基于mem模型的金融市场相关性分析与波动溢出研究

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1、基于MEM模型的金融市场相关性分析与波动溢出研究DependenceAnalysisandVolatilitySpilloverResearchofFinancialMarketsBasedonMEMModel专业：技术经济及管理作者姓名：王许指导教师：郭名媛副教授天津大学管理与经济学部二零一二年六月万方数据独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得天津大学或其他教育机构

2、的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学位论文作者签名：签字日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解天津大学有关保留、使用学位论文的规定。特授权天津大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。（保密的学位论文在解密后适用本授权说明）学位论文作者签名：导师签名：签字日期：年月日签字日期：年月日万方数据

3、摘要随着经济全球化、金融一体化的不断深入，世界各国间的经济、金融联系日益紧密，金融市场波动剧烈，金融市场之间的相关性不断增强，关系日趋复杂。而金融市场波动溢出效应体现了不同金融市场间的波动可能存在的相互影响和金融市场间的危机传染机制。金融市场相关性分析和波动溢出效应的研究已成为金融学术界的研究热点。金融高频数据计量经济学自20世纪90年代以来成为了金融计量学、金融工程学的一个重要研究领域。而高频数据的波动建模是其一项重要的研究方向，其研究将有助于从金融市场微观结构的角度深入分析金融市场的波动特征。乘积误差

4、模型（MultiplicativeErrorModel,MEM）由Engle（2002）提出，其通过对高频数据下非负（non-negative）金融数据如“已实现”波动（RealizedVolatility，RV）建模有效刻画了高频数据的波动特征。本文即是基于MEM模型从高频数据和市场微观结构理论的角度开展对金融市场相关性分析和波动溢出效应的研究。论文的主要研究工作和创新点如下：1、利用“已实现”波动的一种改进方法——调整“已实现”波动作为变量将MEM模型应用于中国股票市场进行实证分析，研究高频数据下中国

5、金融市场的波动建模问题；2、结合MEM模型，分析研究在高频数据下中国上海和深圳股市之间相互之间的波动溢出问题；3、建立适当的Copula-MEM模型，对高频数据下中国上海和深圳股市之间的相关程度和相关模式进行研究；4、将门限模型与Copula函数结合，构建两体制门限MEM模型，分析不同体制下的高频数据波动建模，并与Copula函数相结合，通过观察其不同波动体制下Copula-MEM模型所体现的相关模式和相关程度的差异来分析研究金融市场之间的波动溢出。本论文是国家自然科学基金资助项目《基于MEM模型的金融市

6、场分析》（No:70901055）的组成部分。关键词：乘积误差模型高频数据调整“已实现”波动金融市场Copula函数门限模型相关性分析波动溢出万方数据ABSTRACTWiththedevelopmentofeconomicglobalizationandfinancialintegration,connectionsofeconomyandfinanceamongcountriesbecomecloserandcloser,financialmarketsdisplaylargefluctuations,

7、thedependenceamongthemhasbeenstrengthencontinuouslyandtherelationsbecomemorecomplex.Furthermore,spillovereffectsamongfinancialmarketsrepresentpossibleinfluenceinthefluctuationsandmechanismoffinancialcrisisinfection.Thedependenceanalysisandspillovereffects

8、researchoffinancialmarketshavebecomefocusproblemsofacademicresearch.Since1990s,econometricsoffinancialhighfrequencydatahasbeenoneofimportantresearchareasinfinancialeconometricsandfinancialengineering.Moreover,modeli