金融學(xué)專(zhuān)業(yè)外文翻譯----股票市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的行為方式

1、<p>　　畢業(yè)論文（設(shè)計(jì)）外文翻譯</p><p>　　外文題目：Approaches to Stock Market and Economic Activity </p><p>　　出 處：Asset Price，Booms and Recessions Financial Economi

2、cs </p><p>　　Form a Dynamic Persepective </p><p>　　作 者：Mohamed EI Hedi Arouri, Fredj Jawadi </p><p>　　Approaches to Stock Market and

3、Economic Activity</p><p>　　1.Introduction</p><p>　　The interaction of the stock market and economic activity has recently become an important topic in empirical finance as well as in macroeconom

4、ic research. The research has pursued two directions. A large number of papers have studied the impact of the stock market on real activity. Here particular emphasis is given to the relationship of the volatility of the

5、stock market and output. The research studies the impact of wealth, as evaluated on the stock market, on borrowing, lending and spending </p><p>　　On the other hand, another important line of research is to

6、show how real activity affects asset prices and returns. Often, proxies for economic fundamentals are employed to show that fundamentals drive stock prices and returns. The two main important variables for stock prices a

7、re the expected cash flows (and dividend payments) of firms and discount rates. Both are supposed to determine asset prices in a fundamental way. Empirical researchers have used numerous macroeconomic variables as proxie

8、</p><p>　　Other balance sheet variables, such as firms’ leverage ratio, net worth and liquidity have also successfully been employed Presently discussed approaches in the empirical literature have primarily

9、stressed either of the above mentioned two strands of research. Subsequently we will present some approaches, the relevant stylized facts for those approaches and some empirical results of the studies. Thereafter,we will

10、 presentmodels that deal with the interaction of macroeconomic factors and the stoc</p><p>　　2.The Intertemporal Approach</p><p>　　In the above table we present summary statistics of time series

11、 for U.S. and Europe on GNP, consumption, investment, employment, the treasury bill rate, equity return and the Sharpe-ratio. The latter measure of financial market performance has recently become a quite convenient meas

12、ure to match theory and facts, since, as a measure of the risk-return trade-off, the Sharpe-ratio captures both excess returns and excess volatility.85 Yet, we want to mention that the Sharpe-ratio might also be time <

13、;/p><p>　　the hierarchy of volatility measured by the standard deviation is common for U.S. as well as European data. As shown, stock returns exhibit the strongest volatility. The second strongest volatility is

14、 exhibited by investment followed by consumption. Employment has the lowest volatility. In addition, as can be seen for U.S. as well as European data, the equity return carries an equity premium as compared to the risk f

15、ree interest rate. This excess return was first stated by Mehra and Prescott (19</p><p>　　3. The Excess Volatility Theory</p><p>　　Other theories and macro econometric studies depart from the ma

16、rket efficiency hypothesis and pursue the overreaction hypothesiswhen employing macro variables as predictors for stock prices and stock returns (Shiller 1991, Summers 1986, Poterba and Summers 1988). Moreover, in this t

17、radition the role of monetary, fiscal and external shocks are seen to be relevant. Although in the long run stock prices may revert to their mean as determined by macroeconomic proxies of fundamentals in the short-run<

18、;/p><p>　　4.Heterogeneous Agents Models</p><p>　　In recent times numerous researchers have developed models of heterogeneous agents and heterogeneous expectations to explain waves of optimismand pe

19、ssimism, excess volatility – of the above mentioned type – and the statistical properties that characterizes asset price dynamics such as volatility clustering and time varying volatility. In principle models of heteroge

20、neous expectations are well suited to explain those phenomena. Yet there are also some short comings of those models, As indicated a</p><p>　　5. The VAR Methodology</p><p>　　Moreover, a more com

21、plete VAR study of the stock market and its interaction with other variables may also take into account inflation rates and exchange rates. Regime Change Models Overall, one might argue that the VAR methodology is strong

22、 in capturing lead and lag patterns in the interaction of the variables but it does not reveal important structural relations, in particular if nonlinearities prevail in the interaction of the variables. Moreover, dynami

23、c macro models may be needed to provide </p><p>　　6.Regime Change Models</p><p>　　There is some econometric work on the nonlinear interaction of stock market and output. The major type of models

24、 are built on Hamilton’s regime change models. The Hamilton idea (Hamilton, 1989) that output follows two different autoregressive processes depending on whether the economy is in an expanding or contracting regime, is e

25、xtended to a study of the stock market in Hamilton and Lin (1996). The above mentioned studies of threshold (or business cycle) dependent volatility points to the possi</p><p>　　7. Conclusions</p><

26、;p>　　Our review of empirical approaches to study the interaction of stock prices and output –or in some cases stock prices, other financial variables and output— should be viewed as an introduction to modelling asset

27、markets and economic activity. In Chap. 6 macro factors impacting stock prices are studied and a macro model that takes account of the interaction of macro variables and asset prices is introduced and empirical results r

28、eported. In Chap we explore the effects of new technology on asset p</p><p>　　譯 文： </p><p>　　股票市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的行為方式</p><p><b>　　1.簡(jiǎn)介</b></p><p>　　在實(shí)證金融以及宏觀經(jīng)濟(jì)研究

29、中，股票的市場(chǎng)和經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的互動(dòng)已成為一個(gè)重要課題。這項(xiàng)研究一直通過(guò)兩個(gè)方向發(fā)展。在實(shí)際活動(dòng)中大量的論文研究了股票市場(chǎng)的影響。這里特別強(qiáng)調(diào)的是對(duì)股票的市場(chǎng)和波動(dòng)的關(guān)系。該研究研究了財(cái)富的影響，通過(guò)借款，貸款和銀行的消費(fèi)，公司和家庭的行為對(duì)股市的評(píng)價(jià)。參數(shù)可以是這樣的。財(cái)富是通過(guò)增加股票升值來(lái)增加開(kāi)支，因?yàn)槿藗冎苯佑X(jué)得越來(lái)越富裕。在同一時(shí)間內(nèi)，股票升值增加了企業(yè)和家庭借貸的抵押品。信用消費(fèi)可能擴(kuò)大，從而支出可能還會(huì)上升。股票貶值讓支出的減少

30、和抵押品貶值和信貸收縮，緊隨其后的是大規(guī)模生產(chǎn)可能會(huì)出現(xiàn)虧損。因此，大型股票的價(jià)格波動(dòng)很容易被視為影響經(jīng)濟(jì)活動(dòng)。通常Tobin’s Q是用來(lái)研究這個(gè)市場(chǎng)的股票升值或貶值對(duì)企業(yè)投資的影響。當(dāng)然還有其他金融變量，如文章討論的利率，利率差，對(duì)利率和期限結(jié)構(gòu)的信貸約束。下面的部分也說(shuō)明家庭和企業(yè)支出的重要。因此，真正的變量，資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)和金融變量對(duì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)也很重要，此外，通常是預(yù)測(cè)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的轉(zhuǎn)折點(diǎn)和商業(yè)周期。</p><p&

31、gt;　　另一方面，另一個(gè)重要的方向研究是指如何真正展示經(jīng)濟(jì)活動(dòng)對(duì)資產(chǎn)價(jià)格和回報(bào)的影響。通常情況下，是用經(jīng)濟(jì)基本面代理來(lái)表明，基本面驅(qū)動(dòng)股價(jià)和回報(bào)。兩個(gè)主要的股票價(jià)格的重要變量是預(yù)期現(xiàn)金流量和貼現(xiàn)率的公司（和股息支付）。兩者都應(yīng)該確定資產(chǎn)價(jià)格的根本途徑。實(shí)證的研究人員使用眾多宏觀經(jīng)濟(jì)變量。作為代表預(yù)期回報(bào)，未來(lái)現(xiàn)金流量和貼現(xiàn)率的信息。此外變量和滯后變量是其對(duì)資產(chǎn)價(jià)格和收益的影響研究。一般來(lái)說(shuō)，計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)文獻(xiàn)表明，通過(guò)良好的預(yù)測(cè)股票價(jià)格和

32、收益后得到的股息，盈利和實(shí)際產(chǎn)出增長(zhǎng)速率，此外，諸如利率差和利率期限結(jié)構(gòu)的財(cái)務(wù)變數(shù)也已顯著的預(yù)測(cè)股票價(jià)格和股票收益率。其他資產(chǎn)負(fù)債表的變量，如企業(yè)的杠桿比率，凈資產(chǎn)和流動(dòng)性成功地運(yùn)作。</p><p>　　目前討論的實(shí)證文獻(xiàn)方法，主要強(qiáng)調(diào)上述兩股的研究。隨后，我們將提出一些方法，有關(guān)的典型事實(shí)對(duì)那些方法和一些實(shí)證結(jié)果研究。此后，我們將目前的模式，隨著宏觀經(jīng)濟(jì)因素的互動(dòng)和交易的股票市場(chǎng)。我們還將討論這些模型的一些結(jié)

33、果研究。</p><p><b>　　2．跨期的方法</b></p><p>　　目前，最知名的做法是市場(chǎng)效率假設(shè)。從理論上講它是基于資本資產(chǎn)定價(jià)模型（CAPM）及其擴(kuò)展到多期消費(fèi)為基礎(chǔ)的資本資產(chǎn)定價(jià)模型（CCAPM）。在經(jīng)濟(jì)模式方面的研究人員，如今，常常為研究采用資產(chǎn)市場(chǎng)和真實(shí)之間的關(guān)系進(jìn)行生產(chǎn)經(jīng)濟(jì)的活動(dòng)，一個(gè)隨機(jī)最優(yōu)增長(zhǎng)模型的RBC型是資本資產(chǎn)的定價(jià)模型?？缙跊Q策

34、是在RBC的方法的核心，這是自然的研究，因此在這種模型中的資產(chǎn)市場(chǎng)產(chǎn)出的相互作用，因?yàn)樗舶ㄉa(chǎn)。這里的典型事實(shí)簡(jiǎn)短的總結(jié)中經(jīng)常提到的這種方法以及實(shí)證調(diào)查結(jié)果，連接就足夠了?？缙诰饽Ｐ屯ǔ：饬浚绫?報(bào)告的典型事實(shí)。最近，它已成為慣例時(shí)間序列和歷史時(shí)間序列的對(duì)比模型，并說(shuō)明在某種程度上模型的時(shí)間序列可以匹配的歷史數(shù)據(jù)。在第一和第二的時(shí)刻模型是需要匹配的和相關(guān)條款與產(chǎn)出的實(shí)際時(shí)間序列的統(tǒng)計(jì)規(guī)律。</p><p>

35、;　　在上面的表中，我們目前報(bào)告摘要的是美國(guó)和歐洲系列國(guó)民生產(chǎn)總值，消費(fèi)，投資，就業(yè)，國(guó)庫(kù)券利率，股東權(quán)益報(bào)酬率和夏普比率統(tǒng)計(jì)。近來(lái)后者測(cè)量的金融市場(chǎng)的表現(xiàn)已成為衡量一個(gè)相當(dāng)方便的措施，匹配理論和事實(shí)，因?yàn)樽鳛轱L(fēng)險(xiǎn)收益權(quán)衡的措施，夏普比率抓住超額收益和超額波動(dòng)。然而，我們要提及的是夏普比率也可能隨時(shí)間變化的。如表5.1所示，由標(biāo)準(zhǔn)差衡量波動(dòng)性的層次結(jié)構(gòu)是很常見(jiàn)的美國(guó)以及歐洲經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)。如圖所示，股票收益表現(xiàn)出強(qiáng)烈的波動(dòng)。第二強(qiáng)的是表現(xiàn)最強(qiáng)

36、的波動(dòng)投資是消費(fèi)。就業(yè)有最低的波動(dòng)性。此外，我們可以看到美國(guó)以及歐洲經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)、凈資產(chǎn)收益率、股權(quán)溢價(jià)進(jìn)行無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率。作為股權(quán)溢價(jià)之謎，這是種提供的金融貸款的超額回報(bào)。目前觀察到的市場(chǎng)回報(bào)率遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了無(wú)風(fēng)險(xiǎn)回報(bào)率?？傊?，比較實(shí)際的時(shí)間序列，例如，與標(biāo)準(zhǔn)RBC模型，相對(duì)于無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率，我們看到一個(gè)更大的股本回報(bào)率和較強(qiáng)的股票價(jià)格波動(dòng)。這兩個(gè)事實(shí)是夏普比率不能用標(biāo)準(zhǔn)RBC匹配測(cè)量模型。此外，值得注意的是，在隨機(jī)增長(zhǎng)模型只有一個(gè)片面的關(guān)系。真正的

37、沖擊影響股票價(jià)格和回報(bào)，但對(duì)資產(chǎn)價(jià)格的沖擊 或過(guò)度反應(yīng)的資產(chǎn)價(jià)格基本面變化，對(duì)實(shí)際經(jīng)濟(jì)活動(dòng)沒(méi)有影響。資產(chǎn)市場(chǎng)始終為零，也沒(méi)有</p><p><b>　　3．超額波動(dòng)理論</b></p><p>　　其他理論和宏觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究偏離市場(chǎng)效率假說(shuō)和追求過(guò)度反應(yīng)假說(shuō)用宏觀變量作為預(yù)測(cè)股票價(jià)格和股票收益。此外，在這個(gè)傳統(tǒng)的角色中，財(cái)政和貨幣政策外部沖擊的作用，被認(rèn)為是相關(guān)

38、的。對(duì)短期宏觀經(jīng)濟(jì)而言，雖然從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看股票價(jià)格可能恢復(fù)到他們的平均代理的基本面在短期、周密的力量及相互作用的交易策略作出估價(jià)代理的不均勻性比更為相關(guān)的基本因素。</p><p><b>　　4．異構(gòu)代理模型</b></p><p>　　近來(lái)許多研究人員已經(jīng)研制出異質(zhì)異構(gòu)代理商和期望模型來(lái)解釋的樂(lè)觀和悲觀，過(guò)度波動(dòng)的，上述類(lèi)型的 波動(dòng)聚集特點(diǎn)，不同時(shí)間和的資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)的

39、動(dòng)態(tài)統(tǒng)計(jì)特性。投資者的不同類(lèi)型的財(cái)富的比例隨著時(shí)間的推移，根據(jù)他們的預(yù)測(cè)相對(duì)成功的回報(bào)。該模型可以復(fù)制，這取決于所選的參數(shù)，實(shí)際上是資產(chǎn)市場(chǎng)上面提到的統(tǒng)計(jì)特性，如波動(dòng)聚集，從而隨時(shí)間變化的方差，但由于股票溢價(jià)是外生給定的模式并不試圖復(fù)制或股本溢價(jià)夏普比率的經(jīng)驗(yàn)似乎也隨時(shí)間變化。如上所述，雖然投資者的不同群體的異質(zhì)性交易策略可能產(chǎn)生過(guò)度反應(yīng)，相當(dāng)復(fù)雜的資產(chǎn)價(jià)格動(dòng)態(tài)，我們要指出，這是大概的互動(dòng)和交易策略的基本原則是什么不同的看法 - 以及它

40、們的趨勢(shì)是 - 這解釋了實(shí)際資產(chǎn)價(jià)格動(dòng)態(tài)。</p><p><b>　　5．VAR方法論</b></p><p>　　一般來(lái)說(shuō)，在有充分困難并捕捉滯后模式的金融中心和真正變量進(jìn)行計(jì)量測(cè)試時(shí)，對(duì)金融和變量的相互作用研究有一個(gè)很好的認(rèn)識(shí), 為了克服這一缺陷，對(duì)VaR模型用來(lái)測(cè)試超前滯后的模式已經(jīng)有吸引力。一個(gè)VAR方法首次應(yīng)用到歐洲的數(shù)據(jù)集可以在卡諾瓦和尼古拉找到。整體而

41、言，我們可以總結(jié)出以下結(jié)果：一個(gè)時(shí)期內(nèi)的標(biāo)準(zhǔn)差沖擊輸出，在未來(lái)產(chǎn)生積極的影響，并保持持續(xù)輸出。該國(guó)庫(kù)券價(jià)格上升，股市下跌。這是在現(xiàn)實(shí)中能實(shí)現(xiàn)金融方向變量的變化，。另一方面，向國(guó)庫(kù)券沖擊保持國(guó)庫(kù)券穩(wěn)定使股票價(jià)格下跌。然而，產(chǎn)量是不顯著的影響。如果有一個(gè)對(duì)股票價(jià)格沖擊，股票價(jià)格將持續(xù)較高，但對(duì)國(guó)庫(kù)券和輸出的影響不大。</p><p><b>　　6．制度變遷模式</b></p>&

42、lt;p>　　有一些對(duì)股市和輸出非線性相互作用的計(jì)量工作。主要類(lèi)型的模型是建立在漢密爾頓的政權(quán)更替模式上。漢密爾頓的想法（漢密爾頓，1989年）如下兩個(gè)不同的輸出取決于經(jīng)濟(jì)是否在擴(kuò)大或承包制度是否來(lái)自回歸過(guò)程，擴(kuò)展到了在漢密爾頓和林（1996）證券市場(chǎng)的研究。經(jīng)濟(jì)衰退和擴(kuò)張，在如圖2實(shí)線和虛線的空格表示經(jīng)濟(jì)衰退記錄 ，認(rèn)為是以下兩個(gè)不同制度的波動(dòng)性的事實(shí)。在該圖，其中顯示平方回報(bào)較低的一部分，我們可以很好地觀察到股票收益的波動(dòng)遵循

43、兩種不同的制度。另一種股票的價(jià)格和輸出的非線性測(cè)試方法可以由使用STR章中介紹了。在那里，一個(gè)延遲股票價(jià)格作為輸出變量和延遲輸出作為該股票價(jià)格的門(mén)檻。上述研究的閾值(或商業(yè)周期)依賴(lài)波動(dòng)分這種可能性,收益和波動(dòng)可能不是固定的,而是時(shí)間不同,即也是商業(yè)周期的變化而有所不同。這就產(chǎn)生了上述的猜測(cè)，如文章中所述的假設(shè)。常量是無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率，股票溢價(jià)和夏普比率，通常被稱(chēng)為RBC模型 ，這可能是不正確的。但每個(gè)人都應(yīng)該嘗試的不同匹配，如股票溢價(jià)和夏普

44、比率財(cái)務(wù)特征的時(shí)間模型。</p><p><b>　　7．總結(jié)</b></p><p>　　我們的實(shí)證方法對(duì)股票價(jià)格和相互作用的互動(dòng)輸出研究，或在某些情況下股票價(jià)格以及其他金融變量和輸出應(yīng)作為一種模型和經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的資產(chǎn)市場(chǎng)。上述對(duì)宏觀模型研究影響了股票的價(jià)格，它考慮了宏觀經(jīng)濟(jì)和各政策相互作用的結(jié)果研究。我們還探索了新技術(shù)對(duì)資產(chǎn)價(jià)格的影響。標(biāo)準(zhǔn)資產(chǎn)定價(jià)模式，特別是資本資產(chǎn)