基于Copula分位数格兰杰因果检验的股票市场相依性研究
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作者：
程宏
潘文捷
著
出版时间：2018年10月
关键词：
分位数格兰杰因果检验
传染效应
Copula函数
出处：
数量经济研究（2018年·第9卷·第2期）
简 介：股票市场相当于金融市场的晴雨表，许多因素都会影响股市的变化，因此风险的管理和监测显得十分重要。通常风险分为市场风险、信用风险、流动性风险等八个类别，常用的风险度量方法有风险值VaR、期望损失ES等，为度量各种风险，许多学者对这些度量方法进行改进，针对不同类别的风险构造出风险独立指标的扩展模型，如流动性风险LaVaR值等（Bangia et al.，2008）。在金融市场中，尤其是在股票市场中，波动率给投资者带来的风险也不容忽视，常见的波动率描述模型有异方差模型和随机波动模型等，同时，也有许多学者通过格兰杰因果检验研究金融市场中的波动率溢出情况。
从Granger（1969，1980，1988）一系列开创性的文章来看，格兰杰因果检验（GC）已经成为检测因果关系的一种常用方法，其基于线性回归预测的数学框架，使得GC的使用非常方便。但是大部分的格兰杰因果关系是以二元高斯分布为前提条件的，并且主要研究的是均值或者是方差上的格兰杰因果关系。如洪永淼等（2004）运用单向与双向风险格兰杰模型检验沪市A股、B股以及深市H股与世界主要股市是否存在极端风险溢出效应，研究结果显示，A股与B股都存在强烈的风险溢出效应，而A股虽然与韩国、新加坡存在风险溢出，但与几个发达国家的股市（日本、德国、英国）之间不存在任何风险溢出。石凯等（2012）通过最大重叠离散小波变换MODWT基础上的Granger因果关系检验方法，检验了股指期货与沪深300指数间的因果关系。石智超等（2016）通过商品期货市场与股票市场的日数据，基于风险格兰杰因果检验对其中短期风险溢出的关系进行相应的实证检验，并从产业链角度探讨中国商品期货与股票市场的传导关系从而推出市场信息的反馈作用。Chow等（2018）运用格兰杰因果检验研究探讨了沪港通对中国香港股市与内地沪深股市金融整合程度的影响，他们发现中国内地的股票市场在引入“沪港通”计划后，对香港股市的影响越来越大。
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