导读:本文包含了股票市场风险论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:风险,股票市场,金融机构,模型,结构,股票,组合。
股票市场风险论文文献综述
吴姝,张婷[1]（2019）在《公司债市场和股票市场相依性和组合风险研究》一文中研究指出公司债市场和股票市场受到高度的投资关注,研究公司债市场和股票市场的相依性和组合风险问题对微观投资的决策和金融市场稳定均具有重要的意义。本文基于中证公司债指数和上证综合指数的日收益率数据,首先使用GPD模型拟合了公司债市场和股票市场的边际分布,主要是基于A2统计量的方法来确定边际分布的阈值;然后,通过Copula模型讨论了股票市场和公司债的风险相依性;最后,根据Copula-Va R模型度量公司债市场和股票市场在不同权重下的组合风险。结果表明:公司债市场和股票市场存在显着的上尾非对称相关关系,公司债市场和股票市场在权重为(0.4,0.6)条件下的组合风险最小。因此,本文认为,相关的金融监管机构应加强宏观审慎监管,协调财政货币政策,健全风险防范和危机救助机制。(本文来源于《价格理论与实践》期刊2019年08期）
林艳艳[2]（2019）在《浅谈中国股票市场国际化的风险与对策研究》一文中研究指出中国股票市场国际化发展能促进国际资本市场资源的优势共享,激活中国股票市场的发展动力。但是在中国股票市场国际化发展过程中,也会遇到金融风波、"多米诺骨牌"效应的冲击,对股票市场的稳定发展产生消极影响。本文针对中国股票市场国际化发展风险进行了系统探究,提出了有效应对风险的建议,力求能提升中国股票市场国际化发展的稳定性,加快我国股票市场国际化综合发展进程。(本文来源于《大众投资指南》期刊2019年23期）
陈粘,淳伟德,淳正杰,向启荣[3]（2019）在《结构突变下股票市场风险传染预测研究》一文中研究指出金融收益波动的结构突变广泛存在于金融市场中,准确识别出金融市场的结构突变点,判断金融市场是否存在发生风险危机的可能性,是研究金融市场的风险传染预测的关键所在。本文首次基于结构突变的视角以波动状态预测来进行金融市场风险传染预测研究。实证研究表明:各股票指数收益序列存在波动结构突变;基于R-Vine Copula下的HMM预测模型对股票指数收益序列的预测结构突变点呈现出了较为显着的前置性,从而也表明基于R-Vine Copula下HMM预测模型对波动状态预测的优越性;基于R-Vine Copula下HMM模型能够较为准确地预测出股票指数波动状态,从而表明波动状态预测能够显着提升对股票市场风险传染预测的准确性。(本文来源于《预测》期刊2019年06期）
宁瀚文,屠雪永[4]（2019）在《基于高维波动率网络模型的股票市场风险特征研究》一文中研究指出波动率是金融风险管理研究的重要内容之一。本文基于复杂网络理论和数据挖掘技术提出股票市场的高维波动率网络模型。首先运用互信息度量不同股票价格波动之间的相关关系,其次对股票市场不同周期下的波动情况建立度的中心势、平均距离、幂律分布等网络拓扑指标,再次根据这些指标利用Prim算法构建出高维波动率网络模型,最后运用Newman-Girvan算法对股票价格波动率的相关性进行分层研究。高维波动率网络模型突破了传统波动率模型关于变量维数的限制,能够在依赖少量假设的基础上,挖掘出多个金融市场主体间的相互关系,反映金融市场的风险特征及网络拓扑性质。实证结果发现:与常用的Pearson相关系数法相比,在互信息框架下,股价波动的非线性相关关系得到了更好的度量;股票市场的整体波动性与个股波动率相关性变化趋势相反,市场处在高波动时期资产组合分散化效果较好;网络中存在少量度数大的关键节点和中心节点,风险通过这些节点可以迅速传递到整个市场;股票市场的运行具有明显的行业聚集现象;网络分层研究进一步直观的展现了风险在层与层之间的传递规律和与之对应的行业特征。高维波动率网络模型为挖掘股票市场的风险特征与管理金融风险提供了一个新的工具。(本文来源于《统计研究》期刊2019年10期）
唐小林[5]（2019）在《股票市场与外汇市场间的风险溢出效应研究——基于溢出指数法的分析》一文中研究指出为量化分析香港与内地两地的股票市场与汇率市场两两间的风险溢出关系,通过构建波动率的静态和动态网络,对香港与内地的股票市场与汇率市场之间的信息流向强度、方向和动态性进行了初步的探索。研究发现,同一市场间的溢出效应强度最高,同一地区不同市场间的溢出效应强度次之,不同地区不同市场间的溢出效应强度最低。同时,在经过8.11汇改之后,在岸人民币市场对离岸人民币市场的溢出效应、离岸人民币市场对在岸人民币市场的溢出效应强度都出现了大幅度的提升。(本文来源于《农村经济与科技》期刊2019年16期）
何红霞,武志胜,吕洋[6]（2019）在《黄金市场与股票市场的尾部风险相关性研究——基于MVMQ-CAViaR模型的实证分析》一文中研究指出作为投资者资产组合的重要组成部分,黄金和股票一直是人们关注的焦点,因此,有必要对二者之间的风险相关性进一步研究。本文首次采用MVMQ-CAViaR模型实证研究了我国黄金市场和股票市场的尾部风险相关性,研究发现:(1)从长期看,两者的尾部风险存在显着的负相关关系,股票与黄金互为避险资产。(2)从1%分位数的估计结果动态VaR看,黄金市场与股票市场的尾部风险几乎镜像,但在某些局部时期两市场的尾部风险负相关关系不强,这与我国黄金市场与股票市场的发育程度不同不无关系。(3)黄金市场的尾部风险明显低于股票市场,尤其在2008年和2015年股票市场价格剧烈波动期间,黄金市场的尾部风险较为平稳,而股票市场的尾部风险急剧扩大。(4)实证结果以及动态分位数脉冲响应结果均表明,黄金与股票两种资产的替代效应和挤出效应存在非对称性。(本文来源于《当代金融研究》期刊2019年04期）
刘柏,张艾莲,潘梦梦[7]（2019）在《机构异质性风险对宏观经济稳定的阶段影响研究——基于股票市场的视角》一文中研究指出机构异质情况下系统性风险对宏观经济稳定的影响存在差异性,经济政策实施的空间点和时间点在不同状态下各不相同。基于股票市场构建金融机构风险和非金融机构风险测度指标,采用分位数自回归方法,研究在经济增长不同阶段系统性风险指标对宏观经济发展的影响。实证结果表明,当经济处于高位或是低位运行时,无论是金融机构风险还是非金融机构风险对宏观经济发展的预测效果和影响能力都各不相同,非金融机构风险比金融机构风险包含的信息对宏观经济影响更大。因此在风险防范过程中,不应忽略非金融机构所引发的风险。在风险预测过程中,对金融机构与非金融机构需要差异区分,同时识别源自金融领域和实体经济的风险并兼顾经济发展阶段,避免二者同方向作用造成迭加效果,从而超出政策措施的预期范围。(本文来源于《经济学家》期刊2019年08期）
黄建淼[8]（2019）在《风险价值(VaR)模型测量股票市场风险的实证研究——基于标准普尔500和纳斯达克综合指数》一文中研究指出金融机构管理的基础和核心是如何应对金融风险。风险价值(Va R)模型具有许多优点,已成为衡量金融风险的最重要工具之一。为了确定Va R模型是否可用于衡量股票市场的风险,作者收集了2013年至2018年美国标准普尔500指数和纳斯达克综合指数的最新收盘价,基于Eviews 8.0的软件,测试了各股票指数的对数收益率的平稳性、正态性、自相关性和异方差性。针对标准普尔500指数,建立了GARCH(1,1)模型,计算了Va R;针对纳斯达克综合指数,使用GARCH(1,2)模型算出了Va R。应用后验法,证明使用GARCH(1,1)模型计算Va R可以有效的测量标准普尔500指数在置信水平分别为90%和95%时的风险;使用GARCH(1,2)模型计算VaR可以有效的测量纳斯达克综合指数在置信水平分别为90%和95%时的风险。(本文来源于《现代经济信息》期刊2019年12期）
喻秀峰,倪中新[9]（2019）在《股票、债券及基金市场风险估计——基于MS-EGARCH模型》一文中研究指出文章考虑区制转换及杠杆效应,采用非对称马尔可夫转换模型分析了股票、债券及基金叁类指数收益的风险。研究结果表明:两状态MS-EGARCH模型能很好地拟合叁类市场资产波动率;沪深300、中证500及上证50近11年来收益的波动率及条件风险价值(CVaR)变化规律相似,中证基金、中证全债收益的波动率、CVaR及变动幅度较小;另外,其波动存在显着的杠杆效应,即无论市场处于高波动还是低波动状态,负面消息对此叁类资产收益率波动的影响均大于正面消息,且低波动状态下负面消息的影响程度更大。(本文来源于《浙江金融》期刊2019年06期）
范晓倩[10]（2019）在《股票市场投资组合分析及其风险度量》一文中研究指出随着经济的发展,金融市场的开放程度也在逐渐加大.在此大环境下,世界范围内的各类资本迅速流动,各国金融市场间密切的交易行为导致其联动效应愈加明显,那么在此情形下如何快速有效地进行风险规避就成为了投资者越来越关注的问题.所以为达到分散风险、降低损失的目的,对金融资产进行投资组合求解与风险度量显得尤为重要.研究内容主要包括两部分.第一部分,通过Copula-分位数回归模型求解股票数据间的最优投资组合方案.首先,以叁种单一Copula函数(Gumbel Copula函数、Clayton Copula函数、Frank Copula函数)和混合Copula函数对选中的股票数据(恒瑞医药、友邦保险)进行拟合;其次选出四种Copula函数中拟合效果最好的Copula函数,再通过Monte Carlo模拟法和分位数回归模型求出目标股票在各权重组合下未来一期的总收益率;最后,以Omega比率对各权重组合下的总收益率进行检验,得出最优投资组合方案.第二部分,通过QR-GARCH-N模型对最优投资组合方案进行风险度量.首先求出各股票在不同置信水平下的风险测度值;其次根据VaR值和CVaR值两者之间的特征计算出投资组合方案的风险测度值.最后结果表明:持有期为1天时和15天时混合Copula函数拟合效果最好,持有期为30天时Gumbel Copula函数拟合效果最好,并在此基础上得到了各持有期下的最优投资组合方案以及不同置信度下各投资组合方案的VaR值与CVaR值,以此结果为投资者提供参考.(本文来源于《兰州财经大学》期刊2019-06-10）
股票市场风险论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
中国股票市场国际化发展能促进国际资本市场资源的优势共享,激活中国股票市场的发展动力。但是在中国股票市场国际化发展过程中,也会遇到金融风波、"多米诺骨牌"效应的冲击,对股票市场的稳定发展产生消极影响。本文针对中国股票市场国际化发展风险进行了系统探究,提出了有效应对风险的建议,力求能提升中国股票市场国际化发展的稳定性,加快我国股票市场国际化综合发展进程。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
股票市场风险论文参考文献
[1].吴姝,张婷.公司债市场和股票市场相依性和组合风险研究[J].价格理论与实践.2019
[2].林艳艳.浅谈中国股票市场国际化的风险与对策研究[J].大众投资指南.2019
[3].陈粘,淳伟德,淳正杰,向启荣.结构突变下股票市场风险传染预测研究[J].预测.2019
[4].宁瀚文,屠雪永.基于高维波动率网络模型的股票市场风险特征研究[J].统计研究.2019
[5].唐小林.股票市场与外汇市场间的风险溢出效应研究——基于溢出指数法的分析[J].农村经济与科技.2019
[6].何红霞,武志胜,吕洋.黄金市场与股票市场的尾部风险相关性研究——基于MVMQ-CAViaR模型的实证分析[J].当代金融研究.2019
[7].刘柏,张艾莲,潘梦梦.机构异质性风险对宏观经济稳定的阶段影响研究——基于股票市场的视角[J].经济学家.2019
[8].黄建淼.风险价值(VaR)模型测量股票市场风险的实证研究——基于标准普尔500和纳斯达克综合指数[J].现代经济信息.2019
[9].喻秀峰,倪中新.股票、债券及基金市场风险估计——基于MS-EGARCH模型[J].浙江金融.2019
[10].范晓倩.股票市场投资组合分析及其风险度量[D].兰州财经大学.2019
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