中国股市长记忆的修正R/S分析

本文在比较各种长记忆检验方法优缺点的基础上,采用修正的R/S分析检验我国沪深两股市日收益和日绝对收益序列的长记忆性。结果表明在0.05的显著水平下,两股市的日收益序列均无长记忆,但深圳成指日收益序列的记忆长度比上证综指日收益序列的记忆长度长;以日绝对收益序列为代表的波动序列具有较强的长记忆性。     

基于FIDC模型变点检测的美国次贷危机传染分析

现有文献主要讨论单个市场收益的长记忆性质或者市场间收益的相依性,但都没有将上述两个问题联系起来进行研究.与以往研究不同,文章将研究多个国家的股票市场收益与美国股票市场收益之间尾部相依性的长记忆问题.这不仅能检验市场的有效性,还有助于刻画国际市场间的相依结构,观察危机传染的特征并做出预警.为了刻画市场间尾部相依长记忆性的动态变化结构,文章对现有模型加以改进,提出了长记忆性的变点检测方法.从变点的角度实证分析了中国、日本、德国和法国股市与美国股市之间尾部相依的长记忆性,进而研究了次贷危机的传染现象.实证结果表明,文章提出的模型在分析金融传染方面是有效的,在不同的股市之间的实证结果具有相似性.第一变点和第二变点的时刻分别与次贷危机的结束和开始时间相对应,基于两个变点将数据分为三段对估计结果进行分析发现,下尾相依系数在危机传染期间明显变大,而且相依性的长记忆性也明显增强,说明次贷危机对所分析的国家具有传染效应.     

人民币汇率弹性调整对我国汇市与股市关系的影响——基于长记忆VAR-(BEKK)MVGARCH模型

针对金融时间序列的长记忆和尖峰肥尾特征,建立残差服从t分布的长记忆VAR-(BEKK)MVGARCH模型,并基于2005汇改后的人民币/美元汇率和上证综指日数据,实证分析了人民币汇率弹性调整对我国汇市和股市关系的影响,结果表明:我国汇市和股市的均值溢出效应虽不是很显著,但存在显著的汇市对股市的单向波动溢出效应,且这种波动溢出效应具有动态起伏性.人民币汇率弹性政策调整虽然没有改变我国汇市和股市间相关性较弱的总体特征,但具有短期冲击影响。人民币汇率弹性的收窄增强了我国股市对汇市的均值溢出效应,减弱了我国汇市对股市的短期波动溢出效应,而人民币汇率弹性的增加则促进了我国汇市和股市的双向波动溢出。     

我国股市收益的双长记忆性检验——基于VaR估计的ARFIMA-HYGARcH-skt模型

针对股市收益分布的"尖峰肥尾"特征,引入了偏t分布作为新息分布。基于VaR方法,从风险估计的角度,利用ARFIMA(2,d_1,0)-HYGARCH(1,d_2,1)-skt模型对1996年12月17日至2007年7月5日期间的沪深股市收益进行了实证分析.实证结果显示:沪深股市具有显著的双长记忆特征;上海股市的日收益率和波动率的长记忆性均比深圳股市强;ARFIMA(2,d_1,0)- HYGARCH(1,d_2,1)-skt模型对我国股市收益具有较强的风险估计和预测能力。     

基于时变相关的金融风险传染效应的非参数方法研究

传染效应是监察、控制金融风险跨市场和地区传导的重要内容.在考虑金融市场波动相关系数的时变特征和非正态特征基础上,提出了一种基于DCC模型的动态相关系数传染效应的非参数检验方法.同时,利用方法实证检验了美国次贷危机对中国大陆、中国香港和英国股市的风险传染特征.结果表明,动态相关系数确实不服从正态分析,故结合Wilcoxon符号秩检验验证了美国股市对其余三个市场传染效应的存在性.     

对CAPM模型检验中独立同分布正态假设重要性的实证分析

金融市场的数据大多不是iid正态的,但是通常针对CAPM的Wald检验和F检验均是基于这一假设的。本文采用一种不需要iid正态假定的基于GMM方法的检验统计量,对同一原假设进行了检验,并且将结果与美国和澳大利亚股市的实证结果进行了比较。结果表明上海股市的确不满足iid正态,而且GMM统计量的检验结果和通常的检验存在差异并有可能影响到判别的结果。     

应用变系数分位点回归模型分析经济因素对全球股市风险的影响

全球股市与经济因素之间关系一直是金融领域的热点问题,当前已有研究大都基于线性回归模型分析经济因素对股市收益率均值的影响。本文则基于变系数分位点回归模型研究了全球主要股票市场指数的市场风险与影响因素之间随时间变化的相依关系,对英国、法国、德国、加拿大、巴西、日本以及中国等主要国家股市1997年10月到2014年12月的数据进行了实证研究。实证研究结果表明,S&P500指数、商品市场(石油价格,黄金价格)等经济因素对全球主要股市的风险(下分位点)产生较为显著的影响,并且上述影响随着近期金融危机的发生而有所变化。相比之下,美国经济政策的不确定性、美国股市不确定性变化等对所分析国家股票市场风险的影响不显著。     

基于LMSV模型的半参数方法对股市波动长记忆特征的识别

在金融时间序列波动具有显著的长记忆性这一背景之下,研究了LMSV模型长记忆参数的估计问题。首先,分析了LMSV模型的相关性质;接着,根据LMSV模型和ARFIMA模型的良好对应关系,提出了估计LMSV模型长记忆参数的半参数方法;最后,基于股市数据,验证了波动半参数方法的有效性。     

基于GAS t-Copula模型的金融市场非对称风险溢出效应测度研究

准确测度金融风险溢出效应对于金融风险管理和构建投资组合具有重要意义,而金融市场之间的非线性及动态相关结构一直是风险溢出效应研究中的难点问题之一。本文通过引入GAS t-copula模型与CoVaR方法,结合能够刻画重要典型事实特征的边缘分布模型,构建了金融市场间的风险溢出效应测度模型,以中国内地等五个股市为研究对象,测度美国股市对中国内地等四个重要股市的风险溢出效应,以检验模型的可靠性与准确性。实证结果表明:中国内地等四个股市与美国股市之间呈现出显著为正且时变相关结构,随着金融危机的爆发,相关系数逐渐增加达到最大值;中国内地等四个股市受到美国股市的风险溢出效应呈现出非对称特征,即下跌风险溢出效应强度显著大于上涨风险溢出效应;中国内地股市受到的金融风险溢出效应显著小于香港、日本以及英国股市。     

再论中国股票市场的弱有效性

本文利用检验鞅差序列的非参数统计量来检验中国股票市场的弱有效性问题,本文给出的方法不同于文献中已有的方法,实证分析表明本文使用的检验股票市场弱有效的方法比文献中的大多数方法更有效。实证结果显示,中国的股市在发展过程中,表现山渐进有效的态势;中国A股市场比B股市场更有效率:沪市比深市更趋于有效。文中的有些结论是以前的实证研究所没有的。另外,本文比较了中国股市和境外成熟股市之间有效性程度的差异,并得出香港市场对深市影响显著的结论。     

基于DAG-SEM模型的中美股票市场间信息溢出研究

以中美贸易战为背景,研究美国股票市场、中国A股市场与香港股票市场的动态溢出效应。运用DAG-SEM模型和信息指数模型的静态和动态分析法测度市场间波动率信息溢出的方向、强度以及动态变化过程。研究发现:在贸易战期间,美股、港股和A股之间的溢出强度均增加。中国内地股市与美国股市呈双向信息溢出,标普500指数与沪深300指数的“方向交替”多于道琼斯与沪深300指数。特别地,贸易战白热化阶段,即2018下半年至2019上半年,中国内地股市对香港股市的信息溢出强于美国股市,成为港股信息溢出的主要传导者。     

基于MRS-SJC-Copula模型对A股与港股的动态联动性研究

由于经济增长周期变化,导致不同股票市场存在高低状态转换的现象,在研究不同股票市场之间联动性的研究时,需要考虑股票波动均值和方差两种结构变化。基于具有马尔可夫状态转换的动态SJC-Copula,结合修正ICSS算法对我国内地股票市场和香港股票市场之间的联动性进行方差结构突变点的检验。实证结果表明:国内和香港股票市场之间存在非线性非对称的时变相依性,并持续存在高低两种不同状态的概率转换。股票指数由于动态联动受到负面消息的下跌幅度大于正面消息的变化幅度,且上下尾部均受上期信息的持续影响。“沪港通”、“深港通”、中美贸易战等因素使得其上下尾部发生结构突变,内地与香港股票市场的联动性增大和市场波动幅度趋强。     

沪深港股市相关性的小波分析

主要使用离散小波变换(DW T)对沪深港股市的相关性进行研究.小波可以把方差和相关系数在不同尺度上进行分解,以便更仔细地研究时间序列的波动性在不同尺度上的相关程度.研究发现:三地股票市场的波动性都随着小波尺度的变化而变化;沪深股市与香港股市相关性非常低,而且在不同尺度上相关程度有较大差别.     

次贷危机下中国股市与国外股市相依性分析——基于Markov机制转换模型

文章通过选取2004年1月1日到2009年6月30日中国、香港、日本、英国和澳大利亚五个股票市场日收盘价的道琼斯数据,采用三状态Markov机制转换模型研究这些股市间相依性结构的变化。通过对目标股市结构变化的研究,可以描述并预测股市的波动性,从而指导风险管理。实证分析表明,在有机制转换条件下,澳大利亚与英国、日本股市间的相依性比无机制转换条件下均有所下降,而中国与香港股市间相依性却大幅上升。同时,本文采用总体拟合效果法来选取合适的copula函数并运用基于copula理论的相关系数法进行对比研究,发现次贷危机后各股市间的尾部相依性出现不同的变化,市场收益率呈现下降趋势,波动性均有所增加。其中,澳大利亚与英国股市间的尾部相依性最强,而中国股市与其他股市之间的相依性较弱,说明受到影响的程度较小。     

投资者过度反应与牛熊市波动非对称性

论文针对沪深股市牛熊市中所呈现出的波动非对称性的差异,从牛熊市中投资者对信息反应的差异角度予以解释。论文以非预期交易量变化率作为投资者对信息冲击反应的代理变量,研究显示投资者在牛市行情中的过度反应,是造成沪深股市牛市行情波动正向非对称性的重要原因。与此同时论文通过对比美国、香港和沪深股市上牛熊市波动非对称性差异,进一步验证沪深市场上不完善的市场机制加剧了投资者在牛市行情中的过度反应,进而导致牛市行情中的波动正向非对称性。     

Measuring the subprime crisis contagion: Evidence of change point analysis of copula functions

In this paper, we first determine the existence of structural changes in the dependence between time series of equity index returns of two markets using the change point testing method. The method is based on Archimedean copula functions, which are able to comprehensively describe dependence characteristics of random variables. The degree of financial contagion between markets is subsequently estimated using the tail dependence coefficient of copula functions before and after the change point. We empirically test our method by investigating financial contagion during the subprime crisis between the US S&P 500 index and five Asian markets, namely China, Japan, Korea, Hong Kong and Taiwan. Our results show that a statistically significant change point exists in the dependence between the US market and all Asian stock markets except Taiwan. The upper tail dependence is larger after the time of change, implying the existence of contagion during the banking crisis between the US and the Asian economies. The degree of financial contagion is also estimated and found to be consistent with market events and media reports during that period.     

波动率风险溢价:基于香港权证市场的实证

波动率风险溢价包含了关于投资者风险厌恶的重要信息,它的估计是金融计量学文献关注的一个核心问题。本文基于香港权证市场数据和GARCH扩散随机波动率(SV)模型,对香港证券市场的波动率风险溢价进行了估计研究。采用香港恒生指数和指数权证数据,通过建立基于有效重要性抽样的极大似然(EIS-ML)方法联合估计了GARCH扩散模型的客观与风险中性测度,进而得到了香港证券市场的波动率风险溢价。研究结果发现,在香港证券市场上,市场投资者对波动率风险进行了定价,即存在波动率风险溢价,且波动率风险溢价在绝大多数情形下为正,说明市场投资者总体表现为风险爱好。