楼主: 大多数88
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[量化金融] 衡量金融连通性和系统性的频率动态 [推广有奖]

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大多数88 在职认证  发表于 2022-5-8 12:06:15
在对美国金融市场的连通性本质做出进一步结论之前,我们先深入研究其来源。虽然将连通性分解为始终等于整体连通性的频带是主要兴趣,但内部连通性是对动力学的额外洞察。内连通性显示了冲击波如何在频带内传播,它不受给定频带上方差份额的影响。忽略考虑范围之外的信息,频带内的连通性可以理解为纯粹的未加权连通性。图3(a)显示了市场的部门内连通性。所有频率都有非常相似的时间动态;因此,在前一部分中发现的丰富的时频分解主要是由频率响应的功率驱动的,这是意料之中的。我们关注纯粹内在连通性的主要原因是研究横截面依赖对连通性的影响。当使用方差分解时,我们主要感兴趣的是找出因果效应,但由于强烈的同期关系,这些结果可能会有偏差。为了确定我们测量的连通性是否存在偏差,我们通过横截面相关性调整VAR残差的相关矩阵。图3(b)显示了针对这种相关性效应调整的内部连通性。引人注目的是,结构发生了巨大变化,表明高频连接主要由横截面相关性驱动,但低频连接没有受到严重影响,主要是在危机期间。可以推断,危机期间系统连通性的增加主要是由同期短期相关性和因果长期连通性的增加造成的。

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nandehutu2022 在职认证  发表于 2022-5-8 12:06:18
因此,系统性风险的增加有两个主要驱动因素。第一个是同期相关性的增加,第二个是造成和传递长期不确定性的冲击的持续性增加。2001200220032004202005200620072008200920102011201220120142015201650607080(a)在标度内20012002200320042020052006200720082009201020112012020142015201602046080(b)在标度内无相关性图3:美国金融部门在频带上的连通性内的动态。图(a)显示了频带内的相对连通性,CWD和d∈ [1,5]天,黑色粗体,d∈ (5,20]黑色和d∈ (20300]灰色粗体线。图(b)显示了频带内的相对连通性,而不受横截面相关性的影响。4.2.1频率连通性演化的事件研究(Diebold and Yilmaz,2014)连通性框架的主要优势之一是事件计时的可能性,这意味着重要事件通常跟踪连通性的演化。为了体现频率分解的优势,我们重点研究了两个具有丰富时频动态的主要时期:2008-2010年全球金融危机和2009-2016年欧洲债务危机。频率分解和定时事件的演变如图4所示。让我们从图4(a)所示的全球金融危机开始。这种分解以长期连通性成分为主,该成分在2009年年中之前稳步增加,而中期和短期连通性则稳步下降。在这一时期的开始,在“联邦公开市场委员会降低利率”或“宣布TAF”事件期间,短期和中期的连通性处于最高水平。市场参与者解释说,这两个事件造成的冲击将产生短期影响。

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可人4 在职认证  发表于 2022-5-8 12:06:22
因此,人们认为,金融危机开始时的冲击反应迅速,并产生了短期联系。接下来长期连通性的激增以及短期和中期连通性的下降可归因于投资者对系统稳定性的信念的变化。更准确地说,不断增加的不确定性和认为经济形势有更深层次的系统性根源的信念,导致了冲击以越来越持久的方式通过系统传播的时期。令人惊讶的是,“IndyMac Bank”的崩溃在一段时间内阻碍了互联性的发展,在雷曼兄弟(Lehman Brothers)随后的崩溃后改变了投资者的信念。从雷曼兄弟倒闭到2009年年中,当时全球经济已经明显处于二战以来最糟糕的状态(世界银行在2009年年中宣布,自二战以来的第一段时间内,全球产量将下降就是明证),频率连通性的演变表明短期连通性的重要性降低,而长期连通性的重要性增加。在这段时间里,冲击以越来越持久的方式影响着系统,在长期内创造并传递着不确定性。因此,我们记录了在这段时间内,对所研究系统的不确定性和不安全性的增加。总体而言,全球金融危机5101520(a)全球金融危机i)20222426283032ii)2008 201001020340050 iii)5101520253035(b)欧洲(希腊)债务危机i)18202224262830 ii)2010 2012 2014 2016010204050iii)图4:主要经济事件对(a)全球金融危机和(b)欧洲债务危机对连通性度量的影响分解。

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何人来此 在职认证  发表于 2022-5-8 12:06:25
各条线代表给定频段的连通性度量——更具体地说:i)从一天到一周的连通性,ii)从一周到一个月的连通性,以及iii)从一个月到300天的连通性。欧洲债务危机中的事件从左到右依次为“帕潘德里欧揭示债务危机”、“希腊启动450亿欧元的欧盟/国际货币基金组织救援贷款”、“爱尔兰纾困”、“葡萄牙纾困”、“第一次债务减记”、“第二次希腊纾困”、“第二次债务减记”、“西班牙银行纾困”、“不惜一切代价”、“塞浦路斯纾困”、“欧洲央行QE开始”,还有“希腊保释外出”。全球金融危机中的事件包括“联邦公开市场委员会降低联邦基金利率”、“联邦公告员拍卖机制”、“贝尔斯登收购、降低联邦公开市场委员会利率”、“印地麦克银行倒闭”、“雷曼兄弟破产、美联储第二天收购AIG”、“美国大选”,“世界银行预测2009年全球产量将下降2.9%,这是自第二次世界大战以来的首次下降”。这似乎是一场不断演变的危机,没有重大意外,因为它们没有反映在不确定性及其传播中。然而,看看图4(b),我们看到了一个与全球金融危机截然不同的故事。从希腊总理帕潘德里欧(Papandreou)揭露缺陷开始,这一事件极大地推动了金融市场,瞬间将短期连通性提高了5%以上,中期连通性也提高了5%以上。考虑到整个样本的短期连通性在10%到35%之间,5%的跳跃是非常重要的。因此,投资者仍在考虑冲击会造成短期不确定性。希腊的第二次纾困改变了市场的预期,因为长期连通性增加了15%。

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何人来此 在职认证  发表于 2022-5-8 12:06:28
该图还证明了马里奥·德拉吉的演讲取得了巨大成功。德拉吉在演讲中表示,欧洲央行将“竭尽所能”帮助希腊。演讲结束后,长期和中期的连通性都下降到了前所未有的水平,这表明投资者的信心增强,同时不确定性减少。事件发生后,投资者更加确信,冲击会对系统产生不那么持久的影响,从而产生短期的连通性。5结论在这项工作中,我们建议测量经济变量的频率动态,从而有助于理解经济变量之间的关联性。基于方差分解和连通性测度的谱表示,我们提供了一个分析经济变量之间连通性来源的一般框架。由于对经济活动的冲击对不同频率、不同强度的变量产生影响,我们将频域视为测量经济变量之间关联性的自然场所。正如Diebold和Yilmaz(2009、2012、2014)所指出的那样,近似模型的方差分解是一个方便的连通性实证测量框架。由于系统中另一个变量的冲击,可以根据评估一个变量的未来不确定性份额来定义自然测量。相反,我们关注的是冲击的频率响应,我们感兴趣的是评估一个变量的不确定性份额,这是由于具有不同持续性水平的股票。此外,我们还详细阐述了残差相关性在连通性大小中的作用。在实证部分,我们调查了美国金融企业的关联性,这是金融部门系统性风险的有力衡量标准。我们对数据进行局部逼近,获得了丰富的连通性时频动态。

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kedemingshi 在职认证  发表于 2022-5-8 12:06:31
从经济角度讲,在高频率产生连通性的时期,股票市场似乎能够快速而平静地处理信息,对系统中某一资产的冲击主要会在短期内产生影响。当连接在较低的频率下产生时,这表明电击是持续的,并且传播的时间更长。这种行为可能归因于投资者预期的变化,从而对市场产生长期影响。然后,这些预期会传递到投资组合中的周边资产。2008年全球金融危机和2011年欧洲债务危机的两项事件研究支持了我们的假设。结果强调了正确测量跨时间和频率的动力学的重要性,并强调了横截面相关性在连接起源中的重要作用。基于频率的方法为理解经济变量的关联性开辟了迷人的新途径,对系统性风险的测量具有重要意义。进一步研究将我们的措施应用于更广泛的利益领域和不同的实证建模策略,对于揭示市场或行业内资产的连通性,以及资产类别和国际市场之间的连通性非常重要。它还将为风险管理、投资组合分配或商业周期分析等领域的进一步研究提供基础,而在这些领域,了解连通性的起源至关重要。参考文献Acharya、V.V.L.H.Pedersen、T.Philippon和M.Richardson(2017)。衡量系统性风险。金融研究综述30(1),2-47。Adrian,T.和M.K.Brunnermeier(2016)。科瓦尔。《美国经济评论》106(7),1705-1741年。Bae,K-H.,G.A.Karolyi和R.M.Stulz(2003)。衡量金融传染的新方法。

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mingdashike22 在职认证  发表于 2022-5-8 12:06:34
金融研究回顾16(3),717–763。巴尔克,N.S.和M.E.沃哈尔(2002)。股票价格的低频运动:状态空间分解。《经济学与统计学评论》84(4),649–667。班迪、F.M.和A.塔莫尼(2016)。商业周期消费风险和资产价格。可从SSRN2337973获得。Bansal,R.和A.Yaron(2004年)。长期风险:资产定价难题的潜在解决方案。《金融杂志》59(4),1481-1509。贝卡尔特,G.,C.R.哈维和A.Ng(2005)。市场整合和传染。商业杂志78(1)。贝诺特,S.,J.-E.科利亚德,C.赫尔林和C.佩里尼翁(2017年)。风险所在:系统性风险调查。财务回顾21(1),109-152。布兰查德、O.J.和D.Quah(1989年)。总需求和供应扰动的动态影响。《美国经济评论》79(4),655-673。Breitung,J.和B.Candelon(2006年)。短期和长期因果关系测试:频域方法。《经济计量学杂志》132(2),363-378。Cogley,T.(2001)。随机贴现因子模型中近似误差的频率分解。《国际经济评论》42(2),473-503。Dees,S.,S.Holly,M.H.Pesaran和L.V.Smith(2007)。全球经济中的长期宏观经济关系。技术报告,CESifo工作文件。Dew Becker,I.和S.Giglio(2016)。频域资产定价:理论与实证。财务研究回顾29(8),2029-2068。Diebold,F.X.和K.Yilmaz(2009年)。衡量金融资产回报和波动溢出,并应用于全球股票市场。《经济日报》119(534),158-171。Diebold,F.X.和K.Yilmaz(2012年)。给予比接受更好:波动溢出的预测性定向测量。《国际预测杂志》28(1),57-66。Diebold,F.X.和K.Yilmaz(2014年)。

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kedemingshi 在职认证  发表于 2022-5-8 12:06:38
关于方差分解的网络拓扑:衡量金融企业的关联性。计量经济学杂志182(1),119-134。杜福尔,J.-M.和E.雷诺(1998年)。时间序列中的短期和长期因果关系:理论。《计量经济学》,1099-1125。Engle,R.F.,G.M.Gallo和M.Velucchi(2012)。东亚金融市场的波动溢出:基于amem的方法。《经济学与统计学评论》94(1),222–223。恩格尔、R.F.和C.W.格兰杰(1987)。协整和误差修正:表示、估计和测试。计量经济学:计量经济学学会杂志,251–276。恩格尔、R.F.和J.G.兰格尔(2008)。低频波动的样条garch模型及其全球宏观经济原因。《金融研究评论》21(3),1187-1222。Engsted,T.和T.Q.Pedersen(2014)。向量自回归模型中的偏差校正:一项模拟研究。计量经济学2(1),45-71。《福布斯》,K.J.和R.Rigobon(2002年)。没有传染,只有相互依赖:衡量股市的共同运动。《金融杂志》57(5),2223-2261。Geweke,J.(1982)。测量多个时间序列之间的线性相关性和反馈。美国统计协会杂志77(378),304-313。Geweke,J.(1986)。美国货币的超中性:对证据的解释。计量经济学:计量经济学学会杂志,1-21。Geweke,J.F.(1984年)。时间序列之间条件线性依赖和反馈的度量。《美国统计协会杂志》79(388),907-915。Gonzalo,J.和S.Ng(2001年)。分析永久性和暂时性冲击的动态影响的系统框架。《经济动力与控制杂志》25(10),1527-1546。格兰杰,C.W.(1966)。经济变量的典型光谱形状。计量经济学:计量经济学学会杂志,150-161。格兰杰,C.W.(1969)。

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mingdashike22 在职认证  发表于 2022-5-8 12:06:47
通过计量经济学模型和互谱方法研究因果关系。计量经济学:计量经济学学会杂志,424-438。L–utkepohl,H.(2007)。多重时间序列分析的新介绍。斯普林格。Ortu,F.,A.Tamoni和C.Tebaldi(2013年)。长期风险和消费冲击的持续性。金融研究回顾26(11),2876-2915。Pesaran、H.H.和Y.Shin(1998年)。线性多元模型中的广义脉冲响应分析。经济通讯58(1),17-29。Quah,D.(1992年)。永久性和暂时性组件的相对重要性:识别和一些理论界限。计量经济学:计量经济学学会杂志,107-118。罗斯·S·A.(1989)。信息和波动性:无套利鞅方法的时机和解决相关性。《金融杂志》44(1),1-17。Starica、C.和C.Granger(2005年)。股票回报的非平稳性。《经济学与统计学评论》87(3),503–522。Stiassny,A.(1996年)。结构var模型的谱分解。实证经济学21(4),535-555。谢永康和徐亚琦(2002)。具有时变相关性的多元广义自回归条件异方差模型。商业与经济统计杂志20(3),351-362。Yamada,H.和W.Yanfeng(2014)。频域因果关系测试的一些理论和仿真结果。计量经济学评论33(8),936-947。技术附录。GFEVDLet的推导我们有MA(∞) 广义VAR模型的表示(详情见(Pesaran and Shin,1998;Dees等人,2007))给出的asxt=ψ(L)t、 (7)误差的协方差矩阵∑。由于假设误差是串行不相关的,因此预测误差的总协方差矩阵在信息int处是有条件的- 1是OhmH=HXh=0ψH∑ψH。

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mingdashike22 在职认证  发表于 2022-5-8 12:06:52
(8) 接下来,我们定义预测误差的协方差矩阵,前提是对第j方程的当前冲击和未来预期冲击的了解。从条件预测误差开始,γkt(H)=HXh=0ψH[t+H-H- E(t+H-h|k、 t+H-h) 假设正态分布,我们有γkt(h)=HXh=0ψht+H-H- σ-1kk(∑)·kk、 t+H-H. (10) 最后,计算协方差矩阵OhmkH=HXh=0ψh∑ψh- σ-1kkHXh=0ψh(∑)·k(∑)·kψh.(11)然后,(j) kH=(OhmH- OhmkH)j,j=σ-1kkHXh=0((ψh∑)j,k)(12)是第j分量相对于第k分量的创新的无标度h步超前预测误差方差。对方程进行缩放得到所需的(θH)j,k=σ-1kkPHh=0((ψh∑)j,k)PHh=0(ψh∑ψh)j,j(13)A.2证明建议2.1。为了证明这个等式,我们需要以下内容:2πZπ-πΓj(ω)(f(ω))j,kdω=2πZπ-πψ(e)-iω∑ψ(e+iω)j、 j2πRπ-π(ψ(e)-iλ∑ψ(e+iλ))j,jdλσ-1kkΨE-iωΣj、 k(ψ(e)-iω∑ψ(e+iω))j,jdω=2πZπ-πσ-1kkΨE-iωΣj、 k2πRπ-π(ψ(e)-iλ∑ψ(e+iλ))j,jdλdω=2πRπ-πσ-1kkΨE-iωΣj、 kdω2πRπ-π(ψ(e)-iλ∑ψ(e+iλ))j,jdλ=σ-1kkP∞h=0(ψh∑)j,kP∞h=0ψh∑ψhk、 k=(θ)∞)j、 k(14)因此,证明基本上简化为证明两个等式2πZπ-πσ-1kkΨE-iωΣj、 kdω=σ-1kk∞Xh=0(ψh∑)j,k(15) 2πZπ-πψ(e)-iλ∑ψ(e+iλ)j、 jdλ=∞Xh=0ψh∑ψh!k、 k(16)对于以下步骤,我们将利用标准积分2πZπ-πeiω(u)-v) dω=(1表示u=v0表示u 6=v。(17)当我们有级数时,这个积分最有用∞h=0φhψ手,我们想要得到光谱表示。

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