大宗商品市场与股票市场的联动性研究以及在风险管理中的应用

摘要

国际大宗商品市场在全球经济中具有不可取代的地位，其市场的波动不仅会影响到全球宏观经济的平稳运行，而且还会对各国资本市场产生剧烈冲击。近年来，国际大宗商品市场日渐呈现越来越明显的金融化（Financialization）趋势，大宗商品市场也起到了维护整个金融系统稳定的重要作用。
　　大宗商品市场在整个金融系统中扮演了愈加重要的角色。与此同时，大宗商品市场同股票市场等传统资本市场的联动关系变得越加复杂，表现出了非线性、结构转化（Structural shift）等等的特征（Kang, Ratti和Yong，2015）。大宗商品市场和股票市场的联动变化关系对于最优资产配置（Optimal asset allocation）、风险管理（Risk management）、风险溢出（Risk spillover）分析均具有重要意义（Basher和Sadorsky，2006；Park和Ratti，2008；Kilian和Park，2009；Broadstock和Filis，2014；Pang等2016）。
　　鉴于以上认识，论文将对大宗商品市场与股票市场的联动性问题展开研究，考察两类市场间的波动溢出现象，分析其动态相关性变化，并进一步展开大宗商品资产与股票资产投资组合的风险预测研究，以及两类市场之间的风险溢出研究。具体内容如下：
　　第一，论文将考察大宗商品市场以及分行业市场（农产品市场、能源市场和工业金属市场）与股票市场之间的波动溢出效应。根据Black等（2014）的建议，论文在大宗商品的样本选取上采用了GSCI总体指数、农产品行业指数、能源行业指数以及工业金属行业指数，这样避免了单一指数容易受政治等偶然性事件的影响。
　　波动溢出效应部分采用的研究工具为ABEKK-GARCH模型，该模型可以很好的刻画不同市场间的波动溢出现象，并且可以刻画某一市场冲击对另一市场的非对称性（Asymmetric）影响。由于ABEKK-GARCH的相关参数是以二次型的方式来表示的，所以除了基于ABEKK-GARCH模型分析股票市场同大宗商品市场及其各个分行业市场（农产品行业、能源行业以及工业金属行业）的波动溢出现象外，论文还进一步构建了信息影响曲面（News Impact surface），采用另一种较为直观的方式来分析各个市场间的波动溢出现象；
　　第二，论文将研究大宗商品市场以及分行业市场（农产品市场、能源市场和工业金属市场）与股票市场之间的动态相关性。本部分的研究方法既包括常规的DCC-GARCH模型，也包括可以刻画不同市场间动态相关性机制变化（Rigime Switching）的RS-DCC-GARCH模型和RS-ADCC-GARCH模型。
　　除了采用上述模型估计和分析股票市场同大宗商品市场及其各分行业市场（农产品行业、能源行业以及工业金属行业）的动态相关性外，论文还对股票市场同大宗商品市场及其各分行业市场（农产品行业、能源行业以及工业金属行业）的动态相关性进行了分析和预测研究，进一步地考察哪些因素可以影响股票市场和大宗商品市场的相关性变化，并进一步预测其相关性变化。
　　第三，根据不同资产之间的相关性可以进一步构建出风险预测指标 VaR（value at risk），进而可以对由股票资产和大宗商品资产构造的投资组合展开风险预测研究。本部分将采用单一机制 BEKK类多元 GARCH模型（BEKK-GARCH模型、ABEKK-GARCH模型、Diagonal-BEKK-GARCH模型、Diagonal-ABEKK-GARCH模型、Scalar-BEKK-GARCH模型和Scalar-ABEKK-GARCH模型），单一机制 DCC类多元 GARCH模型（CCC-GARCH模型、DCC-GARCH模型和ADCC-GARCH模型）以及机制转换类GARCH模型（RS-DCC-GARCH、RS-BEKK-GARCH模型）估计各资产之间的动态相关性，并构建风险预测指标 VaR，展开风险预测研究。在后验分析部分，论文根据Dumitrescu等（2012）的研究建议，分别采用了非条件覆盖检验（Unconditional coverage test）、独立性检验（independence test）、条件覆盖检验（conditional coverage test）、动态分数检验（Dynamic quantile test）和动态二进制检验（Dynamic binary test）等十六种检验方法进行后验分析，以保证研究结论的严谨性与可靠性。
　　第四，论文将对大宗商品市场与股票市场之间的风险溢出现象展开分析。鉴于 RS-DCC-GARCH模型可以较好的拟合不同资产类型的数据，本部分将通过 RS-DCC-GARCH模型对大宗商品市场的动态相关性，并由此估计出市场间的风险溢出量△CoVaR。然后，还将对影响大宗商品对股票市场的风险溢出，以及股票市场对大宗商品市场的风险溢出的因素展开分析，并进一步研究哪些影响因素可以预测它们市场之间的风险溢出变化。
　　通过几部分的实证研究，论文得出了一系列比较有价值的结论，以下列出了其中的几点：第一，大宗商品市场及各行业同股票市场之间存在显著的波动溢出现象。而对于不同行业而言，它们同股票市场之间的波动溢出关系来看，则存在一定的差异。第二，大宗商品市场及各个行业同股票市场之间相关性存在显著的时变性特征，从2008年9月份开始两者之间的相关性急剧上升，而在金融危机之后，其相关性呈现波动中下降的趋势，大宗商品市场及不同行业之间同股票市场之间相关性存在显著差异，总体来看，工业金属行业同股票市场之间的相关性一般要高于其余的几个行业，且能源行业同股票市场之间的相关性一般低于其余的几个行业；第三，股票市场和大宗商品市场之间的动态相关性会受一些宏观经济因素的显著影响，例如，当货币供应量 M2的增加会对股票市场和大宗商品市场的动态相关性产生显著正向影响，并且 M2的增加可以显著预测下月度股票市场和大宗商品市场的动态相关性增高；第四，不同模型在不同投资组合下所表现出的风险预测精确性存在一定的差异，例如，从样本内预测的角度来看，RS-DCC-GARCH模型表现出来极好的精确性，而从样本外预测的角度来看，RS-DCC-GARCH模型则并未表现出显著的优势，也并不存在某一具有绝对精确性优势的模型；第五，大宗商品总体市场与股票市场之间的风险溢出显著的受到一些宏观因素影响，例如，当货币供应量 M2增加时，大宗商品市场风险状况将和股票市场风险状况关系呈现同向性变化，彼此之间的风险溢出增加。

目录

声明

1.绪 论

1.1研究背景

1.2文献综述

1.3研究意义

1.4主要研究内容与结构安排

1.5研究特色与创新之处

2.大宗商品市场与股票市场的波动溢出效应研究

2.1引言

2.2大宗商品市场与股票市场的价格变化特征分析

2.3研究方法

2.4实证结果与分析

2.5本章小结

3.大宗商品市场与股票市场的动态相关性研究

3.1引言

3.2数据

3.3研究方法

3.4实证结果分析

3.5本章小结

4.大宗商品市场与股票市场资产组合的风险预测研究

4.1引言

4.2数据

4.3研究方法

4.4实证结果分析

4.5本章小结

5.大宗商品市场与股票市场的风险溢出研究

5.1引言

5.2数据

5.3研究方法

5.4实证结果分析

5.5本章小结

6.总结与展望

6.1论文工作总结

6.2政策意义

6.3研究展望

参考文献

致谢

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