“贸易摩擦”及“新冠肺炎疫情”双重压力下中美股市联动性分析

作     者：胡鑫磊 

作者单位：中央民族大学 

学位级别：硕士

导师姓名：李晋枝

授予年度：2021年

学科分类：12[管理学] 02[经济学] 0202[经济学-应用经济学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 020204[经济学-金融学（含∶保险学）] 

主      题：贸易摩擦 新冠肺炎疫情 股市联动性 Copula-GARCH模型 DCC-GARCH模型 

摘      要：中美贸易关系曲折发展,2018年特朗普政府极力推行美国优先战略,不断挥舞关税大棒,两国贸易关系再度紧张,而经过数轮谈判,贸易摩擦有所缓和,但2020年初新冠肺炎疫情全球肆虐,该事件具有一定的随机性和不确定性,它们都将会对中美股票市场产生较大的冲击。因此本文以“贸易摩擦和“新冠肺炎疫情为背景,基于Copula-GARCH模型及DCC-GARCH模型对中美股市联动性作系统研究。本文以2014年1月06日-2021年1月07日沪深300指数和标准普尔500指数日收盘价数据为研究对象,并对数据分段处理,基于格兰杰因果检验定性分析中美股票市场间传导机制,基于Copula-GARCH模型从静态角度和定量角度分析中美股市联动性强弱,基于DCC-GARCH模型从动态角度分析中美股市联动性变化。研究结果表明:第一,只有第三阶段内中国股市与美国股市间为双向传导机制,而全样本和第一、二阶段内均为单向传导机制;第二,为构建Copula函数及DCC-GARCH模型,考虑先构建GARCH（p,q）模型,而两序列均具有自相关性,则需构建ARMA（p,q）模型消除序列自相关性,两序列最优ARMA模型分别为ARMA（3,2）、ARMA（1,3）,两序列最优GARCH模型均为GARCH（1,1）-t;第三,只有第一阶段内最优Copula函数为正态Copula,而全样本和第二、三阶段内均为t-Copula。相关性测度结果验证了中美股票市场间存在相关性,且第二、三阶段相关性强于第一阶段,表明两国股票市场联动程度呈现增强趋势;第四,基于已拟合的ARMA-GARCH-t模型,分别对全样本和分阶段样本数据构建DCC-GARCH模型,从动态角度分析中美股市联动性变化。整个时间段来看,中美股票市场波动存在一定的动态相关性,且具有一定的持续性。贸易摩擦升级和新冠肺炎疫情爆发所处时间点处中美股市动态联动效应显著增强。分阶段来看,第一阶段的动态相关系数值要明显小于第二、三阶段,但波动趋势相对平稳。第三阶段动态相关系数值大幅增加,且波动最为剧烈,该阶段中美股票市场面临着“贸易摩擦和“新冠肺炎疫情的双重冲击,中美股市联动程度大幅增大。最后,提出如下建议:政府应采取有效的“救市措施、加大资本市场开放化程度;有关部门应树立责任意识,建立健全金融监管机制,完善金融监管体系;投资者应认清股市形势,保持理性投资思维,不盲目决策。