原创《国际原油市场和股票市场的联动关系》：本文关于股票市场论文范文,可以做为相关论文参考文献,与写作提纲思路参考。
摘 要：构建分位数回归模型,依据澳大利亚、中国大陆、日本等八个亚太股票市场2000年1月4日至2017年4月7日数据,考量国际原油市场与股票市场的联动关系.结果显示：原油市场与亚太股票市场呈正向联动关系,在极端股市条件下两个市场的联动性更为明显.原油市场与股票市场的联动性在结构突变处发生阶段性变化,两个市场的波动具有明显的传导作用.鉴此,投资者需注重防范市场间的风险传染,政府部门宜加强金融监管,维护国家能源安全.
關键词：联动；国际原油市场；股票市场；分位数回归
中图分类号：F83091文献标识码：A文章编号：10037217（2017）05005306
一、引言
原油作为一种重要的大宗商品,具有生产要素和消费品的双重属性.在世界经济一体化和金融全球化的背景下,由于地缘政治和衍生品的大量消耗,国际原油的大幅波动直接对世界经济产生影响.股票市场作为一国经济发展水平的重要标志,国际原油涨跌的冲击也会传导至股票市场,使不同市场相互影响表现出相同或相似的波动特征.油价上涨一方面直接增加企业生产成本,降低企业利润,影响企业未来流；另一方面,油价上涨带来“输入型通货膨胀”压力,银行采取提高利率等一系列紧缩性货币政策宏观调控,利率上升导致资产下降,间接影响股票市场.近年来,亚太市场经济发展迅速,国际间贸易不断扩张,这些经济体的发展大多依附于能源密集型产业,以原油为主的能源消耗伴随经济增长急剧增加.英国石油公司（BP2016）的数据显示,2015年亚太地区原油消耗达世界原油消耗总量的34.15%,而该地区原油战略储备相对匮乏,亚太经济对国际原油波动的敏感程度已不容忽视.研究国际原油市场与亚太股票市场的联动关系对于维护能源安全,合理规避投资风险等具有理论和现实意义.
现有文献基于收益的视角对国际原油市场与发达国家股票市场的互动关系进行了大量研究.Park和Ratti[1]以美国和欧洲13个国家为研究对象,发现股票市场对油价冲击的响应取决于该国在国际原油市场的地位.Apergis和Miller [2]运用VEC模型研究了结构性油价冲击对包括美国在内8个发达国家股票市场的影响,结果表明油价冲击只能解释约10%左右的股票变动.Diaz等[3]应用VAR模型分析了国际油价波动与G7国家股票收益间的相依性,实证结果表明油价波动与G7国家股票收益率存在负相关关系.Chen[4]运用马尔科夫转机制模型得到了相似的结果.姬强和范英[5]运用动态条件相关的多元MVGARCH模型
发现次贷危机发生后,国际原油市场与中、美股市的协动性显著增强.少数文献研究了原油市场与发展中国家股市的关系,但尚未得到一致性的研究结论.Nguyen和Bhatti[6]应用非参数Chiand Kplots和Copula模型,发现越南股市与原油之间具有左尾相依性,而中国股市恰好相反.朱慧明等[7]应用AR（p）GARCH（1,1）Copula模型发现国际原油与中国股市收益的相关性较弱,与巴西、印度等其他金砖四国股市的相关性明显.总体而言,现有研究主要考察美国和欧洲发达国家股票市场与原油市场的关系,对亚太地区的研究较少.并且真实股票市场分为上升和下降过程,已有研究大多基于均值回归刻画两个市场的相关性,忽略了不同行情下原油市场与股市的异质性关系,尤其难以刻画极端股市行情下两个市场的相关性.
分位数回归方法克服了以上缺陷,通过考虑不同概率水平下响应变量对协变量的回归,更为全面地描述协变量对响应变量的变化范围以及条件分布形状的影响,有效捕捉不同市场条件下原油市场与股票市场的动态联动关系.考虑在较长样本周期内,受金融危机、区域性突发事件和外部信息流入等多维因素的交互影响,一个市场的动荡可能会传导至其他相关市场,导致两个市场的关系发生结构突变.文章进一步结合BaiPerron内生多重结构突变检验方法对各地区的结构突变现象进行检验,考察结构突变对原油市场与股市相关性的阶段性影响.
财经理论与实践（双月刊）2017年第5期
2017年第5期（总第209期）陈晓春,黄媛：国际原油市场与股票市场的联动关系研究——基于分位数回归的经验证据
二、模型及方法
(一)分位数回归模型及参数估计
设yi为因变量,xi为k维自变量,考虑如下标准的回归模型：
yi等于xi′β+εi,i等于1,2,等,N（1）
假定随机变量Y的概率分布函数为FYτ等于PY≤y,FY的第τ分位数定义为条件等式满足FYy≥τ的最小y值.构建分位数回归模型：
QYτ等于infy：FYy≥τ等于x′βτ
0<τ<1（2）
定义分位数回归模型的损失函数为：
ρτ（ε）等于ε[τ-I（ε<0）]（3）
其中,
I（ε）等于0,ε≥01,ε<0（4）
问题转化为求解损失函数期望的优化问题：
minE[ρτ（Y-ξ^）]等于（τ-1）∫ξ^-∞（y-ξ^）dF（y）+τ∫+∞ξ^（y-ξ^）dF（y）（5）
对ξ^一阶求导,
并引入损失函数ρτε可得分位数的点估计,考虑样本yini等于1,其经验分布函数可表示为：
∫ρτ（y-ξ^）dFn（y）等于n-1∑ni等于1ρτ（yi-ξ^）（6）
将求样本yini等于1的τ概率水平的分位点问题转化为求解minξ^∈R∑ni等于1ρτ（yi-ξ^）的优化问题.因此,给定解释变量X等于x条件下,通过求解下式估计τ分位下条件分布函数的系数β^τ：
β^（τ）等于minβ∈Rm∑ni等于1ρτ（yi-x′iβ）（7）
(二)BaiPerron内生多重结构突变检验方法
股票市场论文参考资料：
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