滬深兩市行業(yè)板塊尾部相關(guān)性研究-基于M-Copula-t-GARCH模型

滬深兩市行業(yè)板塊尾部相關(guān)性研究——基于M-Copula-t-GARCH模型滬深兩市行業(yè)板塊尾部相關(guān)性研究——基于M-Copula-t-GARCH模型

摘要：本文旨在研究滬深兩市不同行業(yè)板塊之間的尾部相關(guān)性，并以基于M-Copula-t-GARCH模型進(jìn)行實(shí)證分析。結(jié)果顯示，在中國A股市場中，不同行業(yè)板塊之間存在顯著的尾部相關(guān)性，即在極端事件發(fā)生時(shí)，不同行業(yè)板塊往往呈現(xiàn)出同步上漲或下跌的趨勢。這一研究對(duì)于投資者和風(fēng)險(xiǎn)管理者具有重要的指導(dǎo)意義。

關(guān)鍵詞：滬深兩市、行業(yè)板塊、尾部相關(guān)性、M-Copula-t-GARCH模型

1.引言

尾部相關(guān)性是金融領(lǐng)域中的重要概念，它描述了不同資產(chǎn)在市場極端事件中的聯(lián)動(dòng)關(guān)系。在中國A股市場中，不同行業(yè)板塊的投資者普遍存在“齊漲齊跌”的現(xiàn)象，即在大盤上漲或下跌時(shí)，不同行業(yè)板塊的股票價(jià)格往往呈現(xiàn)出高度的同步性。因此，研究滬深兩市行業(yè)板塊的尾部相關(guān)性具有重要的理論和實(shí)證價(jià)值。

2.文獻(xiàn)綜述

關(guān)于滬深兩市行業(yè)板塊尾部相關(guān)性的研究主要有兩種方法。一種方法是基于相關(guān)系數(shù)或協(xié)方差矩陣的分析，它通過計(jì)算不同行業(yè)板塊之間的相關(guān)系數(shù)或協(xié)方差矩陣來衡量它們的尾部相關(guān)性。然而，這種方法存在著忽略極端事件的問題，無法準(zhǔn)確描述不同行業(yè)板塊在市場極端事件中的聯(lián)動(dòng)關(guān)系。另一種方法是基于Copula函數(shù)的分析，它能夠捕捉不同行業(yè)板塊之間的非線性尾部相關(guān)性。然而，現(xiàn)有的研究多數(shù)局限于傳統(tǒng)Copula函數(shù)，并未考慮股指收益率的相關(guān)性結(jié)構(gòu)。

3.方法ology

本文采用M-Copula-t-GARCH模型來研究滬深兩市行業(yè)板塊之間的尾部相關(guān)性。該模型融合了M-Copula函數(shù)和t-GARCH模型，能夠同時(shí)考慮不同行業(yè)板塊的非線性尾部相關(guān)性和收益率的波動(dòng)性。具體步驟如下：

（1）選擇10個(gè)代表性的滬深兩市行業(yè)板塊作為研究對(duì)象，包括：醫(yī)藥生物、電子、計(jì)算機(jī)、通信、農(nóng)林牧漁、汽車、有色金屬、化工、房地產(chǎn)和銀行。

（2）計(jì)算每個(gè)行業(yè)板塊的日收益率序列，并進(jìn)行收益率的正態(tài)性檢驗(yàn)。

（3）使用M-Copula-t-GARCH模型估計(jì)不同行業(yè)板塊之間的尾部相關(guān)性，并計(jì)算相關(guān)系數(shù)。

4.實(shí)證結(jié)果

通過對(duì)滬深兩市行業(yè)板塊尾部相關(guān)性的實(shí)證研究，得出以下結(jié)論：

（1）不同行業(yè)板塊之間存在顯著的尾部相關(guān)性。在市場極端事件發(fā)生時(shí)，不同行業(yè)板塊的股票價(jià)格往往呈現(xiàn)出同步上漲或下跌的趨勢。

（2）行業(yè)板塊之間的尾部相關(guān)性在不同時(shí)間段和市場環(huán)境下存在差異。在牛市行情下，不同行業(yè)板塊之間的尾部相關(guān)性較高；而在熊市行情下，尾部相關(guān)性較低。

（3）不同行業(yè)板塊的收益率波動(dòng)性存在差異。通信、農(nóng)林牧漁和汽車行業(yè)板塊的收益率波動(dòng)性較高，而房地產(chǎn)和銀行行業(yè)板塊的收益率波動(dòng)性較低。

5.結(jié)論與啟示

本研究對(duì)于投資者和風(fēng)險(xiǎn)管理者具有重要的指導(dǎo)意義。首先，投資者可以通過研究行業(yè)板塊之間的尾部相關(guān)性，選擇具備低相關(guān)性的行業(yè)板塊進(jìn)行資產(chǎn)配置，從而實(shí)現(xiàn)分散投資和降低風(fēng)險(xiǎn)。其次，風(fēng)險(xiǎn)管理者可以基于行業(yè)板塊的尾部相關(guān)性，制定有效的風(fēng)險(xiǎn)控制策略，提高風(fēng)險(xiǎn)管理水平。最后，政府和監(jiān)管機(jī)構(gòu)應(yīng)加強(qiáng)對(duì)不同行業(yè)板塊的監(jiān)管，防范系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生。

但是，本研究也存在一些局限性。首先，本文只選擇了10個(gè)行業(yè)板塊作為研究樣本，樣本容量相對(duì)較小。其次，本文只基于歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，未來的市場環(huán)境可能會(huì)發(fā)生變化。因此，后續(xù)研究可以進(jìn)一步擴(kuò)大樣本容量，并結(jié)合宏觀經(jīng)濟(jì)因素對(duì)滬深兩市行業(yè)板塊尾部相關(guān)性進(jìn)行更加深入的研究。

綜上所述，本研究對(duì)行業(yè)板塊之間的尾部相關(guān)性進(jìn)行了研究，并發(fā)現(xiàn)不同時(shí)間段和市場環(huán)境下存在差異。在牛市行情下，不同行業(yè)板塊之間的尾部相關(guān)性較高；而在熊市行情下，尾部相關(guān)性較低。此外，不同行業(yè)板塊的收益率波動(dòng)性存在差異，其中通信、農(nóng)林牧漁和汽車行業(yè)板塊的收益率波動(dòng)性較高，房地產(chǎn)和銀行行業(yè)板塊的收益率波動(dòng)性較低。這些發(fā)現(xiàn)對(duì)投資者和風(fēng)險(xiǎn)管理者具有重要的指導(dǎo)意義，可以幫助投資者進(jìn)行資產(chǎn)配置和風(fēng)險(xiǎn)控制，同時(shí)也需要政府和監(jiān)管機(jī)構(gòu)加強(qiáng)對(duì)不同行業(yè)板塊