论文部分内容阅读
随着我国经济实力的增长,证券市场空前繁荣,与世界各国股市间的关联性也越来越紧密。现如今许多学者的研究主要集中在一个国家与其他国家之间的联动性,而通过行业分类对一个国家股市的研究相对来说比较少。但研究一个国家各个行业市场间的联动性对股票市场行业的发展、管理及运营方面都有重要的意义。与国外股市相比我国股票市场的波动起伏较大,2008年爆发的全球经济危机并没有持续影响中国股票市场,在2009年我国股票市场的发展异常的繁荣,因此很多市场参与者想要了解我国股票市场繁荣的原因。在2015年我国许多行业生产的产品数量增多,固定资产投资额较大,而到2016年时我国许多行业的经营状况都在下滑,为了分析产生这类现象的原因,考虑各个行业之间是否存在相互影响,对我国股票市场行业之间相关性的分析是很有必要的。对行业进行分析不仅可以为投资者提供详细的背景资料和相关政策的理解,而且还可以让他们了解各个行业的发展状况以便更好的确定投资重点。本文以我国农林、电力、制造、地产、运输、金融的股票市场行业指数为研究对象,选取2013年5月2日-2017年7月3日各市场行业指数的日收盘价的数据进行分析,并构建DCC-GARCH模型以获得各个股票市场行业指数的动态相关系数,且以此为基础对各个行业间的相关关系进行分析。本文在构建DCC-GARCH模型的基础上,先对各个股票市场行业指数的收益率进行了基本的统计分析及其平稳性检验等,经过分析得到各行业指数收益率数据平稳且具有ARCH效应,因此接下来可以建立GARCH模型进行分析。而后先建立单变量的GARCH模型,除了金融指数外对其他行业指数均采用ARMA模型来构建均值方程,经过分析汇总,得出GARCH(1,1)的参数估计结果,由α+β<1知收益率的波动具有持续性。之后建立DCC-GARCH模型,从而得到各个股票市场行业指数之间的动态相关系数,得到DCC的参数估计结果,由结果知α非常小,表示滞后一期的标准化残差对动态相关系数的影响较小,而β非常接近于1,表示相关系数受前期波动影响较大,再结合动态相关系数的基本统计量,得到各个股票市场行业指数之间都具有较强的相关性。为了更加直观的看出他们之间的动态相关性,从而绘制了各行业指数之间的动态条件相关系数图,并从图中可以得到,各行业指数间存在正相关性,且具有较强的联动性,但是当风险增加时,各行业指数间的联动性也会增强。