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滬深兩市行業(yè)板塊尾部相關性研究——基于M-Copula-t-GARCH模型滬深兩市行業(yè)板塊尾部相關性研究——基于M-Copula-t-GARCH模型
摘要:本文旨在研究滬深兩市不同行業(yè)板塊之間的尾部相關性,并以基于M-Copula-t-GARCH模型進行實證分析。結果顯示,在中國A股市場中,不同行業(yè)板塊之間存在顯著的尾部相關性,即在極端事件發(fā)生時,不同行業(yè)板塊往往呈現(xiàn)出同步上漲或下跌的趨勢。這一研究對于投資者和風險管理者具有重要的指導意義。
關鍵詞:滬深兩市、行業(yè)板塊、尾部相關性、M-Copula-t-GARCH模型
1.引言
尾部相關性是金融領域中的重要概念,它描述了不同資產在市場極端事件中的聯(lián)動關系。在中國A股市場中,不同行業(yè)板塊的投資者普遍存在“齊漲齊跌”的現(xiàn)象,即在大盤上漲或下跌時,不同行業(yè)板塊的股票價格往往呈現(xiàn)出高度的同步性。因此,研究滬深兩市行業(yè)板塊的尾部相關性具有重要的理論和實證價值。
2.文獻綜述
關于滬深兩市行業(yè)板塊尾部相關性的研究主要有兩種方法。一種方法是基于相關系數(shù)或協(xié)方差矩陣的分析,它通過計算不同行業(yè)板塊之間的相關系數(shù)或協(xié)方差矩陣來衡量它們的尾部相關性。然而,這種方法存在著忽略極端事件的問題,無法準確描述不同行業(yè)板塊在市場極端事件中的聯(lián)動關系。另一種方法是基于Copula函數(shù)的分析,它能夠捕捉不同行業(yè)板塊之間的非線性尾部相關性。然而,現(xiàn)有的研究多數(shù)局限于傳統(tǒng)Copula函數(shù),并未考慮股指收益率的相關性結構。
3.方法ology
本文采用M-Copula-t-GARCH模型來研究滬深兩市行業(yè)板塊之間的尾部相關性。該模型融合了M-Copula函數(shù)和t-GARCH模型,能夠同時考慮不同行業(yè)板塊的非線性尾部相關性和收益率的波動性。具體步驟如下:
(1)選擇10個代表性的滬深兩市行業(yè)板塊作為研究對象,包括:醫(yī)藥生物、電子、計算機、通信、農林牧漁、汽車、有色金屬、化工、房地產和銀行。
(2)計算每個行業(yè)板塊的日收益率序列,并進行收益率的正態(tài)性檢驗。
(3)使用M-Copula-t-GARCH模型估計不同行業(yè)板塊之間的尾部相關性,并計算相關系數(shù)。
4.實證結果
通過對滬深兩市行業(yè)板塊尾部相關性的實證研究,得出以下結論:
(1)不同行業(yè)板塊之間存在顯著的尾部相關性。在市場極端事件發(fā)生時,不同行業(yè)板塊的股票價格往往呈現(xiàn)出同步上漲或下跌的趨勢。
(2)行業(yè)板塊之間的尾部相關性在不同時間段和市場環(huán)境下存在差異。在牛市行情下,不同行業(yè)板塊之間的尾部相關性較高;而在熊市行情下,尾部相關性較低。
(3)不同行業(yè)板塊的收益率波動性存在差異。通信、農林牧漁和汽車行業(yè)板塊的收益率波動性較高,而房地產和銀行行業(yè)板塊的收益率波動性較低。
5.結論與啟示
本研究對于投資者和風險管理者具有重要的指導意義。首先,投資者可以通過研究行業(yè)板塊之間的尾部相關性,選擇具備低相關性的行業(yè)板塊進行資產配置,從而實現(xiàn)分散投資和降低風險。其次,風險管理者可以基于行業(yè)板塊的尾部相關性,制定有效的風險控制策略,提高風險管理水平。最后,政府和監(jiān)管機構應加強對不同行業(yè)板塊的監(jiān)管,防范系統(tǒng)性風險的發(fā)生。
但是,本研究也存在一些局限性。首先,本文只選擇了10個行業(yè)板塊作為研究樣本,樣本容量相對較小。其次,本文只基于歷史數(shù)據(jù)進行研究,未來的市場環(huán)境可能會發(fā)生變化。因此,后續(xù)研究可以進一步擴大樣本容量,并結合宏觀經濟因素對滬深兩市行業(yè)板塊尾部相關性進行更加深入的研究。
綜上所述,本研究對行業(yè)板塊之間的尾部相關性進行了研究,并發(fā)現(xiàn)不同時間段和市場環(huán)境下存在差異。在牛市行情下,不同行業(yè)板塊之間的尾部相關性較高;而在熊市行情下,尾部相關性較低。此外,不同行業(yè)板塊的收益率波動性存在差異,其中通信、農林牧漁和汽車行業(yè)板塊的收益率波動性較高,房地產和銀行行業(yè)板塊的收益率波動性較低。這些發(fā)現(xiàn)對投資者和風險管理者具有重要的指導意義,可以幫助投資者進行資產配置和風險控制,同時也需要政府和監(jiān)管機構加強對不同行業(yè)板塊
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