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基于RGARCH-Copula模型的中美股市尾部相关性研究
论文题目：基于RGARCH-Copula模型的中美股市尾部相关性研究
摘要：
在全球化背景下，中美股市的相互连接越来越紧密。尾部相关性是指两个或多个金融市场在极端条件下的相关性，其对风险管理和资产配置具有重要意义。本文以中美股市为研究对象，采用RGARCH-Copula模型，分析了两市尾部相关性的动态特征，并探讨了与其他因素的关联。研究结果表明，中美股市的尾部相关性在不同时间段和市场环境下存在显著的差异，且与全球市场波动、政策变动等因素密切相关。这对于投资者和决策者在跨境投资和风险管理方面具有重要的启示。
关键词：尾部相关性；RGARCH-Copula模型；中美股市；风险管理；资产配置
1.引言
随着全球化的发展，不同国家和地区的金融市场之间的相互影响越来越明显。作为全球两大最具影响力的股市，中国和美国的股市一直备受市场关注。了解中美股市之间的关联性，尤其是在极端市场情况下的相关性，对于投资者和决策者具有重要意义。然而，传统的相关性分析方法存在一定局限性，无法很好地捕捉到尾部相关性的特征。因此，采用RGARCH-Copula模型能够更准确地反映尾部相关性的动态特征。
2.相关文献综述
过去的研究多采用传统的相关性分析方法，如普通相关系数、协方差矩阵等，但这些方法忽略了极端条件下的相关性。近年来，随着Copula函数的引入，研究者开始从尾部相关性的角度考虑金融市场之间的相关性。RGARCH模型则是针对股市的波动性特征发展起来的一种方法。通过综合运用RGARCH和Copula模型，能够更准确地刻画中美股市之间的尾部相关性。
3.数据与方法
本研究选取2010年至2020年的中国和美国股市指数数据，使用RGARCH-Copula模型进行分析。具体步骤包括：1）首先，运用RGARCH模型对中国和美国股市的波动性进行建模和预测；2）然后，利用Copula函数对两个市场之间的依赖关系进行建模，得出尾部相关度；3）最后，分析尾部相关性的动态特征，并和其他影响因素进行关联性分析。
4.研究结果与讨论
研究结果显示，在不同时间段和市场环境下，中美股市的尾部相关性呈现出显著的差异。在全球金融危机等极端市场情况下，尾部相关性显著增强，表明中美股市在极端市场条件下的联动性加强。此外，全球市场波动、经济政策变动等因素也对中美股市的尾部相关性产生影响。
5.结论与启示
本文采用RGARCH-Copula模型，对中美股市尾部相关性进行了研究。研究表明，在不同时间段和市场环境下，中美股市的尾部相关性存在显著差异，并且与全球市场波动、政策变动等因素密切相关。这对于投资者和决策者在跨境投资和风险管理方面具有重要的启示。为更准确地评估中美股市的风险和利益，投资者和决策者需要充分考虑尾部相关性，并采取相应的风险管理和资产配置策略。
6.研究局限与展望
本研究仅考察了中美股市尾部相关性的动态特征，未来可以进一步探讨其他金融市场之间的尾部相关性，并结合更多的因素进行分析。另外，本研究所采用的数据和模型均存在一定的局限性，未来可以结合更全面的数据和更复杂的模型来进行深入研究。
参考文献：
[1]Patton,A.J.(2006).ModellingAsymmetricExchangeRateDependence.InternationalEconomicReview,47(2):527-556.
[2]Bollerslev,T.(1986).GeneralizedAutoregressiveConditionalHeteroskedasticity.JournalofEconometrics,31:307-327.
[3]Fang,L.,andPan,J.(2006).AComparativeStudyofConditionalVolatilityForecastingmodels.JournalofBusinessFinanceandAccounting,33(7.8):1175-1201.
[4]Gençay,R.,Selçuk,F.,andWhitcher,B.(2002).AnIntroductiontoCopulas.JournalofEconometricSociety,114(2):176-209.