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《吉林大学》 2017年
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我国股票市场波动与经济政策不确定性的关联性研究

王永莲  
【摘要】:波动性是股票市场研究中一个恒久不变的经典主题,股票市场的适度波动有助于股票市场更好地发挥其融资和资源配置的作用,对股票市场的规范和健康发展有着积极的正面影响。然而,股票市场的过度波动不仅给市场本身造成巨大的冲击,使市场无序化,导致投机活动泛滥,同时也在一定程度上导致了金融系统的脆弱性,影响宏观经济的稳定发展。股票市场在发展过程中不可避免地要受到经济政策的影响,一方面经济政策不确定性会在一定程度上影响股票市场的预期和行为;另一方面股票市场的波动对宏观经济的波动溢出也会反过来影响经济政策不确定性。尤其是在国际金融危机发生之后,经济政策不确定性出现两个显著的变化:一是在全球金融危机导致的经济衰退期间,由于企业和个人对税收、支出、监管、医疗保健和货币政策的未来充满不确定性,经济政策不确定性水平迅速飙升;二是由于经济政策不确定,企业和个人会延迟其投资、雇佣、消费和支出,进而会减缓经济复苏的步伐。同样,由于我国宏观经济与股票市场间关系的多变性,股票市场的“晴雨表”功能总是失灵,其中“政策市”就是重要原因之一。政策市是指可以通过经济政策的干预来影响股票价格涨跌,常常会出现股票市场与宏观经济不同步,甚至是相背离的现象出现。因此,股票市场波动与经济政策不确定性关联性的研究受到越来越多的投资者和研究人员的关注。然而,研究我国股票市场波动与经济政策不确定性的关联性,不是为了消除股票市场波动,而是为了充分了解我国股票市场波动的主要特征和典型化事实,从股票市场波动的聚类性、非对称性、长记忆性和持续性等典型化事实分析我国股票市场的波动轨迹和运行规律,从而避免股票市场过度波动给宏观经济带来的冲击,发挥适度股票市场波动对宏观经济的正面影响。同时也探求经济政策不确定性对我国股票市场波动所产生的影响和贡献,这将有助于更好地解析股票市场的波动特征及其原因,让股票市场在合适的时间,以适宜的方式发挥其对宏观经济的“晴雨表”作用,为宏观经济政策的制定和实施提供具有建设性的参考。有鉴于此,论文在股票市场波动与经济政策不确定性波动日趋紧密的背景下,按照“问题的提出→事实的描述→模型的推演→模型的检验→模型的结果→结论与建议”这样的逻辑架构,采用混频数据模型对我国股票市场波动与经济政策不确定性的因果关系、股票市场长期波动和长期相关与经济政策不确定性的关联性进行了较为系统的研究。第一章在阐释股票市场波动和经济政策不确定性的相关概念和定义的基础上,引出论文的研究问题,阐述其研究意义。然后再分别对经济不确定性、政策不确定性和经济政策不确定性的研究现状和理论基础进行了综述,并重点对经济政策不确定性与股票市场波动的关联性的理论基础和研究现状进行了综述性总结和评价。最后给出了论文的研究方法和全文的研究框架。第二章具体分析了我国股票市场波动的典型化特征,为后文的研究做一个基础性总结和铺垫。这章在总结和分析了股票市场收益和波动的测度方法以后,采用garch类模型对我国股票市场中的波动聚类特征、非对称性特征和长记忆性特征的理论模型进行梳理与总结,并在我国股票市场波动特征的统计分析中,详细分析了我国股票市场中的波动聚类特征和非对称特征,并对四个garch类模型进行了比较分析。研究结果表明我国股票市场和其他股票市场一样同样存在波动聚类和非对称特征,且egarch模型的拟合优度和估计结果是四个模型中最优的。第三章采用garch模型及其扩展模型综合分析了我国股市波动的异方差、非对称性和长记忆性,并在此基础上,采用动态条件相关模型对我国沪深股市,以及我国与周边地区,我国与其他金砖国家股票市场间的动态关联性,籍此分析我国股票市场的波动特征,及其与其他国家和地区股票市场的动态关联性和一体化特征。arma-fiaparch模型的估计结果进一步证实了波动聚类、非对称和长记忆特征是我国股票市场的典型化特征,多个股票市场间的动态相关结果表明大中华区股票市场间的关联性非常高,且一体化程度较高,而金砖国家间的关联性和一体化程度则相对较低。从第四章开始,论文在混频数据模型的框架下分析我国股票市场波动与经济政策不确定性的关联性。其中,第四章是采用混频granger因果关系检验直接对我国经济政策不确定性与股票市场波动之间的granger因果关系进行比较实证研究,结果显示混频数据模型在检验“股票市场波动不是经济政策不确定的granger原因”这个原假设时具有比较优势。为了检验我国股票市场波动和经济政策不确定性间因果关系的稳健性,文章进一步采用固定和递归时窗的时变granger因果关系检验分析了两者间因果关系的时变特征,研究结果表明混频granger因果关系检验没有发现两者之间的granger因果关系,但是同频granger因果关系检验模型则在某些时间段检验出了双向granger因果关系。第五章将混频数据模型与GARCH模型结合起来,利用GARCH-MIDAS模型结合了经济政策不确定和波动模型测算了股票市场长期波动,并比较分析不同模型中经济政策不确定性对我国股票市场长期波动的贡献率,研究发现我国经济政策不确定性对股票市场波动的影响相对较弱,且经济政策不确定性的波动相比其水平值而言,对我国股票市场波动的影响更大且更显著。第六章是在第五章的基础上,将单变量的GARCH-MIDAS模型分析扩展到多变量的DCC-MIDAS模型来测度我国沪深股市长期相关,并进一步采用区制转移模型分析经济政策不确定性对我国沪深股市间长期相关影响的区制性和非对称性。研究结果表明我国沪深股票市场间的长期相关基本上保持在0.9以上,且具有非常强的持续性和稳定性。经济政策不确定性与我国沪深股市长期相关之间的关联性存在显著的区制性特征,即我国经济政策不确定性的上升会加大沪深股市间的长期动态相关。总而言之,我国股票市场波动和相关与经济政策不确定性之间的关联性是显著存在的,且总体表现为正向相关的,即经济政策不确定性的上升会在一定程度上加大我国股票市场的波动,并促使股市间的相关性提高。论文在第七章中对研究的基本结论和不足进行详细的总结。
【关键词】:股票市场 经济政策不确定 波动性 相关性 混频数据模型
【学位授予单位】:吉林大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:F224;F832.51;F120
【目录】:
  • 摘要4-7
  • Abstract7-13
  • 第1章 绪论13-31
  • 1.1 研究背景14-15
  • 1.2 选题意义15-16
  • 1.3 国内外研究现状16-29
  • 1.3.1 我国股票市场波动的国内外研究现状16-24
  • 1.3.2 经济政策不确定性的国内外研究现状24-27
  • 1.3.3 股市波动与经济政策不确定性关联机制的研究现状27-29
  • 1.4 论文的研究方法与结构安排29-31
  • 1.4.1 论文的研究方法29
  • 1.4.2 论文的结构安排29-31
  • 第2章 我国股票市场波动的典型化特征31-43
  • 2.1 我国股票市场收益和波动的测度32-34
  • 2.1.1 我国股票市场收益率的测度32-33
  • 2.1.2 我国股票市场波动率的测度33-34
  • 2.2 股票市场波动典型化特征的理论模型34-38
  • 2.2.1 股票市场波动聚类特征的理论模型35-36
  • 2.2.2 股票市场波动非对称性特征的理论模型36-37
  • 2.2.3 股票市场波动长记忆性特征的理论模型37-38
  • 2.3 我国股票市场波动特征的统计分析和检验38-42
  • 2.3.1 样本选取与数据描述38-40
  • 2.3.2 我国股票市场波动的GARCH类模型的检验与分析40-42
  • 2.4 本章结论及政策启示42-43
  • 第3章 我国股票市场的波动性和相关性的计量分析43-59
  • 3.1 我国股票市场波动和相关的综述43-44
  • 3.2 我国股票市场波动和条件相关的计量模型44-47
  • 3.2.1 条件均值模型44-45
  • 3.2.2 条件波动模型45-46
  • 3.2.3 动态条件相关模型46-47
  • 3.3 我国股票市场条件波动与动态相关性的实证分析47-57
  • 3.3.1 样本选取与数据描述47-48
  • 3.3.2 我国沪深股市条件波动和动态相关的实证48-52
  • 3.3.3 我国股市与其他国家和地区股市的动态条件相关和一体化52-57
  • 3.4 本章结语与政策启示57-59
  • 第4章 股票市场波动与经济政策不确定性的混频因果关系检验59-73
  • 4.1 我国股票市场与经济政策不确定性因果关系研究综述60-61
  • 4.2 混频Granger因果关系检验61-64
  • 4.2.1 传统Granger因果关系检验61-62
  • 4.2.2 混频Granger因果关系检验62-64
  • 4.3 我国股票市场与经济政策不确定性的混频因果关系实证检验64-71
  • 4.3.1 数据来源与描述统计分析65-66
  • 4.3.2 混频和同频Granger因果关系检验66-69
  • 4.3.3 时变混频和同频Granger因果关系检验69-71
  • 4.4 本章结语与政策启示71-73
  • 第5章 股票市场长期波动与经济政策不确定性的关联性73-85
  • 5.1 引言和文献综述73-75
  • 5.2 GARCH-MIDAS模型及其估计方法75-76
  • 5.3 股票市场长期波动与经济政策不确定性关联性的实证研究76-84
  • 5.3.1 样本选取与数据描述76-78
  • 5.3.2 我国股票市场长期波动的分解和测度78-80
  • 5.3.3 基于经济政策不确定指数的GARCH-MIDAS-X模型的估计80-83
  • 5.3.4 我国经济政策不确定性对股市预期波动的贡献率分析83-84
  • 5.4 本章结论与政策启示84-85
  • 第6章 沪深股市长期相关与经济政策不确定性的关联性85-103
  • 6.1 股市间关联性的理论模型86-88
  • 6.1.1 股市间收益率的误差修正模型86-87
  • 6.1.2 股票市场间波动的关联性模型87-88
  • 6.2 股市长期波动和长期相关模型简介88-91
  • 6.2.1 测度股市长期波动的GARCH-MIDAS模型88-89
  • 6.2.2 测度股市间长期相关的DCC-MIDAS模型89-91
  • 6.3 沪深股市间长期相关与经济政策不确定关联性的实证研究91-101
  • 6.3.1 DCC-MIDAS模型的实证分析93-96
  • 6.3.2 经济政策不确定性与沪深股市间长期相关的区制关联性分析96-99
  • 6.3.3 经济政策不确定下宏观经济对沪深股市间长期相关的非对称影响99-101
  • 6.4 本章结语与政策启示101-103
  • 第7章 总结与展望103-108
  • 7.1 研究总结103-106
  • 7.2 研究不足与展望106-108
  • 参考文献108-124
  • 攻读学位期间发表的学术论文及参与的科研项目124-125
  • 后记125-126

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