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| 內容簡介： |
《中国汇市和股市的关系研究：基于分形长记忆模型》在综合利用RS分析、改进的RS分析、DFA、ARFIMA等模型方法对我国汇市和股市收益率的长记忆性进行检验的基础上，在引入长记忆参数的情况下，推广TVP-VAR和TVP-R模型，构建分形长记忆动态VAR模型——LTVP-VAR和LTVP-R模型，并基于此模型实证分析我国汇市和股市的关系。同时，为了得到比较稳健的结论，《中国汇市和股市的关系研究：基于分形长记忆模型》还建立长记忆VAR-（BEKK）MVGARCH模型，引入金融物理中最新发展的MF-DCCA方法，对我国汇市和股市关系进行深入比较分析。实证结果基本一致，均表明：一方面我国汇市和股市关系的长记忆性具有显著的时变特征；另一方面，人民币汇率弹性政策调整虽然没有改变我国汇市和股市间相关性较弱的总体特征，但具有短期冲击影响，且长期来看人民币升值并不是我国股市波动的不利因素。此外，还利用双长记忆GARCH族模型对中国汇市和股市的VaR值进行预测。《中国汇市和股市的关系研究：基于分形长记忆模型》所构建的长记忆动态VAR模型对于其他金融时间序列间的相关性分析具有借鉴作用，有一定的学术推广价值。
《中国汇市和股市的关系研究：基于分形长记忆模型》可供相关领域科研工作者、投资分析从业者、大学教师、研究生和高年级的金融及相关专业本科生参考。
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| 目錄：
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前言
第1章 汇市和股市关系的理论分析
1.1 汇市和股市关系的理论基础
1.2 汇市和股市的关联效应
1.2.1 以利率为中介
1.2.2 以基础货币供给为中介
1.2.3 以进出口贸易为中介
1.2.4 以心理预期为中介
1.2.5 以国际资本流动为中介
1.3 金融自由化对汇率与股价关联的影响
第2章 中国汇市和股市收益率的长记忆性分析
2.1 长记忆方法简介
2.1.1 ARFIMA模型
2.1.2 RS分析和修正的RS分析方法
2.1.3 DFA方法
2.2 基本统计特征检验
2.3 Hurst指数估计
2.3.1 整体Hurst指数估计
2.3.2 时变Hurst指数估计
2.4 中国汇市和股市的时变Hurst指数关系分析
2.4.1 单位根检验
2.4.2 协整检验
2.4.3 Granger因果检验
2.5 本章小结
第3章 基于长记忆VAR模型的实证分析
3.1 长记忆VAR模型简介
3.1.1 长记忆VAR模型
3.1.2 脉冲响应函数
3.1.3 方差分解
3.2 去除长记忆序列的单位根检验
3.3 长期均衡关系分析
3.4 短期影响分析
3.4.1 Granger因果检验
3.4.2 方差分解
3.4.3 脉冲响应
3.5 本章小结
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
4.1 LTVP-VAR模型和LTVP-R模型
4.1.1 LTVP-VAR模型构建
4.1.2 LTVP-R模型
4.1.3 模型估计程序
4.2 模型设定和数据描述
4.2.1 模型设定
4.2.2 数据描述
4.3 模型估计
4.3.1 单位根检验
4.3.2 长记忆参数估计
4.3.3 LTVP模型的收敛性检验
4.4 整体性分析
4.4.1 股市的时变脉冲响应
4.4.2 长期均衡关系的时变特征分析
4.5 不同行业的结构性影响分析
4.5.1 股市行业指数收益率的长记忆参数d估计
4.5.2 不同行业的结构性冲击影响分析
4.6 LTVP-VAR和TVP-VAR模型的比较分析
4.7 本章小结
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
5.1 数据直观分析和模型设定
5.1.1 数据直观分析
5.1.2 模型设定
5.2 长记忆参数的估计
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
5.3.1 方差时变性分析
5.3.2 中国汇市波动对股市的动态脉冲影响分析
5.3.3 中国股市波动对汇市的动态脉冲影响分析
5.4 本章小结
第6章 中国汇市和股市间的多重消除趋势相关性分析
6.1 MF-DCCA方法
6.2 相关性检验
6.3 MF-DCCA实证分析
6.3.1 不同波动幅度的标度指数估计
6.3.2 标度一致性分析
6.3.3 交叉相关的时变性分析
6.4 交叉相关的非对称性分析
6.4.1 非对称MF-DCCA方法
6.4.2 交叉相关的非对称性实证分析
6.5 相关问题讨论
6.5.1 滚动窗问题
6.5.2 交叉相关指数与广义Hurst指数的关系问题
6.5.3 政策启示
6.6 本章小结
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-BEKKMV-ARCH模型
7.1 模型设定
7.1.1 样本数据来源
7.1.2 数据的描述性统计
7.1.3 残差服从t分布的长记忆VAR-BEKKMV-ARCH模型
7.2 均值溢出效应分析
7.3 波动溢出效应分析
7.4 动态相关性分析
7.5 本章小结
第8章 双长记忆GARCH族模型的预测能力比较研究
8.1 模型简介
8.1.1 ARFIMA-HYGARCH模型
8.1.2 VaR计算方法及其估计
8.2 中国股市的双长记忆GARCH模型比较分析
8.2.1 样本内VaR估计
8.2.2 样本外VaR估计
8.2.3 常规预测误差指标分析
8.3 中国汇市的双长记忆GARCH模型比较分析
8.3.1 样本内VaR估计
8.3.2 样本外VaR估计
8.3.3 汇市分区间双长记忆分析
8.4 本章小结
参考文献
附录 向量分整时间序列的非线性协整方法
A.1 向量分整时间序列的线性协整关系
A.2 向量分整时间序列的非线性协整关系
后记
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| 內容試閱：
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第1章 汇市和股市关系的理论分析
在浮动汇率的体制下，汇率的波动比较大，且将不可避免地产生汇率风险（AbdallaandMurinde，1997）.对于股价或收益率和汇率之间的关系目前至少有三种解释：第一，在微观层面上，汇率的变化将影响公司的收益率，即实际汇率的提高将降低公司收益率，从而导致公司股价的下跌.第二，在宏观层面上，股价和本国货币的价值呈负相关关系，即在一个浮动汇率体制下，若本国是出口主导型国家，则本国货币的升值将降低本国产品在国际市场的竞争能力，从而影响本国企业的收益率，进而对国内股价产生负面影响；相反，若本国是进口主导型国家，则本国货币的升值将降低进口成本，增加企业的收益率，从而对国内股价产生正面积极影响.第三，股价和汇率之间的关系较含蓄，但可通过汇率和经济变量的实证关系以及以上讨论的关于经济变量和股价之间的关系得到.
20世纪90年代以来，国外已有不少学者实证分析了汇率变动如何影响公司的价值、股票收益率及收益波动，但主要集中于研究美国和欧洲等发达国家的汇率市场和股票市场（Jorion，1990；Bartovetal.，1996；Bodartetal.，1999；Baileyetal.，2003；Mun，2007），很少考察新兴市场经济国家（Phylaktisetal.，2005），对中国的实证分析更是缺乏.即使同样是针对美国等发达国家的有关这方面的实证研究，不同学者也得到截然不同的结论.一部分学者认为汇率波动对美国股市收益几乎没有影响（Bartovetal.，1994；Chowetal.，1997；Griffinetal.，2001），而另一部分学者认为美国股市收益受到美元汇率波动的显著影响（Soenenetal.，1988；Roll，1992；Dumasetal.，1995；Chowetal.，1997；Choietal.，1998；DeSantisetal.，1998；Doukasetal.，1999；Patroetal.，2002），但股市收益与汇率波动之间的关系由于所使用的方法和数据的频率不同呈现出不同的结论，认为两者之间是正向关系者有之（Soenenetal.，1988），认为两者之间是显著的负向关系者亦存在（Roll，1992）.
本章对已有的汇市和股市关系的理论进行简单总结，以期为后续的实证分析提供理论支撑.
1.1 汇市和股市
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