探討股票市場與債券市場的關聯結構－動態Copula模型

Abstract

本文主要目的是要藉由動態Copula模型來對股市與債市之間的關聯結構作一個精確的描述，以美國、加拿大、英國、法國、德國的股票指數和十年期公債價格指數來做為研究對象，根據各種可能用來描述股債市關聯結構的copula函數(Gaussian、Student t、Frank)，來選出最適當的模型，結果以Student t copula為三個copula函數中最能夠描述股債市之間關聯結構的模型，指出股債市在呈現正相關的同時也伴隨著tail dependence的現象，較能捕捉股債市報酬同時落於極端狀況的機率，並藉由copula函數的關聯結構參數來回顧過去1990年到2008年這段期間，當金融市場發生金融危機時，兩個最主要的投資市場：股市與債市，兩者之間的結構是否發生了轉變，結果發現從1990年到2000年間股債市維持在正相關的結構，而從2000年網際網路泡沫化之後，股債市則產生結構的轉變，由正相關轉為負相關的結構，但在2003年之後，發現美國國內股債市關聯性產生劇烈的波動，而主要的原因是跟許多外匯貿易國(如：中國、日本…等)，對美國的出口而長期所累積下來巨額的外匯存底有關，尤其以目前外匯存底居世界第一的中國，這些國家把擁有外匯存底投入在美國的政府公債或房貸抵押證券，使得當時正處於升息的美國，債券價格呈現上下劇烈的波動，導致美國股債市之間的關聯性出現大幅的震盪。