[论文解读] Quantile Dependence between Stock Markets and its Application in Volatility Forecasting

Heejoon Han|arXiv (Cornell University)|Aug 25, 2016

Financial Risk and Volatility Modeling参考文献 22被引用 3

一句话总结

本文提出了一种基于交叉分位数相关性的分位数增强波动率模型，利用美国股市对英国、德国、法国和日本股市的分位数依赖关系与方向性可预测性，以改进这些市场的波动率预测。研究发现，美国市场与新兴市场之间存在非对称尾部依赖，且美国向新兴市场的尾部溢出效应更强，尤其是在左尾部。通过整合尾部事件的可预测性，该模型在样本内和样本外预测中均表现出更优的性能。

ABSTRACT

This paper examines quantile dependence between international stock markets and evaluates its use for improving volatility forecasting. First, we analyze quantile dependence and directional predictability between the US stock market and stock markets in the UK, Germany, France and Japan. We use the cross-quantilogram, which is a correlation statistic of quantile hit processes. The detailed dependence between stock markets depends on specific quantile ranges and this dependence is generally asymmetric; the negative spillover effect is stronger than the positive spillover effect and there exists strong directional predictability from the US market to the UK, Germany, France and Japan markets. Second, we consider a simple quantile-augmented volatility model that accommodates the quantile dependence and directional predictability between the US market and these other markets. The quantile-augmented volatility model provides superior in-sample and out-of-sample volatility forecasts.

研究动机与目标

• 检验美国股市与主要国际股市（英国、德国、法国、日本）之间的分位数依赖关系及方向性可预测性。
• 弥补现有研究中仅基于基本依赖度量而未直接利用测量到的分位数依赖关系进行波动率预测的空白。
• 开发并评估一种简单的分位数增强波动率模型，整合美国市场对其他市场的方向性可预测性。
• 通过利用基于分位数的溢出效应，提升英国、德国、法国和日本市场的样本内与样本外波动率预测性能。

提出的方法

• 采用交叉分位数相关统计量，测量收益率序列分位数区间之间的依赖关系，实现对尾部依赖的非参数分析。
• 利用分位数命中过程计算交叉分位数相关性，以检测某一市场在特定分位数下对另一市场的方向性可预测性。
• 对交叉分位数相关性统计量进行Box-Ljung检验，以检验在多个滞后阶数下是否存在显著的序列相关性。
• 使用GJR-GARCH模型对收益率进行标准化，以分离出条件分位数依赖关系，避免波动聚集的影响。
• 通过引入由美国股市尾部事件预测得到的乘法成分，构建分位数增强波动率模型。
• 采用标准波动率损失函数，通过样本内拟合优度与样本外预测准确性来评估模型性能。

实验结果

研究问题

• RQ1 美国股市与主要国际股市之间是否存在显著的分位数依赖关系？该依赖关系是否在不同分位数区间有所差异？
• RQ2 美国市场对其他市场的方向性可预测性在左尾部与右尾部事件中的强度与持续性是否存在差异？
• RQ3 基于分位数的依赖关系，特别是来自美国股市尾部事件的依赖关系，是否能改善其他市场的波动率预测？
• RQ4 将美国市场方向性可预测性纳入模型后，对英国、德国、法国和日本市场波动率预测的准确性有何影响？
• RQ5 在通过标准化残差控制条件异方差性后，美国股市尾部事件对其他市场的预测能力是否依然稳健？

主要发现

• 负向溢出（左尾部依赖）显著强于正向溢出（右尾部依赖），且交叉分位数相关性在左尾部于较大滞后阶数下仍保持高位且显著。
• 美国市场对英国、德国、法国和日本市场的方向性可预测性显著强于反向方向，表明美国市场在尾部事件中具有领导地位。
• 在使用GJR-GARCH残差对收益率进行标准化后，美国市场对其他市场的方向性可预测性仅在左尾部第一阶滞后显著，而反向方向则不再显著。
• 该分位数增强波动率模型通过引入美国股市尾部事件作为预测成分，展现出更优的样本内拟合与样本外预测性能。
• 预测准确性的提升在左尾部最为显著，证实了非对称依赖关系在风险管理和投资组合配置中的重要性。
• 交叉分位数相关性显示，美国市场在市场下行周期中是系统性风险传导的关键驱动因素，尤其对欧洲和日本股市而言。