中美股市联动性研究
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一、引言随着经济市场一体化进程的不断深化,各国股票市场间的联动性逐渐加强。
一个金融市场的波动,不仅受到自身波动的影响,还受到其他金融市场波动的影响,这种现象被称为波动的联动性。
波动性的研究,一直都是经济学专家学者关注的重点。
近年来,我国股市不断波动,不仅受自身的影响,也受到外界其他股市的影响。
中美经济不断深入发展,贸易往来更加频繁,美国经济市场的变动也会影响到中国的经济市场。
关于各国股市联动性的问题,国内外学者从不同角度、不同的研究方法进行了研究。
Campbell和Hamao(1992)用多因素资产定价模型解释日本和美国两国市场之间的联动性。
Blackman等(1994)对17中美股市联动性研究□文/张晓雯王金安(集美大学财经学院福建·厦门)[提要]随着我国经济市场的不断开放,中美经济往来日益密切,研究我国股市与美国股市之间的联动性就显得尤为重要。
本文基于GARCH-Copula-DCC模型对我国内地股市、香港股市和美国股市之间的联动性进行研究,同时进行描述性统计检验。
结果发现:三地股市具有一定的联动性,且随着时间的增长,联动性也逐步增强。
但是香港股市与美国股市之间的联动性更为明显。
关键词:中美股市;联动性;研究中图分类号:F83文献标识码:A收录日期:2019年3月20日件,切实解决产学研协同创新中存在的困难与问题,推动产学研项目的有效实施与顺利转化。
(五)推进产业战略合作,构建产学研联盟。
积极推动企业与高校及科研院所开展更为高级的良性战略合作。
加快构建“共同投入、联合开发、相互信任、优势互补、利益共享、风险共担”的长效合作机制;探索建立产业联盟、行业技术研究院等多种产学研合作模式,推动创新模式加快由双向对接向多向合作转变,由短期零散式向战略联盟式转变,整合产业技术创新资源,突破关键技术与重点技术的协同攻关。
(六)形成特色合作体系,因地制宜开展合作。
辽宁沿海经济带6市的资源禀赋并不相同,尤其在科技平台、企业创新能力和高校资源方面均有较大差异。
中美股市间的联动性分析中美股市间的联动性分析近年来,随着全球化进程的加速,中美两国股市的联系日益紧密。
中美两国是世界上最大的经济体,其股市的波动对全球经济具有重要影响。
正因如此,对中美股市之间的联动性进行深入分析,对于投资者、政策制定者以及学术界都具有重要意义。
一、中美股市背景中美两国是全球最大的股票市场。
美国股市以道琼斯工业股票平均价格指数(Dow Jones Industrial Average,简称“道指”)和标准普尔500指数(S&P500)为代表,中国股市以上证综合指数和深证成份指数为代表。
这两组指数都代表了各自股市的整体表现。
二、中美股市的波动性中美两国股市的波动性是衡量股票市场风险的重要指标。
通过对中美股市的波动性进行对比,可以看出两国股市之间的差异和联系。
1. 中美股市波动性的差异美国股市相对于中国股市来说,波动相对较小。
这主要是由于美国股市具有成熟的监管体系和法律制度,市场参与者的投资行为更加理性和稳健。
而中国股市则相对较为年轻,投资者整体风险偏好较大,市场流动性相对较差,波动性相对较大。
2. 中美股市波动性的联系虽然中美股市的波动性存在差异,但近年来二者之间的联系日益紧密。
尤其是在全球金融危机期间,中美股市的联动性表现得尤为明显。
一方面,中国股市受到全球股市的影响较大,尤其是美国股市;另一方面,中国是全球最大的外汇储备国,美国是中国最大的出口市场,两国经济的互动性也进一步加强了股市之间的联系。
三、中美股市之间的因素影响中美股市之间的联动性受到多种因素的影响,包括宏观经济因素、政策因素以及市场心理因素。
1. 宏观经济因素中美两国的经济基本面、 GDP增长率、通胀率、利率等因素都会对股市造成影响。
例如,当两国经济增长面临下行压力时,投资者可能会对股市前景产生担忧,从而导致股市波动加剧。
2. 政策因素两国政策制定者的政策举措也会对股市产生直接的影响。
特别是与贸易、关税、汇率等相关的政策,对股市波动具有明显的推动效应。
次贷危机之后中美股市联动性研究
随着国际金融一体化,主要国际股票市场呈现一起上涨或者一起下跌趋势,尤其在次贷危机以及后来发生的全球性金融危机中,美国的经济政策以及次贷危机中的风险转移,使得整个世界的经济联动性明显增强。
股票市场的联动性不仅在美国、日本、德国、英国、等发达国家,而且在中国、新加坡、墨西哥等发展中国家也呈现出来了。
本文针对金融危机前后的联动性展开研究,探讨这一波金融危机对世界经济联动性的影响。
本文运用多种方法对中国股市与美国股市之间联动性问题进行研究,从不同的角度去分析发现和论证中国股市与美国股市之间联动性,主要结论如下:第一,本文选取2005年至2012年的股市数据,首先检验了中国股票市场和美国股票市场之间收益率联动性。
先利用格兰杰因果检验分析并发现,存在美国股市到中国B股市的因果关系,美国股市的冲击力和波动会体现在中国B股市上,但是不存在反方向的这种影响。
另外,美国股市与我国的A股市之间不存在格兰杰因果关系。
这个结果比较吻合之前其他学者的研究结果。
第二,本文利用ARCH和GARCH 模型对中美两国股市的收益率联动性进行了实证研究,发现美国股市收益率的变化会影响中国股市收益率的变化,而反之却不能成立,也即中国股市的影响力无法波及到美国。
这给我们的投资者以及政策制定者提供了一些参考。
使得我们在增强投资收益的同时能有效规避国际金融市场所转移过来的风险。
中美股票市场的联动关系研究——基于DCC-GARCH 和DCC-MIDAS 模型的分析澳门科技大学 薛一凡 田欣之 凌 丹 赵杨蓁摘 要:本文探究中美两国股票市场之间联动性的作用机制。
通过实证研究发现中国和美国的股指收益率在所选样本区间内的确存在联动性。
在不同的时间范围内,两国股市之间联动性的强弱有所差异,但大致呈同向变动,且长期联动比短期联动更稳定。
全球范围内的重大事件及美国经济不确定性会对中美股市联动性产生显著影响,且后者为负向影响。
关键词:中美股市;收益率;联动关系;DCC-GARCH;DCC-MIDAS本文索引:薛一凡,田欣之,凌丹,等中美股票市场的联动关系研究[J].商展经济,2021(17):060-063.中图分类号:F740文献标识码:ADOI:10.12245/j.issn.2096-6776.2021.17.191 选题背景及意义随着我国引入QFII 、QDII 以及股市的不断改革,我国股市正在不断地与国际市场接轨,中美股市间的关系也成为投资者及学者热议的话题,对政府管理部门相关政策如何制定,以及对投资者如何管理投资策略都有重要影响。
随着美国次贷危机及欧债危机的爆发,危机中的联动性变化逐渐成为研究的焦点。
关于危机对中国股市与其他股市联动性影响这一问题,有人认为危机期间股市联动性增强,也有人认为次贷危机、欧债危机等突发金融事件会降低一体化水平,造成股市之间联动性降低,这一问题目前尚无一致结论,结论因研究对象、样本期间以及实证方法而异。
2 数据选取及研究方法2.1 数据选取本文选取了2010年11月1日至2020年10月30日的沪深300和标普500指数的日对数收益率作为分析对象,日对数收益率的计算方法为:()1ln /t t t R P P −=。
剔除掉两个市场未同时开盘的数据后,共匹配出2352组日数据。
美国股票市场的风险和波动性的测量,我们选取了Baker(2019)提出的股权波动指数(EMV ,Equity market volatility index) 2.2 研究模型介绍2.2.1 DCC-GARCH 模型本文首先采用动态条件相关的多元广义自回归条件异方差模型(DCC-GARCH)研究中美两国股市的动态相关性,此模型利用标准化后的GARCH(1,1)模型中的残差估计动态条件相关系数,可以很好地捕捉股市之间的动态相关性,掌握市场间的联动效应。
随着金融一体化的加深,各国主要股市呈现出一起上升和一起下跌的趋势,因此股票投资者十分关心股票市场的联动性。
股票市场联动性不仅发生在发达国家之间,在一些东亚和南美国家中也已经被证实。
一、主要文献综述为研究中美股市波动率和回报的联动性问题,我们查阅了国内关于相似课题的文章。
王志芬(2009)检验了中国内地、美国和香港间的联动关系,发现在次贷危机发生前,三者存在波动协同关系,在次贷危机之后不再有波动协同关系。
然而一方面,这些文章通常只关注于波动性或股价中一项的研究,较少关注两者之间的影响。
另一方面大多采用仅由波动性和股价构成的模型,对控制变量的选用还不完善。
因此我们认为中美股市间风险和回报率的联动性关系值得进一步研究。
现有文献对两国股市联动性的研究结论包括:(1)两国或多国股市存在很强的联动性,即这种影响是显著双向的。
Eun and Shim(1989)利用VAR模型分析从1980年到1985年为止的9个发达国家证券交易所的股价指数收益率间存在相当大规模的相互作用。
(2)两国或多国股市仅存在单向的显著影响。
Beekeretal(1990)对1985年10月到1989年12月的美国S&P500指数和日本的NIKKE1225指数进行了研究。
结果发现S&P500指数对日本的NIKKEI1225指数有强烈的影响,而日本的NIKKE1225指数对S&P500指数的影响却很小。
(3)两国或多国股市只存在很弱的联动性。
如韩非(2005)检验了中美两国开收盘价的联动性,发现两者间的联动性很弱。
二、不同股市之间的传导机制有两种主要的传导机制。
首先,这些文章预设的理论前提是:根据半强势有效市场假说,股市中的投资者会对各类信息作出反应,如果有足够重要的信息,或者能够构成“冲击”的信息出现,则股价不再仅仅做噪音运动,而是向上或向下产生显著变化。
针对两国间的联动性关系研究时,我们将宏观经济变化产生的信息分为两类:地域性信息和全球性信息。