多国股票市场的高频波动相关性研究  

The Volatility Co-movement of Various Stock Markets based on High-frequency Data

作　　者：罗嘉雯[1] 陈浪南[2] 

机构地区：[1]华南理工大学工商管理学院,广东广州510640 [2]中山大学岭南学院,广东广州t510275

出　　处：《中国管理科学》2018年第2期116-125,共10页Chinese Journal of Management Science

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)

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。The financial globalization facilitates the flow of capital and good across the countries, and thus improves the operational efficiency of the financial markets. At the same time, the financial globalization enhances the risk transmission and thus leads to high volatility of financial markets. Therefore, the co- movement of financial markets is an important issue for risk managements, asset pricing and portfolio man- agement.

关 键 词：波动相关性 MS-MHAR-DCC模型 高频数据 多个股票市场 

分 类 号：F833-5[经济管理—金融学]