No.1
Comovement
作者：Barberis，Schleifer，Wurgler
期刊：Journal of Financial Economics (2004)
以标普500成分股作为研究对象，作者比较了两种解释收益联动现象的观点：传统观点认为，在无摩擦的市场环境和理性参与者的假设下，收益联动现象是由新信息造成的市场基本面变化造成的；
另一种观点与传统观点恰恰相反，这种观点认为是收益联动现象是由市场摩擦或者情绪造成的。
本文通过构造成分股对标普指数的单变量回归和标普指数以及非标普成分股指数的二元回归的方式对此进行了研究，结果显示：二元回归模型中标普指数的beta值甚至要高于一元回归的估计结果，而这一现象在后期的数据中体现的更为明显。
因此，本文认为，收益联动效应在更大程度上是由市场情绪所主导和引发的。
No.2
Portfolio Choice, Attention Allocation, and Price Comovement
作者：Mondria
期刊：Journal of Economic Theory (2010)
本文从最优资产组合选择的角度解释了价格联动现象。
作者考虑了以信息流作为约束条件的最优资产组合问题，构造了理性预期模型并求其均衡解；结果显示，投资者往往会以资产回报的线性组合作为个人的“信号”；当投资者利用该信号更新两类资产的信息时，一类资产的价格变化会同时影响两类资产，从而导致价格的联动现象；此外模型结果还展示了两类资产之间波动同样具有传导性。
当然，本文的研究假定投资者不存在任何观测误差，基于此，放松该假设可以得到更进一步的扩展。
No.3
Volatility Comovement: A Multifrequency Approach
作者：Calvet，Fisher，Thompson
期刊：Journal of Econometrics (2006)
本文构造了一种多频的波动率分解方法，并将其应用于三类主要市场指数；
分解结果显示，分解出来的部分同传统宏观经济变脸的相关程度都较低：外汇的低频波动组成部分与黄金和原油价格有着较高的相关性，这也预示着这二者的价格是全球宏观经济风险的一个较合理的代理变量；
此外，本文的研究还表明：波动率的组成中具有相近久期的部分往往会在时间序列上体现出高度的相关性。
本文应用了Markov状态转换下的多重分形（Markov-Switching Multifractal，MSM）的二元扩展形式，并且将其利用极大似然估计发得到的估计结果同多元GARCH模型的结果在样本内外均进行了比较。
- The End -
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