【摘要】本文围绕着国际金融市场波动非线性因果性和溢出效应这一主题展开了讨论,首先介绍了国际金融市场波动非线性特征,随后阐述了国际金融市场波动溢出效应。
【关键词】国际金融市场波动非线性因果性溢出效应
一、国际金融市场波动非线性特征
(一)收益分布的波动聚集性和非正态性
在实际情况中,金融收益序列所呈现出来的特征为“厚尾尖峰”,这与正态分布不相符合。Fama等研究能够发现,收益分布具有尖峰特征,其就会将正态分布使用学生T分布替代,从中可以发现学生T分布与实际更加符合。除此之外,收益序列“厚尾尖峰”的特点能够通过双指数分布、偏学生T分布以及广义误差分布很好地体现出来。在非参数领域研究中,在对收益率分布特征进行探讨的过程中需要使用核密度估计的方法,这也能将收益分布的非正态性很好地体现出来[1]。
在实际问题中,资产收益波动率的聚集性和分布的厚尾性之间联系十分密切。波动率的聚集性会一直持续下去,换句话来说就是波动幅度的强弱会保持下去,这一时间过程具有动态性,收益率分布的“厚尾尖峰”的特点在这一聚集性中能够体现出来。
波动率聚集性出现的原因如下:一,时间扭曲观,也就是说日历时间和发生经济事件的时间不一致。二,信息传导观,也就是说波动率受到的信息的冲击在有效市场中不会很快消失,其影响具有持续性的特点。波动率聚集性在所有模型中基本上都能有所反映。
(二)非对称性
波动率的非对称性最早由Black提出,它认为未来波动率和当前收益之间的关系为负相关。投资者对利空消息和利好消息的态度就是信息的非对称性,利空消息会造成与其股票收益下降,利好消息则与之相反,会使得与其股票收益上升[2]。
(三)长记忆性
波动率长记忆性的作用就在于对未来波动率是否会受到当前波动率的影响进判断,除此之外,其还能对波动率的强持续性进行反映。在对长记忆性进行刻画的过程中,额可以通过以下两个方法进行:一,将分数差分算子引入波动率中;二,应用波动率方程中单位根。随机波动模型(SV)和ARCH模型使用的方法都是第一种。在刻画金融时间序列的长记忆的过程中,ARFIMA模型是最为经典的一个,在这一模型提出后,人们对此十分关注。
二、国际金融市场波动溢出效应
(一)货币市场的利率波动溢出效应
对于具有强大经济实力的国家,利率上的异常波动往往会将溢出效应带给其他有经济来往的国家,造成其他国家也出现利率上的波动。政策传染、经济预期以及投资预期为其主要原理[3]。
货币市场投资收益的高低就直接体现在了利率上,在汇率保持稳定状态的时候,如果具有强大经济实力的国家利率有所提升,而其他国家具有较低的货币投资收益时,原本在低利率国家的资金就会向高利率国家进行流动,从而上升其他国家的利率。除此之外,如果在较长的时间内一个国家一直保持较高的利率,则说明这个国家具有较高的实体经济效益,其原因就在于实体经济的利润是利率的来源,原本在低利率国家的资金也会由此向具有较好经济预期的高利率国家流动。
作为货币政策的核心工具,利率的变动能够反映出一个经济强国国家政策导向的变化和政府行为取向,这肯定会造成其他国家的市场波动和敏感反应。所以,在最近的两次金融危机中,对于美国利率,中、德两国利率溢出效应更大,其并不是单纯对美国利率的冲击进行承受。并且,金融机构的信息及时性和专业性,金融风险传染在股指波动率中进行反应的速度慢于同业拆解利率的反应。
(二)股票市场的股指波动溢出效应
国际金融市场中心、具有强大经济实力的国家,其大幅度的股票指数波动会将其他国家股指波动反应引出,在中国也是这样[4]。投资收益和市场心理为其两个主要的内在原理。
羊群效应、市场与其以及市场情绪为市场心理的三个主要方面。市场情绪的表现主要为其他国家受到股市剧烈波动国家的“唤醒效应”,从而将其他国家金融市场重新评估经济基本面引发出来,金融脆弱性较大或经济基本面不符合要求的国家就会受到感染,社会公众市场情绪的急速转变或许会使得公众厌恶风险的情绪增加。市场预期主要表现为,股市波动剧烈的国家会使得其他国家公众会针对本国股票市场发展预期、预期收益的改变,对自身投资行为进行快速调整,进而使得股指发生变动。羊群效应就是指具有强大经济实力的国际金融中心国家,其扮演的角色就是世界经济运行中的引导者,这类国家股指剧烈的波动,会使得人们在不对情况进行判断的基础上盲目进行跟从,进而使得羊群效应产生。除此之外,由于参与市场的人员并不是完全理性的,所以如果信息不对称,就会使得羊群效应、趋同效应以及溢出效应等行为特征产生。
三、结语
本文就国际金融市场波动非线性因果性和溢出效应进行了探讨,首先对国际金融市场波动非线性特征进行了分析,随后对国际金融市场波动溢出效应进行了阐述。由于互联网技术的出现,国际金融市场的交易信息的扩散速度加快,更加紧密的联系这国际金融市场,其也具有更加深刻的影响,更加迅速的实现一体化[5]。为了对世界性金融风险进行治理,各个国家应该对财务政策进行协调,对风险进行合理分担,从而对金融风险进行防范化解。除此之外,为了对金融风险进行防范,投资者应该对国际上经济强国的股市波动情况以及利率变化进行密切的关注。
参考文献
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[2]张东祥,裴沙莎,刘英顺.中美股债市场溢出效应研究——基于非线性Granger和LM-GARCH模型的实证检验[J].商业经济研究,2015,34:84-87.
[3]赵胜民,谢晓闻,方意,田庄.金融市场化改革进程中人民币汇率和利率动态关系研究——兼论人民币汇率市场化和利率市场化次序问题[J].南开经济研究,2013,05:33-49.
[4]李丛文,闫世军.我国影子银行对商业银行的风险溢出效应——基于GARCH-时变Copula-CoVaR模型的分析[J].国际金融研究,2015,10:64-75.
[5]何红霞,胡日东.大中华区股市波动溢出效应实证研究——基于多元非对称BEKK-GARCH模型[J].重庆科技学院学报(社会科学版),2011,10:139-143.