基于SJC-Copula函数的新三板基础层和创新层间风险溢出效应研究开题报告

1. 研究目的与意义

新三板市场，即全国中小企业股份转让系统，被称为中国的纳斯达克，为发展中的创新型、创业型、成长型中小微企业服务，最早起源于2001年股权代办转让系统，即旧三板市场。2006年设立中关村科技园区非上市股份有限公司股份报价转让平台，之后推广到全国，推动旧三板改革为新三板市场。新三板市场是由主板、创业板、新三板、区域性股权交易市场、场外柜台交易市场等构成的我国多层次资本市场体系的重要组成部分，新三板正式运营以来，产生了诸多问题：公司进入市场高门槛导致流动性不足、市场交易投资积极性不高、融资额度降低等，主动摘牌或者不符合条件退出市场的公司增多导致新三板挂牌公司数量锐减，为了应对新三板市场边缘化的危机，2019年股转系统发布分层管理办法，推动新三板分层制度改革。新三板改革全面深化以来，良好地改善了市场的流动性和融资能力，分层制度可以为各个层次挂牌公司的交易发行制度以及信息披露要求进行差异化安排，并且有效降低信息搜寻成本、提高投资分析以及风险控制能力。波动溢出效应是股票市场的基本特征之一，而国内外学者大多从宏观的角度，对不同金融市场或者国际间金融市场进行研究，对于微观层面的研究较少。新三板市场的分层制度改革之后，不同层次之间的风险溢出效益则有效反应了信息在层次间的传导，体现了风险在整个新三板市场的传导路径，而单个市场的风险能够连带地影响到整个金融市场，所以研究新三板市场基础层与创新层之间的风险溢出效应对于推进新三板进一步深化改革、有效防范金融风险以及完善市场的稳定性方面有着积极意义。而金融市场相关性随时间推移变化不稳定的特征，相关研究表明，copula函数比较适合中国金融市场特征，并且sjc-copula能够全面灵活刻画两个市场动态相依的复杂结构变化过程。

2. 研究内容和预期目标

1、研究内容

利用sjc-copula函数对基础层和创新层相关性以及其动态变化过程进行刻画描述，进一步分析两个市场的风险溢出强度，并总结造成新三板市场不同层次风险溢出强度的影响因素。

2、拟解决关键问题

3. 国内外研究现状

国内外研究金融数据相关性方法上，从静态模型发展为动态模型。传统的研究办法有格兰杰因果检验、VAR模型、相关系数法、动态GARCH模型、向量误差修正模型VECM脉冲响应和非线性Granger因果检验等。Copula理论由Sklar提出，Embrechts首次将它引入金融领域，得到突破性发展。Patton提出时变Copula模型，使Copula可以刻画数据随时间变化的特征。发展至今Copula函数衍生出具有不同特征的模型，如Clayton Copula、Frank Copula、Normal Copula、t-Copula等。成为解决金融变量相关性问题的主流办法。张晓庭首次将Copula引入国内，分析介绍了Copula函数定义、性质以及对于国内金融市场的可行性。韦艳华等人为促进Copula函数对国内金融市场分析应用做出了巨大贡献，通过t-GARCH模型结合Copula刻画分析上证指数各板块收益率序列条件相关性。孙志宾发现Copula是刻画中国股票市场相依性结构最好的函数。王璐等人在引入沪深股市尾部相关系数的基础上，讨论了它们的Copula度量以及相关性质。李璁、陈荣达利用SV-t-Copula模型研究发现股指期现市场间存在非对称的尾部条件正相关关系。傅强等利用时变Copula函数，研究沪港股市尾部相关性，发现两市的关联程度表现的趋势逐渐增大，并且在下尾相关性上表现更显著。吴建华等分析如何进行具体Copula函数选择，并指出了现有以似然准则为选择标准的不足。徐胜等基于BEKK-GARCH模型与Copula模型的结合研究债券市场的收益波动溢出，研究结果表明我国银行间、交易所债券市场存在双向的波动溢出。张伟伟等根据利率数据结合时变Copula模型研究了中国股指期货与现货之间的动态相关性。曹媛媛针对多元市场间相关性问题引用Copula模型进行深入研究，应用Vine-Copula研究了黄金、石油以及5个国际股市之间的相关性。王世文等利用时变Copula函数，研究我国原油、沥青以及聚丙烯期货收益率间动态相关关系。刘剑锋利用多种Copula函数研究国际原油价格指数与中国11个行业指数间的静态以及时变相关关系，结果指出，其静态相关性很低，时变相关性相对显著。吴筱菲研究认为国内股市与香港股市存在非线性且非对称的时变相关关系，且存在高低两种不同状态的概率转换。国内学者从研究国内与发达国家之间金融市场相关性，逐渐转变为研究国内股票市场间相关性。对于风险溢出效应，国内外学者展开了大量研究。Kaewkheaw采用Copula函数探究美国汇率与黄金市场之间的风险溢出效应，结果表明两者关联度较弱。周爱民和韩菲构建GARCH-时变Copula-CoVaR模型研究股票市场和外汇市场之间的风险溢出效应。上述方法更加侧重于对两个金融子市场之间的风险溢出效应测度，忽略了整个金融市场间的网络关联性。信息溢出指数和复杂网络方法相结合能够准确刻画金融市场之间的风险溢出方向和强度，有效揭示了金融市场风险溢出动态演变规律。如刘超等利用溢出指数和复杂网络方法测度了国金融市场风险溢出强度和方向，结果表明我国金融市场存在波动性、不确定性和非对称性特征。宫晓莉等探究了我国金融机构系统性风险度量和外溢效应，结果发现金融机构间网络拓扑结构是影响系统性风险的重要因素。

4. 计划与进度安排

本文通过对新三板市场基础层和创新层两个层次的相关数据，基于sjc-copula函数进行建模，刻画两个市场的风险溢出强度，并解释两个层次风险溢出效应的影响因素。

主要的研究计划：利用知网等文献检索平台查找并研究相关文献，充分了解新三板市场和风险溢出效应的特征和性质，并学习copula函数理论，为实证研究做好理论准备；对新三板市场基础层和创新层挂牌企业相关数据进行选取并处理，建立模型，利用相关软件分析处理数据，对风险溢出效应进行可视化处理；探寻影响风险溢出效应的诱因，并对此进行分析论证；最后对得出的结果进行总结。

5. 参考文献

[1]yang l ,yang l ,ho k c , et al. dependence structures and risk spillover in china''s credit bond market: a copula and covar approach[j]. journal of asian economics, 2020.

[2]mna b . systemic risk in european financial and energy sectors: dynamic factor copula approach[j]. economic systems, 2020, 44( 4).

[3]zhang c ,yang y ,zhang t , et al. the integrated measurement about carbon finance market risk of commercial banks based on copula model[j]. chinese journal of management science, 2015.