Comovement between the Chinese Business Cycle and Financial Volatility: Based on a DCC-MIDAS Model
Comovement between the Chinese Business Cycle and Financial Volatility: Based on a DCC-MIDAS Model
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中国经济周期与金融波动的联动关系：基于DCC-MIDAS模型
DOI：
10.1080/1540496x.2019.1620100
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发表时间：
2019-06
影响因子：
4
通讯作者：
Jiang Tianpei
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Zheng Yuhang;Wang Zhenzhen;Huang Zhehao;Jiang Tianpei
本文利用动态条件相关混合数据样本(DCC-MIDAS)模型，研究了1994-2017年间中国经济周期与金融变量之间的协变关系。分析了经济周期与金融波动性之间的关系和传染关系，构建了DCC-MIDAS模型来刻画经济周期与金融波动性之间的动态关系。然后，我们进行了实证分析，发现中国经济周期与金融波动之间的关系和传染是协动的。短期冲击既可以影响长期关系，也可以滞后地影响相关系数的变化。短期冲击的累积可以转化为长期趋势，这解释了动态相关的长期效应。使用高频数据构建该模型比使用低频数据获取了更多的信息，从而揭示了经济周期与金融波动之间更深刻的协变规律。
ABSTRACT In this paper, we investigate the comovement between the Chinese business cycle and financial variables from 1994 to 2017 using a dynamic conditional correlation-mixed data sample (DCC-MIDAS) model. We analyze the relation and contagion between the business cycle and financial volatility and then construct a DCC-MIDAS model to capture the dynamic relation between the business cycle and financial volatility. Then, we carry out an empirical analysis, finding comovement in the relation and contagion between the Chinese business cycle and financial volatility. Short-term shocks can influence both long-term relations and variations in the correlation coefficients with a lag. An accumulation of short-term shocks can be transformed into a long-term tendency, which explains the dynamically related long-term effect. Constructing this model with high-frequency data captures more information than using low-frequency data, which reveals more profound patterns in the comovement between the business cycle and financial volatility.
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影响因子：
3.3
作者：
W. Bagehot
通讯作者：
W. Bagehot
DOI：
--
发表时间：
1973
期刊：
The American Economic Review
影响因子：
--
作者：
L. Robert
通讯作者：
L. Robert
影响因子：
3.3
作者：
Jérôme de Boyer des Roches
通讯作者：
Jérôme de Boyer des Roches
影响因子：
1.2
作者：
A. Belke
通讯作者：
A. Belke
DOI：
--
发表时间：
2007
期刊：
Foreign Affairs Review
影响因子：
--
作者：
Wang Yan-jun
通讯作者：
Wang Yan-jun