有色金属价格波动对股票收益的预测——以铜、铝为例

《有色金属价格波动对股票收益的预测——以铜、铝为例》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、万方数据中图分类号UDCF832．S27硕士学位论文学校代码10533有色金属价格波动对股票收益的预测——以铜、铝为例rn一一-·‘^‘●●l●-⋯■··l。l。nepredictionoiinlerrouSmetalPricevolati脚．tost0Clcmarket——Withthecaseofcopperandaluminum作者姓名：学科专业：研究方向：学院(系、所)：指导教师：副指导教师：雷湘媛管理科学与工程行为金融学商学院金发奇副教授饶育蕾教授论文答辩日期丛!兰：!!：”答辩委员会主席中南大学20

2、13年11月凌五旧万方数据学位论文原创性声明本人郑重声明，所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了论文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得中南大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我共同工作的同志对本研究所作的贡献均已在论文中作了明确的说明。申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切相关责任。作者签名：!委幽丝日期：圣坐L年止月竺日学位论文版权使用授权书本学位论文作者和指导教师完全了解中南大学有关保留、使用

3、学位论文的规定：即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交学位论文的复印件和电子版；本人允许本学位论文被查阅和借阅；学校可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用复印、缩印或其它手段保存和汇编本学位论文。保密论文待解密后适应本声明。作者签名：霍幽丝导师签名金丝暂日期：立翌』垒年j上月立』日万方数据摘要有色金属价格波动对股票收益的预测——基于铜铝的实证研究摘要：商品金融化背景下，有色金属商品与传统资本市场的联动性不断增强。有色金属价格波动幅度放大，对股票市场的影响程度逐渐增强，有色金属价格波动

4、风险逐渐成为股票市场的系统性来源之一。本文研究铜、铝的收益波动率是否可以从风险一收益的角度来预测股票市场超额收益。实证研究中，根据铜、铝价格波动特征以及铜、铝的金融属性强弱将整个研究区间划分为1995年至2003年和2004年至2011年两个时期。实证结果表明，在商品金融化之前(1995年至2003年)，铜、铝波动率对股票市场收益几乎不具有样本内和样本外可预测性；而在商品金融化之后(2004年至2011年)，铜、铝波动率对股票市场超额收益具有显著样本内和样本外预测能力。铜波动率对股票收益的预测能力比铝波动率的预

5、测能力强。在控制住前一期的股票市场超额收益、股票收益波动率和换手率、股息率、通货膨胀率、货币供给增长率等股票市场的预测变量后，铜、铝波动率对股票市场超额收益的预测能力仍然很显著。进一步研究商品金融化之后铜、铝对行业投资组合的预测能力，发现铜、铝收益波动率对行业股票收益的预测能力是广泛的，而不是限制在对几个行业的预测上。对样本外预测进行分解后发现，铜、铝收益波动率对股票收益的预测路径主要是通过预测股票市场的系统性风险来预测行业股票收益的。本文的研究一方面拓展了我国股票收益的预测变量，另一方面在商品金融化背景下，第

6、一次从系统性风险的角度，搭建起了商品价格变化风险预测股票收益的模式。关键词：商品金融化股票市场预测有色金属价格分类号：F832．5万方数据硕士学位论文Abst馆ct’’’1predictionofinferrousme‘1。volatilitytostocklheDreOlCtlOn0mterrousmetalpricevolatlllW0CK——WitllthecaseofcopperandaluminumAbstract：Withthefinancializationofcommoditymarkets，t

7、heCO—movementsofnonferrousmetalcommodityprices、析mtraditionalcapitalmarketshasgraduallyincreased．111epricefluctuationofnonferrousmetalhasenlarged，thusincreasesitsinfluenceonthestockmarket，andnonferrOUSmetalcommoditypricevolatilitybeginstoberegardedaspartofthe

8、systematicrisksource．Theaimofthispaperistoexaminewhetherthepricevolatilityofnonferrousmetal(copperandaluminum)futurestailbeusedtopredicttheexcessstockmarketreturnsinChinafromtheviewof“仃ade．offbe