基于Copula理论的宏观经济与股票市场相关性研究
摘要： 为了刻画宏观经济与股票市场波动间的相关性，在静态Copula模型的基础上，应用了一种全新的条件动态Copula（DCC-Copula）技术，它可以捕捉到经济变量间动态的相关结构。结合Gaussian-GARCH模型和DCC-Copula函数，建立了DCC Copula-GARCH模型全面对宏观经济变量与股票市场之间相关性进行了分析。结果说明，随着时间的变化，宏观经济与股票市场波动之间存在着较稳定的正相关关系。
关键词： 宏观经济；股票市场；相关性；DCC-Copula
中图分类号：F830.91 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2014）33-0003-04
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宏观经济与股票市场波动之间的关系一直备受国内外经济金融界研究学者的关注。经济学家们普遍认为，宏观经济与股票市场之间存在密切的关系，但大多数研究只关注于宏观经济变量与股票市场指数间的浅在波动关系，对于其结构性内在原因的认识仍待进一步加深。中国经济已成为推动世界经济发展的重要动力，中国股票市场作为一个新兴市场，对宏观经济波动有着重要的警示和预测作用，为了保持经济平稳快速的发展，很有必要对宏观经济与股票市场波动间的相关性进行深入的研究。尤其最近几年，宏观经济与股票市场波动之间呈现出颇为复杂的关系，股票市场的波动更加具有不确定性，因此，不仅要明确它们之间存在着怎样的静态相关结构，分析它们之间的动态相关关系也变得尤为重要，且更具有理论价值和现实指导意义。
众多的国内外学者从理论到经验，从实证计量到规范化的分析，就宏观经济与股票市场间的关系展开多方面研究。例如，Schwert[1]（1989）采用了向量自回归模型，研究了通货膨胀率、工业增加值、货币供应量等宏观经济变量与股票市场的相关性，结果表明美国宏观经济变量不能很好的预测和解释股票市场的波动性，但是股票市场的波动却可以有效地说明宏观经济变量的波动，因此说明美国股票市场的波动性可以作为宏观经济变化的一个先行指标。
Ming-Hua Liu[2]（2008）选用股票价格、货币供应量、工业产值、通货膨胀率、汇率、利率等具有代表性的宏观经济指标，首次研究了中国股价与宏观经济系统的关系。通过引入异方差模型和协整检验，得出股票价格与宏观经济具有长期的相关关系，并且二者正相关。Morelli[3]（2002）应用ARCH/GARCH模型以及VAR模型研究了英国股票市场条件波动性和宏观经济变量条件波动性之间的关系，结果发现宏观经济变量中的汇率波动对股票市场的波动性有很强的预...
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