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关于金融危机方面论文范文,与基于时变Copula理的金融危机传染效应存在性相关毕业论文模板
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序列是随机序列,因此可以用来构建Copula模型.本文将分别对中国大陆股票市场和各个主要国际股票市场建立四个估计模型,包括两个椭圆Copula函数模型和两个ArchimedeanCopula函数模型,即：t-DCC（tDCC）模型,Gaussian-DCC（GDCC）模型,time-varyingClayton（tvC）模型和time-varyingSJC（tvSJC）模型.根据回归结果（见表3、表4）,沪深300指数与标普500指数回归结果部分参数显著性不高,虽然TvSJC模型中信息准则和极大似然值稍微差点,但其下尾相关系数估计值具有显著性,因此我们采用TvSJC模型研究中美股票市场；沪深300指数和富时100指数的回归结果相对较好,GDCC和TvSJC模型回归结果都较好,鉴于TvSJC模型能够反映非对称相关结构,因此也采用TvSJC模型来研究中英股票市场.结果如表5所示.
3.时变相关系数和变点检测
模型估计得到了时变相关系数的估计参数,将其带入Copula函数的相关系数动态演化方程,得到时变相关系数的估计序列,对时变相关系数的动态过程进行分析,检验两个金融市场之间是否存在金融危机传染效应.对时变相关系数的分析还可以通过变点检测,以检测时变相关系数是否存在变点来检验相关系数是否发生显著变化.
（1）时变相关系数图
图3沪深300与标普500指数上尾相关系数的时变图[HT1.]
图4沪深300与标普500指数下尾相关系数的时变图[HT1.]
图3和图4分别给出了沪深300指数和标普500指数的上尾和下尾时变相关图.对比上面两图可以发现,下尾相关系数的均值明显的高于上尾相关系数的均值,并且下尾相关系数的参数估计值要明显显著于上尾相关系数的参数估计值,这表明沪深300指数和标普500指数之间的相关结构是非对称的.下尾相关系数较高,表明当其中一个市场出现大幅下跌的时候,另一个市场也出现大幅下跌的可能性较大,因为在下尾两个市场具有较高的相关性.
从相关系数的时变图可以看出,上尾相关系数虽有随着时间的推移而波动,但是其波动多在［0.065,0.085］之间,振幅有限,在样本观测期内只有5次出现过明显的超出范围,但随后也就回归均值波动；下尾相关系数波动范围在［0.62,0.68］之间,波动范围也有限,在样本观测期内,也只有5次明显超出波动范围,且在波动之后也回归到均值附近.从相关系数的时变图可以看出,相关系数没有明显的结构性变化,这说明在样本期内,中美两个市场相关结构是没有显著变化的,不能够说明两个市场之间存在金融危机传染.
图5沪深300与FTSE100指数上尾相关系数的时变图[HT1.]
图6沪深300与FTSE100指数下尾相关系数的时变图[HT1.]
图5和图6分别给出了沪深300指数和FTSE100指数的上尾和下尾时变相关图.对比上面两图可以发现类似的结果,即下尾相关系数的均值明显的高于上尾相关系数的均值,并且下尾相关系数的参数估计值要明显显著于上尾相关系数的参数估计值,这表明沪深300指数和标普500指数之间的相关结构是非对称的.
从相关系数的时变图可以看出,上尾相关系数虽有随着时间的推移而波动,但是其波动多在［0.19,0.23］之间,波动范围有限,在样本观测期内只有4次出现过明显的超出范围,但随后也迅速回归均值波动.下尾相关系数波动范围在［0.37,0.40］之间,波动范围也有限,在样本观测期内,也只有2次明显超出波动范围,且在波动之后也回归到均值附近.从相关系数的时变图可以看出,相关系数没有明显的结构性变化,这说明在样本期内,中英两个市场相关结构是没有显著变化的,没有充分证据说明两个市场之间存在金融危机传染.
（2）变点检测.检验时变相关系数是否存在变结构,可采用变点检测方法检测时变相关系数在样本期内是否出现变结构的情形.Dias（2004）给出了变点检测的方法.对于两个时间序列,其成对观测数据为：(x1,y1),(x2,y2),等,(xn,yn),假定其时变的相关系数为ρi,i等于1,2,等,n,且两个时间序列只存在一个变结构点,那么可以采用构建相关统计量对其进行检验：
H0∶ρ1等于ρ2等于等等于ρn
H1∶ρ1等于ρ2等于等等于ρk≠ρk+1等于ρk+2等于等等于ρn
如果原假设别拒绝,那么就说明两个时间序列的相关结构存在变点k,在k点的前后相关系数是显著不同的.对于金融危机传染效应研究而言,如果变点之后相关系数显著增强也就验证了金融危机传染效应的存在.可以构建对数似然比统计量：
-2log(Λk)等于2[JB({]∑[DD(]ki等于1[DD)]log［C12(ρi,F(xi),G(yi)］[JB)]
+∑[DD(]ki等于k+1[DD)]log［C12(ρk+1,F(xi),G(yi)］
[JB(]+∑[DD(]ni等于1[DD)]log［C12(ρn,F(xi),G(yi)］[JB)}]
其中的ρi,i等于1,2,等,n分别为相应数据参数的极大似然估计值.
当统计量-2log(Λk)在1,2,等,n中取的最大值,如果明显的很大的话,那么就可以拒绝原假设,接受备择假设.统计量LR等于max[DD(]1≤k≤n[DD)]［-2log(Λk)］渐进服从自由度为约束个数的卡方分布,即LR∶χ2(l).根据统计量的临界值就可以判断是否拒绝原假设,从而接受备择假设.如果拒绝原假设,那么使得统计量-2log(Λk)最大的那个点即为相关系数的变结构点.
表7给出了时变相关系数中美、中英金融市场的上尾、下尾时变相关系数的变点检测结果,通过构建对数似然比统计量,发现统计量结果较小,几乎为零,不能拒绝原假设,也就是说在样本观测期内,中美、中英金融市场的上尾和下尾相关系数没有发生显著的结构性变化,没有变点.在每个相关系数时变过程中,统计量最大处也不是金融危机爆发的前后,因此通过变点检测也表明中美金融市场、中英金融市场没有发生金融危机传染效应.
结论与展望
本文通过建立时变Copula函数模型研究了在次贷危机时期中美、中英金融市场之间的金融危机传染效应问题.本文通过非参数-MLE方法估计了时变Copula模型,采用非参数-MLE估计方法,避免了分布假定给估计结果带来的影响.本文构建了四种模型（tDCC,GDCC,TvC,TvSJC）,并估计了上尾、下尾时变相关参数,通过分析相关系数的时变图和变点检测方法得出结论：在次贷危机引起的金融海啸过程中,中美、中英金融市场之间没有发生显著的金融危机传染效应.
虽然研究结果表明美英金融市场没有对我国金融市场产生危机传染,但我国还是受到了一定的冲击.与1997年亚洲金融危机对比我们可以发现,发达国家一旦出现金融危机,会对发展中国家产生冲击；而当发展中国家的金融危机却对发达国家仅有很小的冲击力.也就是说,金融危机的传染效应在发达国家和发展中国家的影响过程是不对称的,这可以作为未来金融危机研究的一个方向.
(责任编辑：张晓薇)
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