证券市场指数的尖峰厚尾特征与风险量估计

在对DOW,Nasdaq,S&P500和FTSE100等四个证券市场指数进行实证分析基础上,展示了证券市场指数的对数收益率具有尖峰厚尾的分布特征,并利用Logistic分布得到了很好的拟合,同时给出了基于Logistic分布的风险量VaR和CVaR的估计公式,以此计算证券市场指数的对数收益率的风险量VaR和CVaR的估计值.     

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。     

一类区间随机分布时滞系统的p-阶矩指数稳定性

研究了一类区间随机分布时滞系统的p-阶矩指数稳定性问题.利用分布时滞转化为点时滞方法和区间矩阵的分解技术,得到了该系统p-阶矩指数稳定的时滞依赖的稳定性判据.通过数值例子说明了所得判据的有效性和实用性.     

基于流动性和波动性因素的CAViaR扩展模型及其在证券市场风险价值度量中的应用

CAViaR模型作为一种常见的条件自回归风险价值预测方法,被广泛应用于研究金融市场的风险价值.经典的CAViaR模型没有考虑到外生变量对风险价值的影响,而风险价值一般与市场的流动性和波动性有关,因此文中提出了考虑流动性和波动性因素的两类CAViaR扩展模型(CAViaR-LI和CAViaR-VI).另外,跨市场间的流动性和波动性往往也会对市场风险产生一定程度的影响.对此,该文进一步构建了跨市场的两类CAViaR扩展模型(CAViaR-MI-LI和CAViaR-MI-VI).文章对美国,日本,中国大陆,中国香港四个证券市场展开了研究,分别选取了具有代表性的标普500指数(S&P),日经225指数(N225),沪深300指数(CSI)以及恒生指数(HSI).通过研究发现,CAViaR-LI和CAViaR-VI模型较经典的CAViaR模型在参数的显著性,击中比率,模型的有效性等指标上均表现更好.在跨市场的研究中,在经典的CAViaR模型中加入了反映标普500指数的流动性和波动性变量,研究其对中国大陆,中国香港和日本的证券市场的风险价值的影响.结果显示,美国证券市场的波动性对其他三个证...     

供应商成本信息不对称下装配系统协同问题研究

本文研究的装配系统由两个供应商和一个制造商组成,其中一个供应商的成本信息为公共信息,另一个供应商的成本信息为其私有信息,制造商通过设计契约来揭示该私有信息。作为装配系统的主导者,制造商一方面以自身利润最大化为目标,另一方面希望通过系统协同来获得更多的利润。研究结果表明,制造商对两个供应商都采用批发价契约时,无法揭示供应商的私有信息;制造商对信息公开的供应商采用批发价契约,对拥有私有信息的供应商采用价格补贴契约时,可以揭示供应商的私有信息,但不能实现装配系统的整体协同;制造商对两个供应商都采用价格补贴契约时,在成功揭示供应商的私有信息的同时,也实现了装配系统的整体协同。数值分析结果表明,同制造商对两个供应商分别提供批发价契约和价格补贴契约时相比,制造商对两个供应商都提供价格补贴契约时,私有信息的揭示区间会变大,系统总利润和拥有私有信息的供应商的利润会增加,信息公开的供应商的利润会降低,制造商的利润可能增加也可能降低。     

基于分形理论的开放式基金信息性风险防范研究

开放式基金防范由于证券市场信息的非对称性导致的系统性风险,是开放式基金投资决策中的一个重要问题。本文基于分形市场理论及对中国股市的实证研究,提出了开放式基金防范信息性风险的有效策略。     

VaR理论及其在股市周末效应中的应用

本文首先讨论了VaR的教育处方法 ,然后通过实证分析沪市综合指数周一至周五的收益率分布 ,并分别利用历史模拟法、风险矩阵法、t分布法计算出周一至周五相应的VaR值 ,从而得出上海股市在“二、五”效应的结论 ,并发现利用VaR理论在我国的股票市场风险投资中可以很好的度量风险和规避风险 .     

ARCH族模型对沪市行业指数收益率的实证研究

本文利用ARCH族模型研究沪市行业指数收益率的波动性.通过对各行业指数收益率的分析发现,行业指数收益率是平稳的,但其条件方差是尖峰厚尾的非正态分布且具有明显的ARCH效应.行业指数收益率均具有不同程度"杠杆"效应.外部信息对公用指数和综合指数收益率影响最大.融入相同的风险,它们收益最高.地产指数对外部信息反应迟钝,收益率也不显著.     

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。     

内部信息下的平方套期保值策略

建立了内部信息市场模型,提出并解决了内部信息投资者的平方最优套期保值问题.首先利用初始滤波扩张方法给出了内部信息市场中风险资产的价格动态.其次利用Ito公式和Galtchouk-Kunita-Watanabe分解给出了最优策略的显式表示.     

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。     

我国大类资产信息溢出机制研究——基于方差分解的网络拓扑分析

采用广义溢出指数法对2011年至2017年我国股票、期货及债券三个市场之间的信息溢出机制进行了研究,结果发现:股市对期市和债市均有收益率溢出影响,而股市和期市对债市均有波动率溢出影响;三个市场的整体溢出指数值偏低,表明我国不同资产市场之间的关联性相对来说较小;时变特征也表明股市大多数情况处于溢出状态,期市方向不明确,债市则大多数情况处于被溢出状态;对溢出值的非对称检验发现,正向波动比负向波动的溢出值更大,但是统计上并不显著。对2015年6月股灾前后三个市场的波动率溢出情况进行分析后发现,股市的极端风险更容易向期市传染,而债市相对更为稳定,不容易被极端风险感染。     

金融风险在股票市场的传染效应及联动行为分析

近年来金融危机频发并表现出了易传染性,引起了众多学者的高度关注。以动态条件相关模型研究美欧股市与中、日、韩股市间的时变相关性,并结合内生多重结构突变模型划分危机传染阶段,选用溢出指数模型分析股市间的风险溢出特性;随后,定义股市间相互影响的联动模式并构建不同传染阶段的加权有向网络图分析股市间的联动行为。研究表明:美欧股市对中日韩股市有明显的传染效应,被传染的速度和持续时间均不相同;金融传染和风险溢出展现出一定的不一致性,危机期间日股的风险溢出效应强于美股;传染效应在联动网络中表现为联动模式的高聚类性和高联动性,相比欧债危机,次贷危机时期股市间展现出更强的联动行为;日股与美欧股市在两次危机中均表现出最强的联动性,其所受影响也最大。     

中国股票市场的收益-风险关系和惯性分析

本文采用非对称 EGARCH-M模型刻画了中国股票市场的个股风险 ,并对全市场的收益 -风险特征进行了横向分析 ,结果表明 ,从长期的角度来讲 ,在正常的市场条件下 ,中国股票市场存在着一定的高风险 -高收益、低风险 -低收益的关系 ,但从短期来看 ,由于不确定性因素较多 ,这种风险收益关系并不显著 .其次 ,本文分别采用每只股票历史 3个月的累积收益率、6个月的累积收益率以及 1 2个月的累积收益率分析了中国股票市场的惯性 ,我们发现 ,无论是从短期还是从比较长的时间来看 ,中国股票市场都不存在市场惯性 ,而表现出一定的反转现象 ,但反转现象会随着时间的推移逐渐减弱     

基于R-vine-copula-CoVaR模型的金融市场风险溢出效应研究

为了挖掘国际金融市场与中国金融市场的风险溢出效应,本文首先通过ARJI-GARCH模型捕捉单个市场收益率的跳跃等典型事实特征,然后采用最大生成树(Maximum Spanning Tree,MST)算法优化的R-vine来刻画多维金融资产的复杂相依结构;最后构建R-vine-copula-CoVaR模型,测度了国际原油市场、国际黄金市场、美国股票市场与中国股票市场、外汇市场之间的风险溢出效应。实证结果表明:各市场之间均存在双向风险溢出效应,但溢出程度差别很大,国际黄金市场是风险溢出的最大爆发源,仅有中国外汇市场与中国股票市场、国际黄金市场间存在负向风险溢出;市场之间的双向风险溢出效应呈非对称性,国际原油市场与黄金市场的风险溢出效应远大于中国股票市场与外汇市场风险溢出效应;Rosenb-Latt检验表明基于R藤的CoVaR风险溢出测度更具有灵活性和有效性;后验测试结果表明R-vine-copula-CoVaR模型能有效地测度国际金融市场对中国金融市场风险溢出效应,而对中国金融市场风险溢出效应的CoVaR测度存在被高估的可能。     

流动性风险与股票收益率

文运用两阶段回归方法,利用上海证券交易所和深圳证券交易所的A股交易数据,针对流动性风险与股票收益率之间的关系进行了实证检验。在把流动性风险分解成系统流动性风险和个体流动性风险以后,作者发现无论是系统流动性风险还是个体流动性风险都对股票收益率有显著的影响;并且与成熟市场不同的是,在中国市场上个体流动性风险对收益率的影响比系统流动性风险的影响要更显著。因此在今后研究中国股市的流动性定价时,研究人员需要考虑个体流动性风险才能够对股票收益率进行更好的解释。     

股票市场的长记忆及其动态结构

本文提出了结合平均小波系数法和自回归原始自助法的稳健长记忆检验,蒙特卡罗模拟显示该方法对于短期记忆过程具有稳定性。基于该方法对2005年4月8日至2015年6月30日的中国、美国、香港和德国股市进行了实证分析。全局检验结果表明仅中国的股票市场存在显著的长记忆,并且风险因素无法对长记忆解释,而美国、德国和香港的股市不存在长记忆。基于递增窗口的动态Hurst指数分析显示,金融危机时期4个股市都存在显著的长记忆。2010年后,除中国股市外,其余三个股市几乎不存在长记忆现象。     

公共资本对产出及私人资本的动态冲击效应研究

估算了我国总的资本存量和公共资本存量,并从资本存量的角度基于结构向量自回归模型(SVAR)研究了公共资本对私人资本和产出的动态影响.通过实证研究得出以下结论:1)在我国公共资本对私人资本具有先"挤入"后"挤出"的效应.给公共资本一个百分点的冲击,在第'三年使得私人资本增加0.5个百分点.2)产出对公共资本冲击的响应更加快速和直接,给公共资本一个百分点的冲击会使得产出在第2期时增长0.8个百分点,但是这种正的响应会逐渐减弱,并在第6期后不再显著.3)方差分解的结果表明,私人资本对产出的贡献率要大于公共资本对产出的贡献率,私人资本对产出贡献率的最大值为61%,而公共资本对产出贡献率的最大值为28%.     

STAR-GARCH模型与股票市场投资策略非线性

本文首次基于投资者异质性和行为金融理论,从投资者风险偏好的角度度量市场情绪,应用STAR-GARCH模型,对我国股票市场投资策略的非线性转换进行了实证研究。研究结果表明:(1)我国股票市场投资策略表现出明显的两机制,说明我国股票市场存在显著的投资者异质性;(2)当市场情绪指数分别为0.06和0.046时,沪深股票投资策略处于中间机制,表现为偏向理性投资策略,而当市场情绪指数大于约0.6或小于约-0.5时,沪深股票投资策略处于外机制,表现为偏向噪音交易策略,在两种机制间,存在着投资策略的非线性转换;(3)当沪深股票投资策略处于中间机制时,股票市场日收益率平均波动更小,因而表现得更稳定。