吕龙
- 作品数：8 被引量：78H指数：3
- 供职机构：华中科技大学经济学院更多>>
- 相关领域：经济管理社会学更多>>
- 基于Pair Copula-SV-t模型的金融市场相关性分析被引量：3
- 2016年
- 随着国家金融改革进程的推进,以及人民币国际化及资本账户的进一步开放,不同资本市场资金的联动性研究也提升到了一个重要的地位。本文将SV-t模型和Pair-Copula分解相结合,创造性地提出Pair Copula-SV-t模型来度量金融资产间的相关性。该模型在运用SV-t模型度量边缘分布的基础上,通过Pair-Copula方法来得到高维联合分布。在对中国、美国和日本三个股票市场相关性结构的实证分析中发现,尽管Pair Copula模型和普通的多元copula模型都得到了的相关性结果,但似然比检验显示Pair-Copula模型在度量相关性方面更为有效。研究结论表明,中日股市相关性略高于中美股市,美日股市相关性大大高于中日股市。这为跨境金融监管与合作提供了指导建议。
- 张学功薛志超吕龙
- 关键词：随机波动率
- 城市房价溢出效应的测度、网络结构及其影响因素研究被引量：12
- 2019年
- 利用厚尾VAR模型构建测度指数来量化房价溢出效应大小,在梳理传导机制的基础上,采用35个城市数据分析房价溢出的网络结构与主要影响因素,结果显示:市场整体房价溢出水平自2011年以来上升11%,系统性风险加剧。城市房价相互溢出关系形成复杂的"小世界网络",北京等7个城市是"领导者",天津等7个城市是"经纪人",石家庄等11个城市是"双向引导者",青岛等10个城市属于"跟随者"。从全国范围看,人口流动与羊群效应是房价溢出的重要途径,但各板块存在差异。"领导者"主要依靠人口流动、资本流动与羊群效应实现房价外溢;"经纪人"与"双向引导者"依赖羊群效应实现房价外溢;"跟随者"主要依赖人口流动与羊群效应实现内部城市间相互溢出,但对其他板块影响不大。因此,政府部门应高度重视房价溢出效应可能诱发的系统性风险,完善房地产行业相关的产权、信息披露制度,提高楼市调控效率。
- 吕龙刘海云
- 关键词：网络结构影响因素
- 城市房价泡沫及其传染的“波纹”效应被引量：29
- 2018年
- 本文基于2007—2017年42个大中城市的季度数据,放宽住宅基础价值模型的常数参数设定,利用改进后的模型提高测度城市房价泡沫的准确度;立足房价泡沫测度结果,将有向无环图(GAP)与结构向量自回归(SVAR)模型结合,刻画房价泡沫传染的路径与强度,探究房价泡沫传染网络并利用QAP回归模型考察房价泡沫传染效应的影响因素。研究结果显示:中国房价泡沫水平上升速度较快,2007—2017年样本城市平均房价泡沫水平由20%上升至28.8%,9个城市超过40%;在房价泡沫快速集聚的背后,城市间房价泡沫传染效应发挥着重要作用,可解释房价泡沫水平的48.5%;进一步分析发现,房价泡沫传染整体呈现"由东至西"、局部呈现"由中心向外辐射"的空间特征。不同城市在房价泡沫传染过程中分别扮演"领导者"、"跟随者"、"经纪人"、"双向引导者"和"独行侠"的角色,多条房价泡沫传染路径构成复杂的网络结构;结果证实了城市房价泡沫传染的"波纹效应理论",即地理意义上的空间"近邻"关系会促进不同区域间的房价泡沫传染;值得关注的是,经济发展的协动性、人口流动与信息传递等非地理因素也会加剧城市间房价泡沫传染,这对房价宏观整体把控和城市间差异化调控具有重要启示。
- 刘海云吕龙
- 关键词：传染效应
- 基于Pair Copula-SV-t模型的金融市场相关性分析被引量：2
- 2016年
- 随着国家金融改革进程的推进,人民币国际化及资本账户开放的举措进一步推进,特别是最近人民币成功加入SDR,不同资本市场资金的联动性研究也提升到了一个重要的地位。本文将SV-t模型和PairCopula分解相结合创造性地提出Pair Copula-SV-t模型来度量金融资产间的相关性,该模型在运用SV-t模型度量边缘分布的基础上,通过Pair-Copula方法来得到高维联合分布。在对中国、美国和日本三个股票市场相关性结构的实证分析中发现,尽管Pair Copula模型和普通的多元copula模型得到了的相关性结构,但似然比检验显示Pair-Copula模型在度量相关性方面更为有效。研究结论印证了中日股市相关性略高于中美股市;美日股市相关性大大高于中日股市,研究结论印证了中日股市相关性略高于中美股市;美日股市相关性大大高于中日股市,为跨境金融监管与合作提供了指导建议。本文创新的模型研究方法可供借鉴。
- 张学功薛志超吕龙
- 关键词：随机波动率
- 基于Pair Copula-SV-t模型的金融市场相关性分析
- 2016年
- 随着国家金融改革的进行,人民币国际化及资本账户开放的举措进一步推进,特别是2015年12月人民币成功加入SDR,不同资本市场资金的联动性研究也被提升到了一个重要的地位。本文将SV-t模型和Pair-copula分解相结合,创造性地提出Pair copula-SV-t模型来度量金融资产间的相关性,该模型在运用SV-t模型度量边缘分布的基础上,通过Pair-copula方法来得到高维联合分布。在对中国、美国和日本三个股票市场相关性结构的实证分析中发现,尽管Paircopula模型和普通的多元Copula模型得到了相关性结构,但似然比检验显示Pair-copula模型在度量相关性方面更为有效。研究结论印证了中日股市相关性略高于中美股市,且美日股市相关性大大高于中日股市,并为跨境金融监管与合作提供了指导建议。
- 张学功薛志超吕龙
- 关键词：随机波动率
- 基于有效矩和粒子滤波方法的带跳跃杠杆SV研究——对沪深300期指的实证分析
- 2016年
- 随机波动率(SV)模型的精确似然函数很难得到而模拟却很容易实现,可借助有效矩方法(EMM)完成估计,但单纯的EMM估计无法得到波动率序列,需要借助滤波算法。本文通过蒙特卡洛仿真实验发现连续粒子滤波算法(CSIR)比普通粒子滤波算法精度更高;对沪深300期货指数的实证分析进一步发现,添加杠杆效应后的模型(SVL,SVLJ)能更好地描述沪深300期货指数的波动情况。
- 吕龙邓平军
- 关键词：波动率粒子滤波
- 全球股票市场系统性风险溢出研究——基于ΔCoVaR和社会网络方法的分析被引量：31
- 2018年
- 本文利用因子多元随机波动模型(MSV),计算全球40个股票市场间的溢出风险价值(ΔCoVaR),在此基础上利用社会网络方法构建系统性风险溢出网络,分析国际股票市场风险溢出的整体特征。研究发现:全球金融风险溢出存在明显的非对称性,开放的发达国家对外风险溢出程度最高,开放的发展中国家主要遭受来自外部的风险溢出;全球风险溢出网络存在明显的无标度性和小世界性,少数市场在风险溢出中发挥着更重要的作用,后危机时代依然潜藏巨大风险;中国在全球风险溢出网络中处于相对边缘的位置,中国香港既是内地市场的直接外部风险来源,也是内地市场与外部冲击的重要中介。
- 刘海云吕龙
- 关键词：系统性风险社会网络
