多国股票市场的高频波动相关性研究

摘要：

本文通过建立包含马尔科夫机制转换结构的MS-MHAR-DCC模型,并选取世界上比较发达的国家和地区股票市场的高频日内交易数据为样本,对多个股票市场波动相关性进行研究.通过引入包含马尔科夫结构的外部随机矩阵,本文识别出金融市场波动相关的截断时期,正态分布设定下相比在t分布设定下识别的截断时期更多且持续时间更长.在模型的截断时期内,多个股票市场的波动相关结构主要受到正向冲击,即在截断时期内的波动相关性大于平常状态的波动相关性.本文还发现,相同地域的股票市场间的动态波动相关性在大部分时期内表现为较强的正相关;美国股票市场和其余5个国家股票市场波动的动态相关性在大部分时期都表现为较强的正相关,表明美国作为全球巨头在世界金融市场波动的引导作用.

关键词：波动相关性、MS-MHAR-DCC模型、高频数据、多个股票市场

所属期刊栏目：26

分类号：F833-5(金融、银行)

资助基金：教育部人文社会科学研究基金资助项目17YJC630099,17YJA790011;广东省自然科学基金项目2017A030310391,2017A030311038;中国博士后科学基金面上资助项目2017M612674;广东省社科规划课题GD17TW01-3

在线出版日期：2018-04-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：116-125