完全无风险-Granger 因果关系: 任一市场的风险均不Granger-
引起另一市场的风险，并且两个市场间不存在任何即时风 险溢出效应
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渐进 理 论
在备则假设情形下，有
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有限样本功 效
数据生成过程 (DGP):
零假设
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有 限 样 本功 效
备则假设1： 由均值产生的Granger -风险因果关系
日内高频数据的易获得性给学者提供了良好的条件去研 究和金融交易过程相关的各种问题，并引起了学者的 广泛研究兴趣。
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研究现状
风险溢出效应
波动被用作标准的风险度量,方差-Granger因果关系被用来考察金融
市场间的波动溢出效应
理论方法 Granger Robins 和 Engle (1986) , Cheung和Ng (1996), Hong (2001) 实证研究
其中
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单侧检验统计量 若使用截尾核 实际上等价于Granger (1969) 基于回归的统计量 其中 是如下回归的中心多维相关系数
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优点
➢ 随着样本容量的增加，它可考察更多的滞后阶数。 这可以确保当存在风险-Granger因果关系时，在很 广的备择假设范围内，检验都有能力将其检测出来。
备则假设2：由方差产生的Granger -风险因果关系
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有限样本功效
备则假设3：由偏度和峰度产生的Granger -风险因果关系 新息服从Hansen广义t分布
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有限样本功 效
小结：
在有限样本情形下，提出的统计量在原价设和各 种典型的备择假设都有合理的功效。
基于截尾核的检验统计量与回归属性的检验统计 量也都有合理的置信水平。但是在备择假设情 形下，尤其是滞后阶数较大时，其检验能力弱 于非均匀核统计量，而非均匀核统计量对滞后 项的选择比较稳定。
Hamao, Masulis,和 Ng (1990), Lin等(1994); Ng (1996); Booth等 (1997); Cheung 和 Ng (1990, 1996); Engle等 (1990); Engle和Susmel (1993); King和Wadhwani (1990); King 等 (1994);
概率密度预测: Diebold等 (1998), Granger (1999), Granger和 Pesaran (2000), 当预测者的损失函数是非对称的或标的过程是非高斯过 程时，密度预测对决策尤为重要。也有助于即时波动率的预测， 风险管理和期权定价。
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检测极端风溢出效应的计量方法
风险-Granger因果关系
0 : P ( Y 1 t V 1 t|I 1 ( t 1 ) ) P ( Y 1 t V 1 t|I t 1 )
与
A :P ( Y 1 t V 1 t|I 1 t 1 ) P ( Y 1 t V 1 t|I t 1 )
在 H 0 ,时间序列 {Y 2 t }关于信息集 I t 1 在风险水平
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实证研究
------中国股市与世界其它股市之间的大风险溢出效应 中国股市的特有性质
分割性: 新兴大陆市场和发达的香港市场 外国投资者和国内投资者区别对待 股票种类的独特性: A, B 和 H 股
最大的新兴市场
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数据
样本区间：1/2/1995—4/4/2003 指数: 上证A 股指数(SHA)、上证B 股指数(SHB)、 深证成份A 股指数(SZA)、深证成份B 股指数(SZB)、 香港恒生中国企业指数(HKH 或H 股)、香港恒生指数(HSI) 台湾加权指数(TWI)、新加坡海峡指数(STI)、 南韩综合指数(KOSPI)、日本日经225 指数(NK225)、 美国Standard & Poor 500 综合指数(SP500) 德国DAX30 指数(DAX)
条件自回归持续期模型 (ACD)
ACD模型: Engle和 Russell (1998), Bauwens 和Giot (2000), Fernandes 和Grammig (2003), Zhang, Russell和 Tsay (2001), Ghysels, Gourieroux 和 Jasia
•研究背景 •研究现状 •理论方法：风险溢出效应的检验统计量 •实证研究：中国股市与世界其它股市之间的大风险 溢出效应
•自回归条件持续期模型(ACD)的实证分析 •总结 •读博期间参加的课题、国内与国际会议 •读博期间完成的论文
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研究背景
如何监测控制风险已经越来越受到业界、政府管理层以 及学术界的重视。当对金融风险进行监控时，市场大 幅下跌的概率常受到极大的关注。大幅市场下跌现象 较为普遍。
下并不Granger-引起时间序列 {Y1t }
在 H A ,时间序列 {Y 2 t }关于信息集 I t 1 在风险水平
下并Granger-引起时间序列 {Y1t }
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检验统计量
定义基于VaR的“风险指标函数”：
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检验统计量
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单侧检验统计量 基于核函数的风险-Granger 因果关系检验统计量：
博士学位论文答辩 2005-5-20
风险溢出效应与条件持续期 模型研究
答 辩 人：刘艳辉 指导教师：成思危 教 授(中科院数学与系统科学研究院)
汪寿阳 研究员(中科院数学与系统科学研究院) 洪永淼 教 授（美国康奈尔大学） 专业方向：管理科学与工程
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内容提要
中国科学院数学与系统科学研究院系统科学所
➢ 对高阶时滞赋予递减权重，这符合金融市场更多 是受近期而非远期发生的事件的影响的情形
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渐进 理 论
在备则假设情形下，有
表明统计量有渐进概率为1的检验能力。
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双向风险-Granger 因果关系检验
双边风险-Granger 因果关系检验: 关于信息集 I t1 任一市场
的风险均不Granger-引起另一市场的风险
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风险溢出效应
风险值 (VaR) : VaR现已成为国际金融监管标准的一部分，在实践中被金融 机构和监管部门广泛使用 .
Hong (2001)引入了一个新的概念---风险-Granger因果关系， 来考察一个市场的大风险是否会Granger-引起另一个市场的 大风险。
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中国科学院数学与系统科学研究院系统科学所