国际股票和货币市场的金融危机和动态联系外文翻译资料

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国际股票和货币市场的金融危机和动态联系

Pami Dua，Divya Tuteja⁎

印度德里大学德里经济学院经济系

文章历史：

收到2016年1月11日

于2016年7月17日修订

于2016年7月19日接受

可在线于2016年8月8日

本文调查了中国，欧元区，印度，日本和美国的股票和货币市场的蔓延全球金融危机和欧元区危机。使用马尔科夫切换模型选择危机时期美国和欧洲央行。然后，利用DCC-GARCH模型来估计其间的条件相关性资产和测试在危机期间的传染性/飞行质量效应。结果显示出显着的传染性以及资产类别内部和内部的质量效应。我们研究经济压力的影响指数市场之间的相关性，并发现股权市场的投资组合多元化利益可能不存在

关键词：

金融传染

全球金融危机

欧元区危机

动态条件相关

马可夫切换

1.介绍

2008-2009年度的金融危机将始终保持在历史上震撼发达世界的最大的危机.20世纪30年代的抑郁症危机的强度和蔓延似乎是无与伦比的影响也是如此。其次是欧元区经济体的主权债务危机在2010-11年度危机引发了财政协调下滑世界各地的市场加上大量的资本外流新兴市场。这些事件导致了越来越多的兴趣金融风暴，其原因是新兴市场的作用，经济（EME）金融市场前进（Batten and Szilagyi，2011）。

“传染”2指的是在此期间高度的冲击传播相对于平静时期的危机时期。最广泛认可传播渠道是贸易和金融联系。这个是因为贸易依赖性较高的相互关联的经济体或者大量的资金流动可能会被更快的传输困扰的震撼。

国际投资组合投资的目标是多元化的风险，这主要取决于缺乏货币风险。此外，股票和货币市场同时投资允许资产类别多元化的机会。在背景下对股票关系缺乏共识外汇市场与未披露的权益平价预测一个积极的关系（Hau和Rey，2006）和论文由Cavallo和Ghironi（2002）描述了一种消极的关系，目前还不清楚投资者如何通过投资这些资产来利用收益课程由于汇率风险可能复合，这个问题是重要的鉴于资本外流，国际投资者的亏损汇率折旧的同义词（比如说每美元）在金融危机期间。

从金融的角度来看，危机蔓延的问题至关重要稳定性和投资组合经理特别相关，决策者和中央银行。一般来说，危机发作的特点资产价格下跌和波动性高在金融危机中，关系国际资产之间发生了巨大的变化，往往趋向于分解。这需要对风险对冲策略进行回顾观察资产之间相关性的变化。如果发生冲击那么在国际上，它提出了关于存在的关键问题的投资组合多元化效益。市场共同的增长在危机期间对投资组合分配有重大影响和国际投资者的风险管理策略。上升汇率波动以及与之相关的货币风险国际投资引起了轰动。同时市场垮台暴露了国际多元化的机构投资组合面临危险，可能对付款有影响和解决过程。尽管如此，这是可能的实际经济可能导致严重的宏观经济波动并可能引发一些经济体相应的衰退。

King and Wadhwani（1990）的开创性研究旨在测试美国，英国和日本在美国的股票收益之间的传染1987年的股市崩盘是否相关这些市场在活动期间增加并发现存在整个市场的重大传染效应。 但是，福布斯和Rigobon（2002）表明，跨市场相关系数有偏差向上（因为较高的波动率转化为较高的相关系数）在危机期间由于数据异方差。因此，关于相关性的最新工作将对样品进行校正选择偏倚是从危机时期的任意选择产生的并且侧重于条件相关而不是无条件相关系数。

虽然存在着大量关于金融传播的文献危机中，经验文献往往侧重于传播在单一资产类别中，国际上的冲击主要是股票。本文的目的是调查财务现象跨资产类别的传染性国际货币和货币3在中国，欧元区（EZ），印度，日本和美国（美国）期间全球金融危机和欧元区债务危机。

本研究基于使用条件相关性的分析属于相关分析的文献。然而，我们不要任意挑选危机时期和使用而是统计和基于事件的方法的组合（类似于Kenourgios等人，2011; Ahmad等人，2013; Dimitriou和Kenourgios，2013;和肯尼亚斯等人，2016）。我们认识时间段为全球金融危机和欧元区债务危机内生通过利用Markov切换向量自回归（MS-VAR）分别为美国和EZ的股票和货币市场模型。此外，我们利用危机期间的事件证实我们的时间表。随后，我们估计时变条件股权和外汇市场的相关系数中国，EZ，印度，日本和美国，采用DCC-GARCH模型（Engle，2002）。此后，我们测试是否存在传染性/飞行性质量效应/市场间的相互依存关系。最后，我们利用联邦储备委员会建立的财务压力指数是圣路易斯评估传播中全球风险所起的作用

处理。

值得注意的是，有越来越多的文献存在在美国最近的危机期间，跨市场的金融传染EZ特别是在国际单一资产市场的背景下本文对现有文献在以下几个方面做出了贡献。首先，我们通过检查传染病来增加实证研究跨多个资产类别国际股票和货币市场在最近的危机期间。二，实证检验的影响金融危机对股票和货币回报之间的动态往往主要关注欧洲经济共同体。在本文中，我们寻求解决发达国家和新兴市场传播传染病的问题。第三，我们提出并分析时变条件相关性在全球各个阶段，跨市场金融危机（GFC）和欧元区债务危机（EZDC）。另一个研究的新特点是调查财务的影响国际公平和货币市场联系的压力指数。最后，为了解决相关性的批评Pesaran和Pick（2007）的研究，我们利用a选择危机期统计和基于事件的方法，还包括市场特定的回归和DCC-GARCH模型的全球因素。

本文的其余部分组织如下：第2节简明扼要回顾现有关于危机的理论和实证文献及其对国际金融市场的影响。实证策略市场选择见第3节第四节阐述了危机时期动态条件相关模型并讨论其结果第五节金融压力指数对跨市场有条件的影响相关性将形成第6节的部分得出结论。

2.对金融市场的危机和影响

我们研究了的几个方面已经突显出来了在现有文献。理论文献试图解释在传播危机和蔓延方面发挥作用的渠道。另一方面，经验文献不仅涉及自身，与传播的渠道，但也测量和存在在资产类别内和资产类别中都有传染性。现有的实证文献来自于不充分的关注已经为跨多个资产类别的危机传播付出了代价。我们试图在本研究中解决这个差距。根据理论文献，金融传染的传播主要发生在全球共同的冲击中（Masson，1999;卡尔沃等人，1996）或直接的经济联系，如密切的贸易关系（Glick and Rose，1999; Corsetti等人，2000; Forbes，2002）和财务相互关系（Goldfajn和Valdeacute;s，1997; Van Rijckeghem和Weder，2001）或由于间接影响，如全球投资者的变化态度6 Pavlova和Rigobon（2008）提出了一个动态均衡模型来检验股票价格之间的相互联系中心和周边经济体的汇率和属性股票价格与投资组合约束的过度协调由中心的投资者面对，导致财富转移和传染效果。

传统的计量经济学技术大多数是经验性的文献采用不适合传染性的测量由于数据受到异方差的困扰，所以忽略了变量偏差和内生性（Forbes and Rigobon，2002; Dungey et al。，2005;

Pesaran and Pick，2007）。一些常规的技术用于测试传染效应的是相关性破坏，ARCH / GARCH框架，logit和probit模型。在特别是，Pesaran和Pick（2007）批评了分析使用相关性故障，用于先验和推荐选择危机期包含市场特定变量。有很多研究涉及到传染病股市7和对货币市场的投机性攻击8的危机。我们提请注意研究交易在跨资产类别测量国际上的传染性。来自国际上传染病研究的现有证据股票和货币市场9与Kallberg等人混合（2005），Flavin等（2008），Dungey和Martin（2007），Tai（2007）和Walidet al。 （2011）报道存在传染病的影响，而博世（2005）和卡纳斯（2005）总结出没有传染性.10实证研究重点关注金融危机对公平的影响因为货币回报往往集中在EMEs上，只有有限的文学体系（Dungey and Martin，2007）专门用于考试在发达国家和EME市场之间的相互联系。现在纸张利用了开发和新兴市场样本的数据检查国际股票的传染情况和美国和EZ近期危机期间的货币。

3.实证策略和市场选择

本节阐述了实践经验和选择

的市场，以实现本文的既定目标。

3.1。实证策略

Dornbusch等人（2000，第177页）定义了传染现象作为“对个人的冲击后跨市场联系的显着增加国家（或国家集团）按其程度测量相对于此，资产价格或资金流动在整个市场中相互转移在平静的时期共同运动“。因此，传染病检测涉及到以下关键点 - 确定动荡/危机（和宁静/非危机）时间段，共同运动程度的度量在资产市场之间进行测试，并显着增加了联动

在动乱时期。这项研究是基于分析条件相关系数，因此，作为标准文献我们需要定义危机的根源。如果是全球金融危机和欧元区债务危机，动荡的起源美国和经济特区分别是明确的。

我们的经验建模策略包括以下步骤。在第一步，我们通过利用a来确定内生的危机时期马氏转换矢量自回归（MS-VAR）公式美国和EZ的股票和货币市场。此外，我们证实了从统计学得出的危机制度的日期马可夫切换模型通过与主要事件进行比较在美联储构建的危机时间表中强调圣路易斯银行，欧洲中央银行，卫报，电报和其他来源。此后，我们指定一个DCC-GARCH模型产生资产的时变条件相关系数市场回报11.最后，我们测试是否存在传染性/飞行性对所选股权和外汇的质量影响/相互依存使用OLS的市场具有强大的标准错误。 最后，我们学习财务压力上升对动态条件相关的影响通过使用AR模型，金融市场的系数具有强大的标准错误。

3.2。选择市场

在本研究中，我们分析了近期危机发生的影响，即全球金融危机（GFC）和欧元区债务危机

（EZDC）在两个发达国家的主要国家（即，欧元区，日本和美国）和新兴经济体（即中国和印度）。这是评估近期影响的目标两个经济体的危机分两类。据国际货币基金组织“世界经济展望”（2014年），世界GDP的份额评估在这些国家持有的采购权平价是58％。这是

尽管股票市值每股都高达N40％的这些经济体（2015年世界发展指标）。事实上，他们拥有主要证券交易所。传染的可能性重要时刻可能会对选定市场产生影响我们研究它们之间的贸易和金融联系（表1）。在A组，进出口份额的趋势表明这些经济体有重要的贸易关系。从B组，我们观察到其他经济体在经济上依赖于欧元区美国银行。

为了测试国际股票和货币的蔓延在GFC和EZDC期间，我们每周收集数据彭博社正在研究的样本是2005年8月至9月2014.12中国，印度，印度，日本和美国，即上海综合指数（sCHI），中国人的系列元/美元（eCNyen;）汇率，标准普尔75指数（SEZ），欧元/美元（eeuro;）汇率，CNX Nifty 50指数（sIND），INR / USD（e₹）交换利率，日经指数（sJPN），日元/美元（eyen;）汇率13和标准普尔500指数索引（sUS）已被使用。值得注意的是，中国和印度的汇率都遵守通过管理的浮动汇率制度。中国货币是更多的监管，更高的干预，因此，我们不期望它与国际市场密切相关。但是，在国际投资组合多元化背景下，特别是“Fab五”中国和印度的新兴

市场包含了中国货币从分析货币风险的角度来看，是至关重要的危机。 更是如此，因为中国市场提供了一个标记的货币低风险，回报微乎其微，印度市场投标一个风险较高，回报较高的一个如文献标准，股市时间序列价格和汇率被模拟为对数的第一个差异或以回报形式.15描述性统计和九个市场的回报无条件相关矩阵为如表2（A和B）所示。平均每周收益是印度股市指数最高，中国人最低元/美元汇率。此外，中国股市即上海综合指数回报幅度最大。至少波动回报系列是每美元兑换人民币利率回报，因为它被牢牢地控制。此外，无条件相关其中股票普遍偏高（N0.5）和正值。汇率回报的无条件相关性为负3例中有2例，发生率相对较低。然而，股票和货币对之间的相关系数为混合（积极和负面）。

4.确定危机时期

Dungey等人的研究（2005），佩萨兰和皮克（2007）强调基于相关性分解的传染性测试可能

如果危机时期被选为先验，则有偏见。规避这个问题，我们合并统计和基于事件的方法来识别危机发作。这个实证策略已被几个人采纳最近的研究如Kenourgios等（2011），Ahmad et al。 （2013），Dimitriou和Kenourgios（2013）和Kenourgios等人（2016）。我们构建股票和交易市场收益的MS-VAR模型在美国和欧元区，危机爆发。这些经济特定的MS-VAR模型使我们能够识别和选择危机期分别为GFC和EZDC内生。然后证实危机来自于具有正式日期的模式

圣路易斯联邦储备银行，欧洲中央银行等来源。 本节介绍了MS-VARmodel并提出了各个阶段的两个危机。

4.1。 马尔科夫切换向量自回归模型

美国（和EZ）股票的第一和第二回报汇率回报由二维双变量描述具有异方差的马尔科夫切换模型。 这个框架允许我们来描述美国和平的危机制度EZ市场分别。 马可夫切换拦截自回归异方差（MSIAH）模型（Hamilton，1989，1990年 Guidolin，2011）具有以下二元组合的一般形式MSVAR（p）过程

其中是内生变量的2times;1向量，即返回美国股市sUS（或EZ股市sEZ）并返回日元兑换（eyen;）汇率（或欧元兑换欧元）。 mu;St是一个2times;1的政权依赖平均回报向量; kappa;j，St为2times;2矩阵的制度依赖性VAR系数; St = 1,2是潜在状态变量驱动所有参数矩阵。 这是一个不可约束的，非周期的和遍历两状态马尔科夫链过程与转换矩阵这种过程将被称为具

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