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.     

投资者高频情绪对股市成交量的异质性影响研究——基于分位数向量自回归模型

从高频视角分析股市情绪效应的异质性特征及机理，对我国金融风险管控具有重要意义。本文借助文本分析法抓取网络舆情数据，构造日内投资者高频情绪指数，在分位数Granger因果关系检验的基础上，构建分位数向量自回归模型并进行脉冲响应分析，探究不同极性投资者高频情绪对不同市场状态下及不同分位水平股市成交量的异质性影响。结果表明：(1)不同极性投资者情绪对股市成交量影响具有异质性，悲观情绪对股市成交量的脉冲强度明显大于乐观情绪且衰减较慢；(2)投资者情绪对股市成交量的影响随市场状态的变化而不同；(3)在相同市场状态下，情绪对不同分位水平股市成交量的影响也存在差异，投资者情绪对股市成交量的下分位点脉冲强度显著大于上分位点，中位点最弱。     

基于贝叶斯ARFIMA-WRV模型高频数据长记忆性研究

考虑到高频时间序列波动率的长记忆性问题,构建了赋权已实现波动分数整合自回归移动平均(ARFIMA-WRV)模型对其进行了研究.利用贝叶斯统计方法对模型做了相应的贝叶斯分析,并对我国中小板股市收益波动率的长记忆性特征进行了实证分析.实证结果表明我国中小板股市收益波动率存在长记忆性特征;采用消除日历效应影响的赋权已实现波动作为波动度量和贝叶斯参数估计方法,很大程度上提高了模型的参数精度.     

考虑方差结构突变的股市收益波动非对称性研究

股市收益波动非对称性的研究对于构建准确的资产价格模型以及市场波动性的预测来说都是至关重要的.但在我国股市收益波动中是否存在内生的结构突变,结构突变是否对股市收益波动的非对称性特征产生影响等问题上却缺乏探讨.利用引入了结构突变的ARCH族模型考察了我国股市收益波动的非对称性.研究结果发现,引入结构突变后的ARCH族模型对股市收益波动的拟合效果更好.在考虑了结构突变后,股市收益波动的持续性降低,非对称性现象虽然存在,但好消息和坏消息对股市收益波动的影响程度却发生了变化.     

国际原油价格与中国能源股票价格的同步性测度及分析

随着全球金融市场的一体化,中国股市波动对国际原油价格的波动越来越为敏感.为了更好地研究能源股票价格和国际原油价格之间的联动性,文章以国际原油价格作为基准,选取1994-2017年间中国能源板块76支个股和NYMEX西德克萨斯轻质原油共288组月度数据,基于价格同步性视角构建了刻画国际原油价格与中国能源股票价格同步性的测度指标,并从地缘政治风险指数、地缘政治事件、国际原油持仓多空平衡以及中国国内宏观经济环境等方面探究该同步性指标的影响因素.实证研究结论表明:同步性指标在地缘政治事件期内波动增大,且有波动聚集特征;地缘政治风险整体上是影响同步性指标的格兰杰原因;地缘政治事件对国际原油价格与中国能源股票价格同步性产生正向影响,而中国国内宏观经济环境和国际原油持仓多空平衡对两者间同步性产生负向影响,并且原油持仓多空平衡比国内宏观经济环境的影响程度更大.文章的同步性指标构建方法和研究结论可以为捕捉市场联动程度、预测股票市场波动以及投资组合提供经验证据和决策支持.     

机制转换条件下股市收益率跳跃行为研究:基于RS-ARJI模型的以中国股市为例的实证分析

为检验股市收益率机制转换特性,考察机制转换条件下股市收益率的跳跃特征,以及在不同机制下跳跃行为对股市收益率的冲击效应,将Markov机制转换思想引入自回归跳跃(ARJI)模型,构建一个机制转换自回归跳跃(RS-ARM)模型.基于该模型对中国股市进行实证研究,结果表明:股市存在高、低波动两种机制,高波动时期的跳跃幅度和强度及其对股市收益率的冲击均大于低波动时期.同时,波动率估计和预测评价指标显示,RS-ARJI模型优于目前被广泛使用的GARCH模型和ARJI模型.     

基于变系数回归模型的石油价格预测

石油作为不可或缺的能源和化工原料,在国民经济生产运行中占据重要地位.石油也是一种战略物资,在国防和国家安全领域发挥着不可替代的作用.因此,对国际市场上的石油价格波动进行预测,具有十分重要的意义。本文采用变系数回归模型,以WTI原油现货价格为例,进行了未来4个季度的季度平均价格预测.     

基于MCMC算法的贝叶斯变结构分位自回归模型研究

为了更全面细致的刻画时间序列变结构性的特征及其相依性,提出了一类马尔可夫变结构分位自回归模型。利用非对称Laplace分布构建了模型的似然函数,证明了当回归系数的先验分布选择为扩散先验分布时,参数的各阶后验矩都是存在的,并给出了能确定变点位置和性质的隐含变量的后验完全条件分布。仿真分析结果发现马尔可夫变结构分位自回归模型可以全面有效地实现对时间序列数据变结构性的刻画。并应用贝叶斯Markov分位自回归方法分析了中国证券市场的变结构性,结果发现中国证券市场在不同阶段尾部表现出不同的相依性。     

中国股市波动非对称性的非线性动态调整

针对我国股市波动的现实和投资行为的异质性,利用已实现波动率设定包含多个机制平滑转换结构的自回归模型,研究我国股市波动的非对称性及非对称性的非线性动态调整。模型的检验结果发现,我国股市波动存在一个显著的非线性动态调整机制,机制转换的时点发生在收益率的冲击为1.177个百分点处,转换时点的非负性揭示了市场普遍存在的"售盈持亏"行为;股市波动在两个平稳的自回归机制及其之间非线性平滑调整或转换,但转换的概率偏低,速度较慢,自回归过程的平稳性表明投资者具有"过度自信"的决策行为;波动的非对称性没有表现为确定的杠杆效应,在滞后两期的波动水平较高且信息冲击的程度超过阈值时,股市波动表现为反向杠杆效应。以上估计与检验结果基本准确揭示了市场投资者的行为特征。