第1章绪论
1.1选题背景及意义
自20世纪90年代以来，国际金融市场发生着剧烈的变化。金融全球化已经演变为一个不可逆转的历史潮流。金融全球化即各国各地区在金融业务等方面相互协调、相互渗透、相互竞争,当这些已经发展到一定的程度的时候，全球的金融系统便会形成一个具有密切联系，并且不可以将其分割的整体结构。金融全球化在一定程度上推动了世界经济的发展,进而对社会各方面均存在积极的作用。然而，金融全球化在另一方面导致了各国不断加深对金融市场的开放程度，金融市场间的高度依存性使得任何国家或者地区的金融市场局部因素都会迅速传染、波及，甚至放大到其他国家或地区。资本在世界范围内的大量、快速、自由流动在某种情况下则会催生较大范围的金融风险，继而产生金融波动及金融危机爆发等问题。国际金融市场动荡幅度加剧，金融危机多发频发。特别是2007年美国爆发的次贷危机，通过金融关联和贸易关联等机制迅速传导到了以欧元区和日本为代表的发达经济体和以中国、俄罗斯、巴西为代表的新兴市场国家，从2008年2月起逐步演变为全球性金融危机。这场危机在全球范围内导致大量金融机构陷入困境，各主要经济体相继受到影响，经济增长大幅下挫，其剧烈程度在相当长一段时间内随时间的推移而不断提高，并出现全球传染的特性。这种渐进强化的特征，超出了人们对金融危机传统意义上的理解，从而对金融监管提出了更高的要求。金融市场的全球传染效应正迅速演变成国际范围内的重要研究课题之一。金融危机的传染，往往给一个国家或地区经济带来巨大的损失的同时，伴随着危机的频频发生将致使破坏性后果的严重性更强，如汇率剧烈波动、股市暴跌、外汇储备耗尽、金融机构大量倒闭、经济持续低迷、失业率大幅提升等，这些问题不断影响甚至冲击国家政局的稳定。正是由于国际金融危机传染的巨大破坏力，越来越多国内外学者开始从国际资本流动、贸易往来、投资者心理预期、政策引导等方面研究传染的内在机制，并促成了国际金融危机传染理论的发展。此外，经济全球化作为历史大趋势，中国经济发展同样不可能离开国际资本市场和资本自由流动的支持，融入世界经济是中国的必然选择。
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1.2综述国内外有关本选题的研究现状Bertero 和 Mayer(1989)、King 和 Wadhwani(1990)、Calvo 和 Reinhardt(1996)、Baij和Goldfajn(1998)[2]等学者对几次大的国际金融危机进行了研究，并且都得出了金融危机的发生使跨国资本市场的相关性显著增强即存在危机传染的结论；Glick&Rose9(1999)[3]利用概率单位模型对1971-1997年的五次危机进行了研究，验证了存在贸易传染的渠道，并且金融危机会在贸易联系比较强的国家间进行传播；Kaminsky和Reinhart (2000) [4]提出了“真正的传染（True Contagion) ”效应，认为危机传染与可观测到的宏观经济或其他基本面无关，而仅仅是由于投资者或其他金融经济人的行为结果（净传染)；在Calvo和Mendoza (2000) [5]的研究中，无论是直接还是间接金融溢出，其原因都可归结为金融市场的非流动性，金融渠道的传染本质上是由资金的避险性和金融市场的非流动性所导致的；Forbes和1118013011(2002)[6]根据Boyer、Gibson和Loretan(1999)的思想对几次大的国际金融危机进行了研究，在调整了条件异方差后，在任何一次金融危中都未发现市场间相关关系被破坏的证据，进而得出了并不存在危机传染的结论。研究认为，在非危机时期国际市场之间就有很强的相关性，所谓的危机传染现象，只不过是这种强相关的波动在危机期间连续、成倍增加的原因。Longstaff(2004)[7]通过实证表明欧元区债券市场的波动性溢价现象能较为强烈的影响资金流动于股票和债券市场之间；Tai等（2007) [8]采用多元GARCH模型，以1997年亚洲金融危机为背景，对六个国家的股市进行了研究，实证发现其股市和汇市间存在明显的波动溢出效应；Michale (2009) [9]构建MGARCH-BEEK模型对东京商品期货交易所的三种期货品种进行研究，实证表明其间存在明显的波动溢出效应；Goyenko等(2009)_利用向量自回归技术发现美国股票与债券市场间存在相互作用。
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第2章Vine-copula旳基本知识
2.1 Copula
从研究对象上来看，目前国内出现了大量学者对金融市场的波动性影响进行探讨与分析，且均取得了一定的成果。然而，在对金融市场波动性予以分析的过程中，时间点的选取在某种程度上会对分析的结果产生相应的影响，这往往却被研究者所忽视，造成时间点选取的随意性，选取次贷危机这种重大时间点以对金融市场波动性影响进行有效研究的文章仍然不多，从而存在较大的研究空间。从研究方法上来看，在研究金融市场波动溢出中，目前在一定程度上仍停留在对两个市场的研究，对多个市场的研究还没有完全展开，诸多学者依然继续采用Copula以研究波动溢出效应，却不是采用Vine-copula以对波动溢出效应进行有效的分析。然而，仅仅只是对两个市场进行研究，局限性太强，金融市场间的波动性影响不仅存在于两个地区或者两个国家之间，在一些情况下会对多个地区或多个国家造成显著影响。而利用Vine-copula可以对多个金融市场的波动性影响进行有效分析，因此本文利用Vine-copula对四个金融市场进行相应的分析与探讨。
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2.2研究思路
从研究思路上来看，在对Vine-copula模型进行参数估计时，传统的算法就是直接利用极大似然估计，非线性函数最大化估计,从而得出估计结果，这已经成为学者们在对模型进行参数估计时的普遍做法。然而，面对现今参数估计研究领域存在的若干种最大化的算法,对非线性规划的算法，本身在某些方面均存在明显的优势和一定程度的劣势，这便会对参数估计结果的精确度或多或少产生影响,传统的算法往往会忽略算法的选择对产生的结果是否存在一定的影响，对于不同算法对参数估计有无影响这个问题，却仍无人讨论过。本文于是针对此问题，特别考虑算法对模型估计结果的影响，引入梯度法和序列二次规划法两种非线性算法，以分析算法的选取对参数估计的结果是否会产生影响。
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第3章VINE-COPULA在金融市场波动建模研究........11
3.1概述........11
3.2基本步骤........12
3.3参数估计的算法选择研究........16
第4章实证分析........21
4.1美国次贷危机的概述........24
4.2实证分析步骤........25
4.2.1收集数据........25
4.2.2边缘建模........26
4.2.3结点顺序的选择........26
4.2.4 二元Copula函数的选择........27
4.2.5参数估计........27
4.3实证结果分析........28
第5章总结........31
第4章实证分析
4.1美国次贷危机的概述
美国的次贷危机是从2006年春季幵始逐步显现的，2007年8月开始席卷美国、欧盟和日本等世界主要金融市场。如今，次贷危机已经成为国际上的一个热点问题。次贷危机（Subprime Mortgage Crisis)又称次贷房贷危机。它是指一场发生在美国，因次贷抵押贷款机构破产，投资基金被迫关闭，股市剧烈震荡引起的金融风暴。它致使全球主要金融市场出现流动性不足危机。次贷即“次贷按揭贷款”，“次”的意思是指：与“高”，“优”相对应的，形容较差的一方，在“次贷危机”一词中指的是信用低，还债能力低。造成次贷危机的原因有很多方面，其中，引起美国次贷抵押贷款市场风暴的直接原因是美国的利率上升和住房市场持续降温。利息上升，导致还款压力增大，很多本来信用不好的用户感觉还款压力大，出现违约的可能，对银行贷款的收回造成影响的危机。在美国，贷款是非常普遍的现象，从房子到汽车，从信用卡到电话账单，贷款无处不在。当地人很少全款买房，通常都是长时间贷款。可是我们也知道，在这里失业和再就业是很常见的现象。这些收入并不稳定甚至根本没有收入的人，他们怎么买房呢？因为信用等级达不到标准，他们就被定义为次级信用贷款者，简称次级贷款者。由于之前的房价很高，银行认为尽管贷款给了次级信用借款人，如果借款人无法偿还贷款，则可以利用抵押的房屋来还，拍卖或者出售后收回银行贷款。但是由于房价突然走低，借款人无力偿还时，银行把房屋出售，但却发现得到的资金不能弥补当时的贷款+利息，甚至都无法弥补贷款额本身，这样银行就会在这个贷款上出现亏损。_个两个借款人出现这样的问题还好，但由于分期付款的利息上升，加上这些借款人本身就是次级信用贷款者，这样就导致了大量的无法还贷的借款人。正如上面所说，银行收回房屋，却卖不到高价，大面积亏损，引发了次贷危机。
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结论
本文基于Vine-copula对金融市场的波动性进行研究，虽然在对金融资产间的相依结构进行描述时，运用Vine-copula高维构建估计多元联合密度函数的方式并不是首次，然而目前对波动溢出效应的研究多采用Copula模型，采用Vine-copula以研究波动溢出效应的研究领域仍比较缺乏。首先，本文在对Copula理论的相关定义、性质等进行综合性介绍的基础上，也对Vine-copula的相关理论做了一定的阐述。这为文章的研究内容奠定了坚实的理论根基。其次，针对目前在金融市场波动性的影响研究领域，选取美国次贷危机这种重大时间段以对金融市场的影响进行研究的文章仍比较少；在研究金融市场波动溢出中，还普遍停留在对两个市场的研究，对多个市场的研究还没有完全展开，仅仅只是对两个金融市场的研究，局限性太强这种情况。本文基于Vine-copula理论以观察次贷危机前后最佳拟合模型及其相关性质改变与否，来检验金融危机对多个金融市场的波动溢出效应是否存在影响。这种方法兼顾了金融市场动态变化特征及其相关性变化特点，在很大程度上更加贴近现实，使得研究分析的方法更加行之有效。最后，Vine的研究一般采取极大似然估计来估计参数，但是参数估计方法的选取对参数估计结果是否存在影响，这个问题还未有人予以分析，于是本文特别考虑算法对模型估计结果的影响，通过拟合仿真对两种算法进行比较，进而得出两个算法间的优劣性。
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参考文献（略）