 ARCH 效应检验及拟合37-385.2.3 Copula 函数选择38-405.2.4 CoVaR 计算及结果分析40-42本章小结42-436 研究结论及政策建议43-476.1 本文实证研究结论43-446.2 政策建