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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

在经济全球化和金融自由化的趋势下，各国经济往来愈加紧密，各国股市之间的联动效应日益显著。中国股市作为国民经济的晴雨表，在国家实行市场经济中发挥了重要作用，随着我国对外开发步伐的加快，国际经济变动必然会对我国股市产生冲击和影响。与其他国家相比，美国具有发达的资本市场，其股市更加成熟，美国股市的波动会对我国股市造成影响，因此有必要对中美股市的相关性进行研究，既可以为金融监管当局维护宏观经济运行与控制金融风险提供数量化的参考价值，又可以为投资者提供风险管理，资产配置的实践经验。另外存在的一个事实是，各国金融市场之间的相互影响程度并不一致，例如，在全球金融动荡时期，市场之间的同涨同跌关系往往较为显著，相互之间的联动效应增强，而在经济平稳时期，发展中国家经济高速发展，发达国家经济增速相对平缓，因此发展中国家股市的情况会相对独立于发达国家，进而两国金融市场风险传染会呈现非对称特征。自podobnik和stanley(2008)提出消除趋势交叉相关分析方法(detrended cross-correlation analysis，dcca)和zhou(2008)提出多重分形dcca方法(mf-dcca)以来，mf-dcca方法在经济学邻域得到诸多应用。鉴于上述情况，本文将使用mf-dcca方法，分析中美股市间的交叉相关性及其多重分形特征。

国内外研究现状

2.1 股市联动性的国内外研究现状

近年来，国外学者对各国股市之间的非对称性关系有所关注，即在上升或下降趋势下，各股市之间的相关性。longin、solnik(2001)检验国际股票市场相关性，利用极值理论研究了多变量分布的尾部特征时发现相关性与市场趋势有关，熊市相关性增加，牛市相关性则不增加；ang 、chen (2002)首推h统计量比较美国股市和投资组合之间的相关性，发现下跌趋势下的相关性比上升趋势下的大；aityan等(2010)使用时移dcca方法分析了美国和亚太主要股市指数之间的相关性，发现随着时间的推移，各国股市相关性会相应发生变化用；jian 、zhou 和 leung (2012)运用非对称广义动态garch模型检验了标普500指数、美国公司债券的相关性，发现其相关性呈现出明显的不对称波动性；toyoshima 、hamori (2013)采用dcca相关系数分析日本与新加坡股市的相关性，表明全球金融危机之后，亚洲地区投资组合中亚洲股票的权重有所增加；gjika、horvath(2013)构建ag-dcc-mvgarch模型，研究了中欧股市关系，发现股票市场在条件方差上表现出不对称性，在一定程度上在条件相关性上也表现出不对称性；du、he (2015)基于var模型研究了美国原油与股市之间极端风险溢出，结果表明金融危机前后，风险溢出效应表现出明显的不对称关系；gajardo 、kristjanpoller (2017)运用mf-adcca模型分析了拉美和美国股指与原油市场之间的交叉相关性，美国股指在两种趋势下都显示出时间一致性，且交叉相关系数在下降趋势下更大。

2. 研究的基本内容

第一，引言。抛出中美股市间可能具有相关性这一话题。

第二，文献综述。对中美股市相关性的研究现状，dcca交叉相关系数和多重分形研究成果方面的文献进行了介绍。

第三，方法介绍及数据处理。该章主要介绍了本文使用方法的相关算法，分别介绍了dcca交叉相关系数、非对称的dcca交叉相关系数、多重分形消除趋势相关性分析(mf-dcca)方法和非对称多重分形消除趋势相关性分析(mf-adcca)方法。数据处理部分主要介绍了数据的选取处理以及相关数据变量的统计描述。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

初期（2018.12.1-2019.3.31）：查阅相关中英文文献，对本文运用的模型和理论进行深入的学习。基本达到预期效果。

中期（2019.4.1-2019.4.30）：首先，收集2012-2018年中美股指数据，对数据做初步的处理；其次，运用matlab软件，根据本文所使用的模型，对数据做进一步的处理，并完成论文初稿的写作；最后，根据相关要求，改进并完善论文的格式。基本达到预期效果

后期（2019.5.1-2019.5.10）：基本完成毕业论文撰写，根据指导教师建议，对论文进行修改，准备答辩。

4. 参考文献

[1] podobnik b, stanley h e. detrended cross-correlation analysis: a new method for analyzing two non-stationary time series[j]. physical review letters, 2008, 100(8):084102.

[2] zhou w x. multifractal detrended cross-correlation analysis for two nonstationary signals.[j]. physical review e statistical nonlinear soft matter physics, 2008, 77(2):066211.

[3] longin f, solnik b. extreme correlation of international equity markets[j]. journal of finance, 2001, 56(2):649-676.