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        新三板視角下金融市場尾部風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)的實(shí)證檢驗(yàn)

        2022-03-24 06:44:46王昭媛易文德
        河南科學(xué) 2022年2期
        關(guān)鍵詞:中小板位數(shù)尾部

        王昭媛, 易文德,2, 王 沁

        (1.西南交通大學(xué)數(shù)學(xué)學(xué)院,成都 611756; 2.重慶文理學(xué)院數(shù)學(xué)與大數(shù)據(jù)學(xué)院,重慶 402160)

        隨著我國金融自由化的不斷推進(jìn),金融市場板塊間的流動性和關(guān)聯(lián)性得以提高,金融穩(wěn)定逐漸受風(fēng)險(xiǎn)溢出水平的影響,風(fēng)險(xiǎn)不僅在自身市場內(nèi)傳播還會跨市場擴(kuò)散. 最具代表的是2015 年股票市場泡沫的破裂,長期積攢的風(fēng)險(xiǎn)隨交易迅速蔓延至各個(gè)板塊,短短兩個(gè)月內(nèi),上證指數(shù)跌幅高達(dá)45%,創(chuàng)業(yè)板指跌幅50%以上. 此后,金融市場間的風(fēng)險(xiǎn)溢出成為學(xué)者們的研究熱點(diǎn),特別是極端風(fēng)險(xiǎn)的溢出效應(yīng). 在我國多層次金融市場體系中,新三板作為服務(wù)創(chuàng)新型中小企業(yè)的獨(dú)立板塊,對民營經(jīng)濟(jì)的發(fā)展起著關(guān)鍵性作用. 同時(shí),新三板具有掛牌公司信息披露不完善、股票轉(zhuǎn)讓不設(shè)漲跌幅限制等特點(diǎn). 相比于其他市場,新三板一方面內(nèi)部存有較大的風(fēng)險(xiǎn),另一方面對外部風(fēng)險(xiǎn)的敏感性更強(qiáng). 因此,從新三板的視角研究其與主板、中小板、創(chuàng)業(yè)板之間的尾部風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng),分析市場間風(fēng)險(xiǎn)溢出方向和溢出強(qiáng)度,對防范極端風(fēng)險(xiǎn)傳染、維持良好融資環(huán)境有著重要的意義.

        關(guān)于金融市場間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng),國內(nèi)外學(xué)者基于不同方法進(jìn)行了以下研究:冷松和田剛[1]采用向量自回歸(VAR)模型,分析得出人民幣匯率和利率對股價(jià)的風(fēng)險(xiǎn)影響是時(shí)變的;趙林海和陳名智[2]通過雙時(shí)變動態(tài)Copula 模型研究金融行業(yè)和機(jī)構(gòu)對系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的貢獻(xiàn)程度,結(jié)果表明證券機(jī)構(gòu)對市場系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)最大;Hong等[3]將Granger因果關(guān)系引入風(fēng)險(xiǎn)溢出的研究中,基于核檢驗(yàn)分析歐美日三個(gè)國家金融市場間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng);Reboredo等[4]基于CoVaR模型研究貨幣市場和股票市場間的上行和下行風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng);曹潔和雷良海[5]則在CoVaR的基礎(chǔ)上提出廣義CoES模型,研究發(fā)現(xiàn)金融業(yè)和房地產(chǎn)業(yè)存在動態(tài)的雙向風(fēng)險(xiǎn)溢出,并在房地產(chǎn)價(jià)格走高時(shí)溢出強(qiáng)度增加.

        近年來極端事件頻頻發(fā)生,市場間的尾部風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)也備受關(guān)注. Aboura和Wagner[6]利用二元極值的方法研究標(biāo)普500指數(shù)和VIX指數(shù)的非對稱尾部溢出性,從而檢驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)中性波動率預(yù)期的極端變化與資產(chǎn)價(jià)格之間的關(guān)系;Kelly和Jiang[7]提出用橫截面數(shù)據(jù)度量個(gè)股之間的尾部風(fēng)險(xiǎn)波動,并由此測算金融市場的極端風(fēng)險(xiǎn)指數(shù);Massacci[8]基于得分函數(shù)提出時(shí)變超閾值(POT)模型,研究股票市場的尾部風(fēng)險(xiǎn)動態(tài);李強(qiáng)等[9]運(yùn)用DCC-TGARCH對原油市場的極端事件進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)國際原油期貨價(jià)格的異常波動對我國股票、匯率和期貨均有風(fēng)險(xiǎn)溢出. 以往研究風(fēng)險(xiǎn)溢出的模型需要先假設(shè)序列的殘差服從特定的分布,為了避免分布設(shè)定帶來的偏差,White等[10]提出多元多分位點(diǎn)向量自回歸(MVMQ-CAViaR)模型,采用分位數(shù)回歸方法度量極端風(fēng)險(xiǎn),并通過自回歸項(xiàng)體現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)聚集性,以便更直觀、精確地分析金融市場間的尾部風(fēng)險(xiǎn)傳染效應(yīng).

        綜合來看,現(xiàn)有文獻(xiàn)大多采用以GARCH 模型為基礎(chǔ)的方法,主要集中于研究股票[11]、期貨[12]、債券[13]、外匯[14]等市場間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng),尚未考慮新三板在極端情況下對我國金融市場產(chǎn)生的影響. 因此,本文建立MV-CAViaR模型,在5%的分位數(shù)下研究滬深300指數(shù)、中小100指數(shù)、創(chuàng)業(yè)300指數(shù)和三板成分指數(shù)之間的尾部風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng),量化分析新三板與主板、中小板、創(chuàng)業(yè)板間的尾部風(fēng)險(xiǎn)傳染機(jī)制,并通過Wald檢驗(yàn)新三板與其他板塊間的風(fēng)險(xiǎn)傳遞方向,采用分位數(shù)脈沖響應(yīng)函數(shù)分析在新三板遇到極端風(fēng)險(xiǎn)沖擊后對其他板塊的影響的持續(xù)期和強(qiáng)度.

        1 研究方法

        1.1 MV-CAViaR模型

        Engle和Manganelli[15]提出測度單變量尾部風(fēng)險(xiǎn)的CAViaR模型,White等[10]將其擴(kuò)展為測度雙變量尾部相依性的多元分位點(diǎn)CAViaR模型(MV-CAViaR模型). 本文在5%分位數(shù)水平下建立MV-CAViaR模型,刻畫版塊之間的尾部風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng),MV-CAViaR模型的結(jié)構(gòu)如下:

        式中:Y1,t為新三板指數(shù)收益率;Y2,t為其他板塊的指數(shù)收益率;q1,t為新三板指數(shù)收益率在5%水平下的條件分位數(shù),即θ=0.05;q2,t為其他板塊的指數(shù)收益率的θ條件分位數(shù). 本文分別考慮了主板、中小板和創(chuàng)業(yè)板在5%分位數(shù)水平下的條件分位數(shù).

        該MV-CAViaR 模型中的待估參數(shù)為β=(c1,c2,a11,a21,a12,a22,b11,b21,b12,b22),其中a21和b21表示新三板的滯后一期尾部風(fēng)險(xiǎn)對其他板塊當(dāng)期尾部風(fēng)險(xiǎn)的影響,a12和b12表示其他板塊,比如主板、中小板、創(chuàng)業(yè)板的滯后一期尾部風(fēng)險(xiǎn)對新三板當(dāng)期尾部風(fēng)險(xiǎn)的影響.

        為了評估新三板與主板、中小板和創(chuàng)業(yè)板的尾部風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng),采用最小絕對值偏差法來估計(jì)參數(shù)向量β=(c1,c2,a11,a21,a12,a22,b11,b21,b12,b22),其估計(jì)步驟如下:

        Step1:建立單變量的CAViaR模型,

        1.2 尾部風(fēng)險(xiǎn)溢出檢驗(yàn)

        為了檢驗(yàn)新三板與主板、中小板、創(chuàng)業(yè)板是否存在顯著的尾部風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng),進(jìn)行嵌套式假設(shè),也就是依順序進(jìn)行下面三次假設(shè)檢驗(yàn).

        第一層用于檢驗(yàn)金融市場間的尾部溢出效應(yīng)是否顯著,原假設(shè)為:

        第二層用于檢驗(yàn)主板、中小板、創(chuàng)業(yè)板對新三板是否存在風(fēng)險(xiǎn)溢出,原假設(shè)為:

        第三層用于檢驗(yàn)新三板對主板、中小板、創(chuàng)業(yè)板是否存在風(fēng)險(xiǎn)溢出,原假設(shè)為:

        三層假設(shè)檢驗(yàn)都采用Wald統(tǒng)計(jì)量,Wald統(tǒng)計(jì)量表達(dá)式如下:

        1.3 分位數(shù)脈沖響應(yīng)函數(shù)

        采用分位數(shù)脈沖響應(yīng)函數(shù)來考察新三板在極端事件時(shí)對主板、中小板、創(chuàng)業(yè)板尾部風(fēng)險(xiǎn)預(yù)期產(chǎn)生的影響,分位數(shù)脈沖響應(yīng)函數(shù)的步驟如下:

        2 實(shí)證分析

        2.1 數(shù)據(jù)來源及描述性統(tǒng)計(jì)

        本文以三板成分指數(shù)、滬深300指數(shù)、中小100指數(shù)和創(chuàng)業(yè)300指數(shù)作為各市場的代理變量,研究新三板視角下金融市場的尾部風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng). 數(shù)據(jù)范圍從2015年1月4日至2020年12月31日的每日收盤價(jià)Pi,t,數(shù)據(jù)均來源于choice數(shù)據(jù)庫. 對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行對數(shù)處理,公式如下:Yi,t=100×( lnPi,t-lnPi,t-1),表1給出變量收益率序列的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果.

        表1 描述性統(tǒng)計(jì)Tab.1 Descriptive statistics

        從表1的結(jié)果可看出:①大的均值對應(yīng)大的標(biāo)準(zhǔn)差,即高收益資產(chǎn)會帶來高的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià),金融市場存在明顯的風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償機(jī)制. ②作為主要服務(wù)中小企業(yè)的新三板,其風(fēng)險(xiǎn)特點(diǎn)與其他市場不同,三板成指的極差較大、波動范圍廣. ③四個(gè)變量的偏度均小于0,峰度大于3,存在負(fù)偏和尖峰的特征,JB統(tǒng)計(jì)量均在1%的置信水平下顯著,表明各市場收益率序列均不服從正態(tài)分布. ④ADF的檢驗(yàn)結(jié)果表明,所有變量在1%的置信水平下拒絕原假設(shè),即序列平穩(wěn),可用MV-CAViaR模型進(jìn)行估計(jì).

        2.2 尾部風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)分析

        在5%分位數(shù)水平下新三板與主板、新三板與中小板、新三板與創(chuàng)業(yè)板的MV-CAViaR模型參數(shù)估計(jì)如表2.

        表2 模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果Tab.2 Model parameter estimation results

        從參數(shù)估計(jì)的結(jié)果可以看出:①三個(gè)MV-CAViaR模型中的參數(shù)a11、a22的估計(jì)都為負(fù)數(shù),而且具有顯著性,這說明,每個(gè)市場前一期都對該市場當(dāng)期的尾部風(fēng)險(xiǎn)帶來負(fù)向沖擊,加劇該市場的尾部風(fēng)險(xiǎn). ②三個(gè)MV-CAViaR模型中的參數(shù)b11和b22均在1%的置信水平下顯著為正,表明金融市場的極端風(fēng)險(xiǎn)具有較強(qiáng)的正向波動聚集效應(yīng). ③三個(gè)MV-CAViaR模型中的參數(shù)a21和b21在1%和5%的置信水平下顯著為正,表明新三板前一期的收益率和尾部風(fēng)險(xiǎn)都會對其他金融市場的尾部風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生正向影響. ④對比三組模型可以看出,系數(shù)關(guān)系均有a21>a12,b21>b12說明新三板對主板、中小板、創(chuàng)業(yè)板的風(fēng)險(xiǎn)溢出程度遠(yuǎn)大于主板、中小板、創(chuàng)業(yè)板對新三板的溢出程度,即新三板在一定程度上占據(jù)主導(dǎo)位置. ⑤新三板與金融市場的聯(lián)動性強(qiáng)度為:創(chuàng)業(yè)板>中小板>主板,新三板與創(chuàng)業(yè)板的模型中a21,a12,b21,b12均大于其他模型對應(yīng)的系數(shù)值,說明當(dāng)新三板發(fā)生極端風(fēng)險(xiǎn)時(shí)對創(chuàng)業(yè)板產(chǎn)生的影響最大.

        下面采用Wald 統(tǒng)計(jì)量來檢驗(yàn)金融市場間的尾部風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)和風(fēng)險(xiǎn)傳遞方向,檢驗(yàn)結(jié)果和溢出關(guān)系如表3所示. 可以看出:①新三板與主板在第二層假設(shè)H0:a12=b12=0 中其P值為12.85%,略大于10%,也就是新三板對主板存在主導(dǎo)的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng),而主板對新三板的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)是弱效應(yīng),在雙向尾部風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)的圖1中用虛線來表示. ②新三板與中小板,新三板與創(chuàng)業(yè)板之間存在非常顯著的雙向尾部風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng),如圖1所示.

        圖1 新三板與各板塊的風(fēng)險(xiǎn)溢出方向Fig.1 The risk spillover directions of NEEQ and each sector

        表3 尾部風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)檢驗(yàn)Tab.3 Tail risk spillover effect test

        2.3 分位數(shù)脈沖響應(yīng)分析

        采用分位數(shù)脈沖響應(yīng)函數(shù)來分析,當(dāng)新三板受到極端風(fēng)險(xiǎn)的沖擊時(shí),預(yù)測主板、中小板、創(chuàng)業(yè)板在未來一段時(shí)期內(nèi)尾部風(fēng)險(xiǎn)的傳導(dǎo)過程,其結(jié)果如圖2所示.

        圖2 分位數(shù)脈沖響應(yīng)圖Fig.2 Quantile impulse response graph

        從圖2中可以看出:①當(dāng)新三板受到極端沖擊后,在將來的7期內(nèi)都加劇創(chuàng)業(yè)板、主板、中小板市場的尾部風(fēng)險(xiǎn). 在將來的第8期,新三板仍對創(chuàng)業(yè)板市場產(chǎn)生了正向的影響,而對主板、中小板市場的尾部風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生了負(fù)向的影響. 在將來的第9期和第10期,創(chuàng)業(yè)板、主板、中小板市場才慢慢消化了新三板受到極端沖擊的影響. ②創(chuàng)業(yè)板受到新三板風(fēng)險(xiǎn)沖擊的影響最大,強(qiáng)度在0.23左右,并且需要9期的時(shí)長才能消化沖擊帶來的影響;③主板和中小板受沖擊后的反應(yīng)較小,主板的影響強(qiáng)度為0.14,中小板的影響強(qiáng)度為0.13,兩個(gè)市場的波動均在第7期左右衰減至0,但主板的收斂速度要快于中小板.

        結(jié)合市場背景可以看出:第一,由于新三板的精選層在一定條件下可以轉(zhuǎn)至創(chuàng)業(yè)板上市,兩個(gè)市場中均為創(chuàng)新型和科創(chuàng)型中小企業(yè),因此,新三板與創(chuàng)業(yè)板的關(guān)聯(lián)性最為緊密,當(dāng)新三板遇到極端風(fēng)險(xiǎn)時(shí),創(chuàng)業(yè)板的尾部風(fēng)險(xiǎn)增加最多,持續(xù)時(shí)間也最長. 第二,與創(chuàng)業(yè)板相比,主板和中小板市場的進(jìn)入條件高、信息披露完備,面臨極端風(fēng)險(xiǎn)有較完善的防御機(jī)制,當(dāng)新三板受外來風(fēng)險(xiǎn)沖擊時(shí),對主板和中小板產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)較小. 第三,與其他市場不同,主板市場的企業(yè)規(guī)模大、財(cái)務(wù)狀況穩(wěn)定,并且企業(yè)內(nèi)部有良好的風(fēng)險(xiǎn)防御能力,使得市場整體的自我修復(fù)能力高,因此,面臨新三板沖擊的影響,主板的風(fēng)險(xiǎn)傳遞持續(xù)時(shí)間最短.

        3 結(jié)論

        本文以新三板、主板、中小板、創(chuàng)業(yè)板的指數(shù)收益率作為研究對象,通過構(gòu)建MV-CAViaR模型,考察了在新三板的視角下,與主板、中小板、創(chuàng)業(yè)板之間的尾部風(fēng)險(xiǎn)溢出情況. 根據(jù)本文的實(shí)證研究,得到如下結(jié)論.

        1)新三板與三個(gè)市場呈現(xiàn)雙向尾部風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng),并且新三板對主板、中小板、創(chuàng)業(yè)板的風(fēng)險(xiǎn)溢出程度遠(yuǎn)大于主板、中小板、創(chuàng)業(yè)板對新三板的風(fēng)險(xiǎn)溢出程度.

        2)新三板與創(chuàng)業(yè)板的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)最強(qiáng),其次是中小板,與主板的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)最弱.

        3)當(dāng)新三板受到外來風(fēng)險(xiǎn)沖擊時(shí),主板、中小板、創(chuàng)業(yè)板尾部風(fēng)險(xiǎn)的表現(xiàn)特征不同,其中創(chuàng)業(yè)板的響應(yīng)強(qiáng)度最大,主板的恢復(fù)速度最快.

        4)新三板在金融市場中具有信息傳遞和識別風(fēng)險(xiǎn)的作用,加強(qiáng)新三板的風(fēng)險(xiǎn)管控,可以降低對其他市場的風(fēng)險(xiǎn)傳染.

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