我国a股市场能源丶工业丶金融丶消费板块间相关关系的实证分析

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1、我国A股市场能源丶工业丶金融丶消费板块间相关关系的实证分析8><#004699'>E-mail:zfsdzzs@1264>>叫dzzs>曰·刷政孟融·截国A麟辅9屈能源、王业、鑫融、猫费辙躁阐幅提羡慕倒挺证.辅口万晓雪西南财经大学保险学院摘要:当前在持续性通货膨胀的宏观经济环境下，我国A股市场波动频繁。研究A股市场板块间相关关系，有利于了解股市投资者心理预期、优化投资决策等。该文从实证角度分析A股市场能源、工业、金融、消费板块间收益率的涨跌关系，阐释经济现象、优化投资组合。关键词:GARCH;copula技术;相关性一、Copula模型选择(二)time-va

2、ringS]C-Copula函数参数估计本文以2<>0<>09年1月9日至2<>011年5月6日的A股市场能对能源、工业、金融、消费四个板块的收益率序列进行两两源板块、工业板块、金融板块、消费板块的每日收盘价为研究对。做copula函数，可以得到表3的参数估计结果。根据AIC准则可Copula函数可以克服简单相关系数的缺点，它用连接函数将两以认为拟合优度较好。表=个变量的边缘分布连接，可以兼顾相关性大小及相关结构。h町审.&#<>039;!nergyt’1<#004699'>E.町霄，ιI民dust.ry部如且想跟栩l&#<>039;il&#<>039;l!血

3、ce&#<>039;-&#<>039;擎撒4Time-varingSymmetrizedJoe-ClaytonCopula对上尾、下尾industr,...:jCQ:1S而..曲，ρfinu..<#004699'>e:.;;,’郭隙~+~cons毡..障泸COISUlIUf’l-;的相关性都很敏感，由于本文研究我国A股市场四个板块间的w，μ1.9562ρDll&1.’5.12.μ19-&#<>039;3.241如3.4恕:2，&#<>039;口顶得哈

4、在股市上涨和衰落时的相关性强弱，所以采用上述copula函数，a:，.吐11.<>0由件.12.7

5、3<81非岱11.<8326.&#<>039;.55114硅可.1.<8637μ以期反映上尾、下尾的相关关系。此外，本文在数据分析部分对<>0<8,..134N.15994.<>019茸矿.2.4<894.’2.1226ρJ阻2，&#<>039;,.,也用其他copula函数如gumbelcopula,t-studentcopula进行了参数估计，其中time-varingSymmetrizedJoe-ClaytonCopula函4.63吨6..&#<>039;.1.2场，31φ<>01.93妇4.136。1464.&#<>039;1招制dU￥9*;数参数估计

6、的AIC值最小，从实证角度支持了time-varingJ的呢，.5卫国2+~αU.12361>’.1<>0497<8’:’.5.<8129’:’.15.231.’..JSymmetrizedJoe-ClaytonCopula函数选择的合理性。.4.1454ρ3.3949;,<>0.71<8ρl臼<83ρ岛ρ.1.6332;如1511.&#<>039;本文的数据经GARCH(p，Q)模拟得到的标准残差相对于正态μI?>0?l如M;.2241<>05ρ.ln291ρ.1<>04.2<8<8;.24日561.&#<>039;.292.9<85.’.1<>02汩

7、铲分布而言，尾巴往往拖得更长，中间峰顶更尖，近似于t分布，所以AIC~-44<8.1<89矿.314封号i.2<>0&555,;>499112,’.5<85事哺;却5435.’可以用t-GARCH(I，I)模拟数据。考虑到，两阶段方法中copula函三、经济理论分析数的参数估计不受边际分布选择偏差的影响，而且本文在实证分能源板块与工业、金融、消费板块股票收益率的下尾相关性析中通过对标准残差序列做K-S检验，得出在<>0.<>01的显著性水较强，这表明能源板块剧烈下跌或者人们对于能源板块持悲观平下服从正态分布，故本文采用GARCH(I，I)模拟收益

8、率序列。预期时，工业、金融、消费行业也面临萧条。能源作为上游产业对二、实证分析其他行业的成本影响较大。当能源产业股价下跌，表明其他产业为研究我国A股市场不同板块间股票收益率的相关性强成本较低，但人们往往持悲观预期下游行业的价格、收益下弱，本文首先对各板块的每日收益率为相邻交易日市场收盘价降。能源与工业板块的下尾相关性最高。通过下尾相关系数的时的对数一阶差分，y，=Ln(P，)-Ln(P，小变图可知，能源、工业板块的下尾相关系数集中在<>0.6左右，高于(一)GARCH(l，l)模型和边际分布函数其它两个组合且分布密集，这与行业间的实际关系是基本一致经平稳性检验

9、后建立GARCH(1，l)模型，其表达