双向的非对称波动性溢出溢出效益是什么

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[2016学位论文].基于券商条件下的影子银行波动非对称性及风险溢出效应研究_邱陈禺_[西.
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A+H交叉上市票收益率与波动率溢出效应的非对称研究.pdf 60页
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A H交叉上市票收益率与波动率溢出效应的非对称研究
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fIIIIIIIIIFI IIIII IrlllI rl III
ClassifiedIndex：
JiaotongUniversity
Master Thesis
ASYMMETRYINRETURNAND
VOLATILITYSPILLOVERON
A+HCROSSING．LISTSTOCKS
Grade：2011
Candidate：ChiSuzhen
for：Master
DegreeApplied
Specialty：WorldEconomy
Supervisor：DouXiangsheng
Nov．29，2013
西南交通大学
学位论文版权使用授权书
本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并
向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授
权西南交通大学可以将本论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用
影印、缩印或扫描等复印手段保存和汇编本学位论文。
本学位论文属于
1．保密口，在 年解密后适用本授权书；
2．不保密彤使用本授权书。
(请在以上方框内打“v”)
学位论文作者签名：了电毒穆
…撇痞吁他
日期：加l，．r1．{口
日期：功怫m弓D
西南交通大学硕士学位论文主要工作(贡献)声明
与现有研究成果相比，本文的主要工作体现在以下几个方面：
第一，本文根据我国跨境上市的A股市场和H股市场之间的收益率和波动性的非
对称关系进行实证研究。使用的数据是A+H交叉上市板块指数数据。研究对象分别是
恒生中国AH股A指数与H指数。对它们之间的关系进行研究，丰富了跨境上市同一
标的物在不同市场收益和波动传递关系的已有研究。
第二，本文使用的模型为具有“非对称”和“杠杆效应”的多元GARCH模型，该模型
不仅可以考察市场间收益率的溢出效应，而且还可以通过加入非对称项来检验市场波
动的非对称效应，从而得出不同市场间波动的关联性。
第三，标的资产价格波动的趋势是投资决策考虑的重要因素之一。在波动模型中，
波动非对称性的研究，影响着波动率的正确预测。希望本文的研究能够帮助投资者和
监管层，能更准确地了解股票市场的波动特征。
本人郑重声明：所呈交的学位论文，是在导师指导下独立进行研究工作所得的成
果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体己经发表或撰
写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体，均已在文中作了明确说明。
本人完全了解违反上述声明所引起的一切法律责任将由本人承担。
学位论文作者签名：亏宅毒吟
日期：加，专．，，-、口
西南交通大学硕士研究生学位论文
20世纪70年代以来，企业跨境上市以及同一家企业在不同地域同时上市交易已成
为国际资本市场上一个普遍现象。在国际资本市场分
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中美股市杠杆效应与波动溢出效应——基于GARCH模型的实证分析.pdf 9页
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中美股市杠杆效应与波动溢出效应——基于GARCH模型的实证分析.pdf
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&财经科学&7期
中美股市杠杆效应与波动溢出效应
——基于GARCH模型的实证分析
陈潇1杨恩2
【内窖摘要】本文基于极大似然函数值准则和赤池信息准则．从众多非对称(；ARCH模j
型中选择最优模型来研究中芙股市杠杆效应和波动溢出效应。结果表明：沪市和深市
都表现出显著的杠杆效应。与美国殷市相比沪市和深市杠杆效应较弱；沪市和深市之i
间存在显著的双向波动溢出效应，且沪市对深市的波动溢出效应更显著；芙国股市与
中固股市之间不存在显著的波动溢出效应。
【关键词】股票市场；(；ARCH模型；杠杆效应；溢出效应．
一、引言及文献筒述
随着经济全球化的发展，世界各国经济被紧紧地联系在了一起。金融市场之
间的互动和相互影响表现得尤为突出，金融市场的开放使单个市场波动很容易迅
速地扩散到另一个市场，进而引起全球金融市场的波动。
“利空”消息的非对称性信息曲线，证明了资产市场的冲击存在非对称效应，即
国股市之间的联动性，发现中国股市和美国股市的相关性很弱。[3J(117_129)周孝
华、黄赞(2008)对上证综合指数和深证综合指数之间波动的关系进行了研究，
结果表明沪深两个市场之间相互引导，信息在两个市场之间能迅速传递，沪深两
市存在双向波动溢出效应，并表现出波动的聚集性和非对称性特征o[4](77-82)董秀
良、曹凤岐(2009)研究了我国股市与美国和日本股市之间的波动溢出效应，结
果表明只有香港股市对沪市具有显著的波动溢出效应，美国和日本股市对沪市的
作者简介：陈潇(198争一)．女，西南财经大学金融学院(成都，611130)。研究方向：金融市场。
杨恩(1鲷睁一J．男，西南财经大学金融学院(成都，61”30)。研究方向：证券市场与投资。
1／4总277期
&财经科学&201
斯指数为样本研究了中美股市之间的联动性，结果表明在价格和波动溢出方面，
中国股市对美国股市的引导作用很弱；在QDII实施滞后，美国股市对中国股市
的开盘价和收盘价均有显著的引导作用，美国股市对中国股市的波动溢出呈现不
断增强之势。[6](141一151)
关于股票市场杠杆效应和波动溢出效应，国外的研究较早也较为深入。相比
而言，国内的研究较少。从已有的国内研究文献来看，都几乎一致地假设模型扰
动项服从正态分布。但是大量的实证研究发现，即使GARCH模型能在一定程度
上拟合股票收益率序列的尖峰分布特征，但是模型残差检验也往往拒绝正态分布
假设。因此，模型扰动项正态分布假设的估计结果可能并非最优，甚至得出的结
论缺乏稳健性。本文基于极大似然函数值准则和赤池信息准则，从众多备选模型
中挑选出最优的模型对中美股市杠杆效应和波动溢出效应进行研究。
二、模型介绍、模型估计及数据
(一)模型介绍
和条件方差方程组成：
Yt=x'tx+地
‘=1，2，…T
砰：∞+耋aj詹一j+耋p；砰一；
式中，xt(Xl。，x2。，…，】【k1)’是解释变量向量，X(Ⅺ，犯，…，Xk)’是系数
向量，a}为条件方差。
随着研究的不断深入，研究者们发现股票市场对“利好”和“利空”消息的
反应存在非对称性，即“杠杆效应”。为了研究股票市场中的“杠杆效应”，Nel．
Yt=x'tx+“
皤…嘲．1+8劁+7茗皓1’2'…T Q’
当7&0且显著时，表明存在“杠杆效应”。比起纯粹的GARCH模型来说，
EGARCH模型有几个优点。首先，建立了对数模型，即使参数估计值为负数，方
差项也能保证为正数。所以不需要对模型参数施加非负约束；其次，如果波动性
和收益之间呈负相关关系，则7&0，
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