中国汇市和股市的关系研究 基于分形长记忆模型PDF电子书下载

第1章 汇市和股市关系的理论分析 1

1.1汇市和股市关系的理论基础 1

1.2汇市和股市的关联效应 2

1.2.1以利率为中介 2

1.2.2以基础货币供给为中介 3

1.2.3以进出口贸易为中介 3

1.2.4以心理预期为中介 4

1.2.5以国际资本流动为中介 4

1.3金融自由化对汇率与股价关联的影响 4

第2章 中国汇市和股市收益率的长记忆性分析 6

2.1长记忆方法简介 8

2.1.1 ARFIMA模型 9

2.1.2 R/S分析和修正的R/S分析方法 9

2.1.3 DFA方法 10

2.2基本统计特征检验 11

2.3 Hurst指数估计 13

2.3.1整体Hurst指数估计 14

2.3.2时变Hurst指数估计 14

2.4中国汇市和股市的时变Hurst指数关系分析 21

2.4.1单位根检验 21

2.4.2协整检验 22

2.4.3 Granger因果检验 23

2.5本章小结 23

第3章 基于长记忆VAR模型的实证分析 25

3.1长记忆VAR模型简介 25

3.1.1长记忆VAR模型 25

3.1.2脉冲响应函数 26

3.1.3方差分解 26

3.2去除长记忆序列的单位根检验 27

3.3长期均衡关系分析 28

3.4短期影响分析 29

3.4.1 Granger因果检验 30

3.4.2方差分解 30

3.4.3脉冲响应 37

3.5本章小结 44

第4章 长记忆动态VAR模型及其实证分析：中国汇市、股市、利率市场 45

4.1 LTVP-VAR模型和LTVP-R模型 46

4.1.1 LTVP-VAR模型构建 46

4.1.2 LTVP-R模型 48

4.1.3模型估计程序 49

4.2模型设定和数据描述 50

4.2.1模型设定 50

4.2.2数据描述 50

4.3模型估计 51

4.3.1单位根检验 51

4.3.2长记忆参数估计 52

4.3.3 LTVP模型的收敛性检验 52

4.4整体性分析 55

4.4.1股市的时变脉冲响应 55

4.4.2长期均衡关系的时变特征分析 57

4.5不同行业的结构性影响分析 58

4.5.1股市行业指数收益率的长记忆参数d估计 58

4.5.2不同行业的结构性冲击影响分析 59

4.6 LTVP-VAR和TVP-VAR模型的比较分析 62

4.7本章小结 63

第5章 中国汇市和股市间的时变冲击影响研究：中国汇市、中国股市、美国股市 65

5.1数据直观分析和模型设定 68

5.1.1数据直观分析 68

5.1.2模型设定 69

5.2长记忆参数的估计 71

5.3中国汇市和股市动态关系分析：美国股市收益率为控制变量 73

5.3.1方差时变性分析 73

5.3.2中国汇市波动对股市的动态脉冲影响分析 73

5.3.3中国股市波动对汇市的动态脉冲影响分析 77

5.4本章小结 79

第6章 中国汇市和股市间的多重消除趋势相关性分析 81

6.1 MF-DCCA方法 82

6.2相关性检验 85

6.3 MF-DCCA实证分析 87

6.3.1不同波动幅度的标度指数估计 87

6.3.2标度一致性分析 89

6.3.3交叉相关的时变性分析 90

6.4交叉相关的非对称性分析 92

6.4.1非对称MF-DCCA方法 92

6.4.2交叉相关的非对称性实证分析 95

6.5相关问题讨论 99

6.5.1滚动窗问题 99

6.5.2交叉相关指数与广义H urst指数的关系问题 100

6.5.3政策启示 102

6.6本章小结 103

第7章 人民币汇率弹性调整对我国汇市与股市关系的影响：基于长记忆VAR-（BEKK） MVGARCH模型 104

7.1模型设定 106

7.1.1样本数据来源 106

7.1.2数据的描述性统计 106

7.1.3残差服从t分布的长记忆VAR-（BEKK） MVGARCH模型 107

7.2均值溢出效应分析 110

7.3波动溢出效应分析 112

7.4动态相关性分析 114

7.5本章小结 115

第8章 双长记忆GARCH族模型的预测能力比较研究 117

8.1模型简介 118

8.1.1 ARFIMA-HYGARCH模型 119

8.1.2 VaR计算方法及其估计 119

8.2中国股市的双长记忆GARCH模型比较分析 120

8.2.1样本内VaR估计 121

8.2.2样本外VaR估计 124

8.2.3常规预测误差指标分析 126

8.3中国汇市的双长记忆GARCH模型比较分析 128

8.3.1样本内VaR估计 129

8.3.2样本外VaR估计 130

8.3.3汇市分区间双长记忆分析 132

8.4本章小结 135

参考文献 136

附录 向量分整时间序列的非线性协整方法 147

A.1向量分整时间序列的线性协整关系 147

A.2向量分整时间序列的非线性协整关系 150

后记 153