基于MF-DCCA方法的香港股市与大陆股市交叉相关及多重分形研究

通过研究香港恒生指数和深成指数价格的交叉相关关系来确定两者的协同效应.首先,采用交叉相关统计量Q_(cc)(m)和DCCA交叉相关系数法,发现恒生指数和深成指数收盘价存在显著的交叉相关关系.然后,采用去趋势多重分形交叉相关分析法(MF-DCCA),发现恒生指数和深成指数收盘价之间具有长程交叉相关性,两个序列均呈现出反持续性和多重分形特征,恒生指数的价格变化对于深成指数变化的趋同作用非常明显.     

中国股指期货市场流动性非线性特征分析与波动趋势预测

针对中国股指期货市场的流动性问题,利用多重分形去趋势波动法研究股指期货市场流动性非线性特征及其成因,并对比分析不同期限下期货市场流动性多重分形程度的差异;进一步,采用趋势熵维数方法识别期货市场流动性的变化趋势,还利用识别正确率和随机识别正确率验证该方法有效性和准确性。研究发现,中国股指期货市场具有明显的多重分形特征;与合约期限较短的股指期货相比,合约期限较长的股指期货流动性多重分形程度更低;股指期货市场流动性多重分形特征主要是流动性时间序列的相关多重分形和分布多重分形造成的;趋势熵维数方法可有效预测期货市场流动性的变化趋势。     

国际黄金期价与美元指数交互关系的多重分形分析

由于美元是国际黄金市场的主要标价货币,其币值的变化与国际金价的波动密切相关。本文利用多重分形分析法研究纽约商品交易所黄金期货价格数据与美元指数之间的交互相关性及两者的内部结构特征,并使用分形特征统计量度量市场风险大小。结果表明,虽然黄金期价和美元指数的收益率序列之间存在长期的负相关关系,但这种负相关关系是非线性动态变化的,具有多重分形特征,多重分形强度是时变性的,意味着市场风险大小随时间的不同而改变。     

上海股市收益的多重分形分析——滑动窗MFDFA方法的应用

介绍了一种新的MFDFA(mu ltifractal detrended fluctuation analysis)方法,利用基于滑动窗技术的此MFDFA方法研究了上证综指日收益率序列的波动特征。结果表明:上证综指收益率序列具有多重分形特征,小幅波动具有持续性,大幅波动可能具有反持续性。     

资产收益率分形相关性下的Mean-PDCCA组合策略研究

准确地测量资产之间的相关性,是构建有效投资组合模型的前提.文章针对资产收益率存在分形相关性的现实情况,首先通过消除趋势交叉相关分析(DCCA)等方法,构建了分形相关性统计测度,用于测量资产之间的相关性;随后,通过将分形相关性统计测度纳入到收益-风险准则之中,构建了多时间标度前置下的投资组合模型Mean-PDCCA,即分形投资组合模型,并给出了模型的解析解;最后,实证分析发现,在资产收益率存在分形相关性的典型事实约束下,分形投资组合整体上优于经典投资组合,不仅能够提升投资业绩,还具有更好的稳健性,为投资者提供了有效的决策参考.     

金融时变高阶矩建模及其风险测度研究:基于收益率分解的方法

本文基于收益率分解方法,将收益率表示成符号部分和绝对值部分的乘积形式,通过对符号部分、绝对值部分以及这两部分间的相关性分别进行时变性设定,构建了动态收益率分解(DRD)模型来刻画收益率的高阶矩动态特征。该模型能灵活地设置条件偏度和条件峰度的时变演化方式,还能通过对符号部分和绝对值部分间相关性的时变Copula设定来刻画收益率变动的非线性特征,因而使得该模型对收益率的预测具有优势。本文还利用上证综合指数和深证成份指数的收益率数据对DRD模型进行了实证研究,结果表明:两种股指收益率序列均表现出了显著的高阶矩动态特征,条件偏度和条件峰度存在一定程度的波动聚集特征。相较于其他时变高阶矩模型,DRD模型不仅具有更好的样本内模型拟合效果,而且在样本外的风险价值预测和经济价值评价等方面均表现出一定的优越性。     

中、欧股市非线性分形特征的比较研究

本文利用R/S重标极差法对中国股市(上证综指和深证成指)日收益的非线性分形特征进行实证分析,并与欧洲股市的五个重要股指进行比较,结果表明:中国股市收益波动比欧洲五大市场存在着更强的长程相关性和非周期性循环,沪、深两市的Hurst指数都明显大于0.6,具有一定的非线性分形特征。     

基于替代数据法和MF-DFA的合意工业产能利用率区间估计方法及应用

为实现工业产能过剩的精准判别与调控，提出了一种基于替代数据法与多重分形去趋势波动分析的合意工业产能利用率区间估计方法。首先判断原始时序的长程相关性和多重分形特征；然后采用替代数据法与多重分形去趋势波动分析计算出所有重排序列的Hurst指数，据此确定指数序列收敛情况和合意产能利用率区间；最后以煤炭行业为例验证了模型的有效性。结果表明：该方法能够从数据自身演化规律中自适应确定阈值，有效克服了传统统计与经验方法的主观性和缺乏理论依据的局限性；我国煤炭行业的合意产能利用率区间为73.73%～86.23%。该研究为工业产能过剩风险监测与判别提供了量化分析工具，为深化煤炭产能过剩治理提供了决策依据。     

多重分形的统计物理方法在证券市场中的应用

本文研究了多重分形的统计物理方法,以上证综合指数长达四年的一分钟高频数据为研究对象,计算了实际交易数据的多重分形谱及其特征参数,并确定了权重因子的取值范围。结果表明奇异指数和相应的谱函数作为多重分形谱的重要参数,一定程度上反映了股指本身的变化范围和高低价位出现频率的变化,然而谱函数可以预测股市趋势的断言在沪市并不成立。     

经济政策不确定性对“中-美”股市、“中国股市-黄金市场”的长期动态相关性影响研究———基于DCC-MIDAS模型

研究聚焦在中国经济政策不确定性对“中-美”股市、“中国股市-黄金市场”的长期动态相关性影响方面。引入Baker提出的用于衡量经济政策不确定性的EPU指数建立修正版DCC-MIDAS模型,基于该模型的实证结果如下:其一,中国经济政策不确定性指数变动对 “中-美”股市的长期相关性具有显著的正向影响;其二,中国经济政策不确定性指数变化对“中国股市—黄金市场”的长期相关性具有显著的负向影响,当经济政策不确定性较高时,投资者会倾向于选择相对安全的黄金资产,这恰恰符合“安全投资转移”效应。除此之外,作为应用案例,比较了美股股指期货和黄金期货的风险对冲效果,结果显示美股期货对冲更优。     

结构突变下投资者情绪与股市收益间的非线性溢出效应研究

为了深入挖掘投资者情绪与股市收益的非线性溢出效应,本文首先选取消费者信心指数、封闭式基金折价率、换手率、新增开户增长率、市盈率这五个变量作为情绪指数潜在变量,再通过R藤Copula得到各潜在变量的联合分布,进而构造出投资者情绪指数;然后运用ICSS模型对股票指数收益率的状态进行划分,将结构突变点作为虚拟变量纳入到经典的AR-EGARCH波动模型中刻画收益率序列;最后运用时变Copula函数对投资者情绪与股市收益率间的动态非线性溢出效应进行定量测度,以期揭示二者之间的内在规律。研究结果表明:投资者情绪与股市收益间确实存在溢出效应,从长期趋势分析,投资者情绪与股市收益率的相关系数为正,说明投资者情绪与市场收益率之间在长期表现为显著正相关,即投资者情绪对收益率有正向溢出效应,投资者情绪的高涨与悲观同收益率的升高与降低步调一致。然而从短期分析,相关系数的波动范围为0.2至0.35,说明在不同投资环境及市场背景下投资者情绪与市场收益率之间的相关程度并非一成不变,投资者情绪高涨时期,两者间溢出效应也随情绪指数升高,投资者情绪悲观时期两者间溢出效应也降低。     

基于ARMA-GARCH-SN模型的沪深300股指期货日内波动率研究与预测

运用五个交易日的股指期货高频数据(每秒两笔),本文主要研究了沪深300股指期货日内波动率特征并对日内波动率预测。研究发现高频股指期货日内收益率有明显的波动率聚集和条件异方差现象,但无尖峰厚尾现象,收益率序列分布符合有偏正态分布。因此,我们对时间序列建立了最优的ARMA-GARCH-SN模型,并对模型拟合充分性做了验证,拟合结果发现ARMA(1,2)-GARCH(1,1)-SN模型基本能够刻画股指期货高频日内波动特征,条件方差所受的冲击具有很强的持续性、日内波动也具有长记忆性,最后我们还利用自助法对高频股指期货日内波动率两步预测、利用滚动回归预测方法对样本做了样本内预测。预测结果表明,波动率预测结果能够较好地反映股指期货日内波动特征。     

中国国债市场收益率的统计特征分析

首先通过采用基于各个国债之间相关性的距离测度方法,对修正后的国债日收益率时间序列进行了聚类分析,将上海证券交易所的20只国债分成了5类,分类结果显示我国国债市场中的各个国债日收益率之间的相关性程度是很明显地依赖于它们的到期时间的。同时,研究了每一个国债修正后日收益率时间序列的价格波动结构,结果表明中国的国债市场也表现出非常明显的多标度分形特征,还发现属于同一类国债的多标度特征具有很强的自相似性,而不同类型国债之间的多标度特征则具有一定程度上的差异性。     

经济政策不确定性与我国股市的波动率预测

经济政策的不确定性对金融市场的价格波动具有重要影响.通过建立一系列已实现极差波动率异质自回归模型族,运用滚动时间窗的样本外预测方法,分析了我国经济政策不确定性对沪深300指数波动率的预测作用.一方面,模型信度集合检验结果表明,我国的经济政策不确定性指数能显著提高对股市波动率的预测能力;另一方面,基于经济价值评价法的检验结果也表明,在不同长度的预测区间上(1、5、10和20天),加入中国经济政策不确定性指数的波动率模型比未加入该指标的其他模型获得了显著更高的投资组合经济价值,且这种提升效果在不同的投资者风险厌恶水平下具有稳健性.     

中国股市周内效应研究——来自时变贝塔、时变特雷诺比率和交易量的新结果

本文首次关注时变市场风险度量指标——时变贝塔和单位市场风险收益率度量指标——时变特雷诺比率的周内效应,重点对中国股市行业指数的收益率、时变贝塔、时变特雷诺比率和交易量进行了周效应和周内各交易日效应研究,并比较研究了个股时变贝塔的周内效应。研究发现行业指数的收益率、时变特雷诺比率、交易量有明显的周效应;收益率和时变特雷诺比率有明显的周二和周四效应,但周一和周五效应并不明显,比如行业收益率基本上没有周一效应;上证指数收益率有明显的周四效应;行业指数交易量的各周内交易日效应比较显著;但行业指数的时变贝塔周效应并不显著;此外,个股的时变贝塔表现出不同于行业指数的特点,其周内效应相对比较明显.     

经济政策不确定性、金融市场压力与黄金市场的溢出效应研究

基于信息溢出视角,本文采用溢出指数模型,考察经济政策不确定性、金融市场压力与黄金市场溢出效应的强度和方向,并结合滚动窗口检验,捕捉溢出效应的时变特征。此外,本文还研究21个代表性国家经济政策不确定性与金融市场压力、黄金市场双向溢出效应的异质性。实证结果表明：经济政策不确定性、金融市场压力与黄金市场之间的溢出效应呈现显著的时变特征,溢出效应在金融危机期间呈现快速上升趋势,且体现为经济政策不确定性、金融市场压力对黄金市场的净溢出,金融市场压力在溢出效应中起着更重要的作用;正向的金融市场压力冲击比负向的金融市场压力冲击带来的溢出效应更大;各国的经济政策不确定性对黄金市场存在净溢出效应,但不同国家在溢出强度和规模上呈现出差异性。     

基于多分形波动率测度的股票市场条件收益率分布

多分形波动率MFV(multifractal volatility)是一种最近提出的金融市场波动率测度方法。以中国股票市场最具代表性股价指数(上证综指和深证成指)的代表性波动周期为例,通过运用描述性统计、QQ图和双变量分布散点图等方法,分别考察了非条件收益率、基于MFV的条件收益率和基于GARCH类波动率测度的条件收益率分布特征。研究结果显示,经过MFV标准化后的条件收益率分布较非条件收益率和基于GARCH类波动率测度的条件收益率更接近于正态分布,多分形波动率MFV对中国股票市场波动特征的刻画优于传统的GARCH类模型。     

经济政策不确定性与数字货币市场波动影响研究——基于比特币市场的实证分析

本文运用混频模型(GARCH-MIDAS)实证研究了全球和7个国家的经济政策不确定性指标(EPU)对比特币市场的波动率影响。样本内结果表明,全球和七个国家的EPU指数对未来比特币市场波动率有显著的影响,EPU在样本内能提升比特币波动率的预测效果,且美国和澳大利亚的EPU与比特币市场波动率呈正相关,其余EPU与之呈负相关。然后运用模型置信集合(MCS)样本外检验发现,美国经济政策不确定性指标相比其他EPU指标更能提高对比特币市场波动率的预测精度。进一步指出,了解全球以及七国经济政策不确定性对数字货币市场的影响,有助于监管机构和政策制定者判断数字货币市场的未来走向,从而防范数字货币市场引发的金融风险。     

iVIX指数与上证50 ETF收益率的相关性实证研究

采用1分钟高频数据,研究iVIX指数与上证50 ETF收益率之间的相关性。运用参数估计和核密度估计描述两者的边缘分布,通过K-S拟合优度检验构建Copula模型。研究表明:Copula模型具有较好的拟合优度,Copula函数相对于Kendall和Spearman分析方法不仅能够捕捉iVIX指数与ETF收益率序列间的秩相关性,而且还能反映iVIX指数与ETF收益率的尾部相关性;iVIX指数与上证50 ETF收益率之间存在负的秩相关性,秩相关性强弱随着不同持有期大致呈现“W”型分布,通过Copula概率密度函数的尾部相关性发现iVIX指数与ETF收益率存在非对称结构特征。     

空中交通流的多重分形特征实证分析

空中交通系统是复杂非线性系统,分形是非线性系统的典型特征之一.为了对空中交通流进行合理建模、精确预测和精准管控,首先在实测数据基础上构建了空中交通流时间序列,采用KS方法对其非线性进行识别;其次,利用MF-DFA方法,从多个不同角度对空中交通流的多重分形性质进行了实证分析.结果显示随着阶数的增加,广义Hurst指数从0.7167逐渐减少到0.3149,说明空中交通流具有多重分形特征,且从正相关性过渡到负相关性.标度尺度随着阶数变化而变化,呈现明显的非线性,说明空中交通流具有多重分形特征.多重分形谱函数曲线呈现钟形,峰值对应的奇异性指数有2个,分别为0.578和0.4943,谱宽度为0.52,谱高度为-0.3163,说明空中交通流具有较强的多重分形性质,并且文中的交通流时间序列向低流量方向发展的概率较大.多项式拟合的阶数会影响多重分形谱参数,但不会改变交通流变化趋势.打乱顺序后的时间序列,大部分广义Hurst指数减小,且更接近于0.5,说明交通流的多重分形性质是由长相关性和肥尾分布共同决定的,并且长相关性发挥主要作用,但与概率分布有一定的关系.统计尺度对多重分形性质有较大影响,分形方法适用于空中交通流的短期预测.