多元变量相关性的非对称检验

发布时间：2025-02-14 21:07

　　在不同的宏观环境背景下,金融资产之间的关系多变复杂,非对称性现象普遍存在.非对称性现象对于股票资产来说,表现为在熊市中,股票资产间的相关性会增强,而在牛市中,股票资产间的相关性会减弱.考虑到实际金融投资中我们所要考虑的不仅仅是股票资产,还有其它种类的金融资产,而不同资产由于属性不同,产生的非对称性特征可能与股票资产并不一致,如表现为在熊市中,资产间的相关性会减弱,反而在牛市中,资产间的相关性会增强.因此本文借鉴潘志远[1]对于非对称性的表述,即非对称性可被描述为在不同的宏观经济条件下,资产之间的相关性出现明显变化的现象[1].在金融市场中,如果忽略金融资产间的非对称相关性,可能会造成收益率的降低或者风险成本的提高,因此对金融资产相关性的非对称研究,有利于资产组合的合理配置,减少金融投资风险,在金融市场中有重要的研究意义.本文针对多个金融资产间的相关关系,提出了多元变量相关性的非对称检验方法.该方法相较于其它对变量间相关性的非对称研究方法有以下优点:首先本文提出的方法是不依赖于模型的,不受模型选择是否有误的影响;其次能针对多元变量的相关性进行非对称检验,而不是只能针对二元变量进行非对称性检...

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图４－１：各指数的对数收益率的时序图．??

Ｔｉｍｅ??图４－１：各指数的对数收益率的时序图．??２００８－２０１７年的部分数据进行分析，图４－２为２００８年１－５月各指数的对数收益率的??时序图，从图中可以看出各指数收益率序列的走势存在不一致的情况，相关性可能??发生变化．从而可能存在非对称现象．因此，下节对各市场指数收....

图4-2:200$年1-5月各指数的对数收益率的时序图

价）、上证基金指数，以及香港恒生指数和道琼斯工业指数的对数指数收益率标准??化．根据多元变量相关性的非对称检验理论，ｃ的选择必须使得Ｔｅ＋?＞?ｏ，ｒｅ－?＞?０，??且为减少ｃ的取值对检验结果的影响，本文针对实证数据的非对称检验，选择了??ｃ?＝?（０，０．３，０．６，０．９）....

图１．?１研究框架图??Ｆｉｇ．?１．１?Ｒｅｓｅａｒｃｈ?Ｆｒａｍｅｗｏｒｋ??－１１?－??

?第一章引言???研宄背景与意义??－国内外文献综述??弓Ｉ言?＾＝＝??－研宄思路与方法??＿本文创新点?「股价崩盘风险??ｒ相关概念＝＿非效率投资??媒体关注??相关概念与理论基勝??础????「委托代理理论??＿理论基础＝－信息不对称理论??「样本选取?Ｌ行为金融理论??－....

本文编号：4034078