中美国债市场溢出效应研究——基于集合经验模态分解

摘要：

集合经验模态分解( EEMD)是目前国际公认的可以有效处理非平稳非线性时间序列的方法. 在中美融合不断加深的背景下,首次将该方法用于中美国债指数的分解,筛选出的低频分量及趋势项能够有效表征原始序列. 基于此建立了二元VAR-GARCH-BEKK模型,从均值与波动两个维度考证了中美国债市场的溢出效应,结果发现:面对重大事件及经济政策的冲击,两国国债之间表现出双向的均值溢出,但影响程度不对等,美国对中国的溢出相对较强,而波动溢出效应则是对称的;国债市场长期运行过程中,两国具有双向的波动溢出,但仅存在美国对中国的单向均值溢出. 中国应进一步完善国债市场交易机制,丰富国债交易品种,加强金融市场监管等,来有效对冲美国市场对中国的溢出效应,防范与化解系统性风险.

关键词：集合经验、模态分解、国债市场、溢出效应

所属期刊栏目：30

分类号：F830.9(金融、银行)

在线出版日期：2015-10-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：27-35