基于Copula-CoVaR方法的全球主要证券市场系统性风险及其对中国的影响的实证研究

摘要

美国次级房屋信贷风暴拉开了2008年金融危机序幕，迅速扩散到其他国家，最终形成了全球性的金融危机。此后，证券市场的系统性风险逐渐成为学者研究的重要课题，如何防范系统性风险仍是构建稳定金融系统的关键和重要基础。我国股票市场不如西方国家股票市场成熟，目前仍然处在不断发展完善的阶段。但作为亚洲的新兴金融市场，随着全球经济一体化，其他任意的金融波动都会对其产生影响。
　　由于国外股票市场数量众多，本文选择美英法德日韩新七国作为参考，基于CoVaR的分位数回归和GARCH-CoVaR模型分别对七组数据进行分析。实证结果表明，第一，从样本期间（2006年-2016年）整体分析的结果来看，各国家股票市场都对中国股票市场系统性风险有一定程度的影响。其中，由于地缘、贸易文化等方面的原因，亚洲国家的股票市场对我国股票市场系统性风险的影响均大于西方市场所带来的影响。第二，对于金融时间序列而言，选择构建GARCH模型能避免利用分位数回归方法产生的问题。

目录

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摘要

第一章 绪论

1．1 研究背景与意义

1．2 国内外研究现状

1．2．1 系统性风险

1．2．2 系统性风险的度量方法

1．3 研究内容

1．3．1 研究框架

1．3．2 研究方法

第二章 Copula-CoVaR方法概述

2．1 ARMA模型与GARCH模型

2．1．1 EGARCH模型

2．2 Copula函数

2．2．1 Copula函数定义

2．2．2 Copula模型的参数估计方法

2．2．3 Copula模型的检验

2．3．1 CoVaR模型构建

2．3．2 分位数回归估计参数

2．3．3 GARCH-Copula-CoVaR模型

第三章 全球主要证券市场的系统性风险实证分析

3．1 数据选取与来源

3．2 股票数据分析

3．2．1 数据描述性统计分析

3．2．2 平稳性检验

3．2．3 自相关检验和ARCH效应检验

第四章 全球主要证券市场系统性风险对中国的影响的实证分析

4．1 ARMA-GARCH模型参数估计

4．2 拟合Copula函数

4．3 GARCH-CoVaR模型计算CoVaR、ΔCoVaR值

4．4 分位数回归计算CoVaR、ΔCoVaR值

4．5 实证结果分析

4．5．1 国外股票市场对中国股票市场系统性风险的影响

4．5．2 分位数回归和GARCH-CoVaR模型优缺点分析

第五章 结论和我国证券市场系统性风险的防范对策

5．1 结论与对策

5．2 研究不足

参考文献

致谢