基于高频波动率模型与R-vine copula的行业资产组合风险测度研究

相较于低频波动率模型,高频波动率模型在单资产的波动和风险预测中均取得了更好效果,因此如何将高频波动率模型引入组合风险分析具有重要的理论和现实意义。本文以沪深300指数中的6种行业高频数据为例,运用滚动时间窗技术建立9类已实现波动率异质自回归(HAR-RV-type)模型刻画行业指数波动,同时使用R-vine copula模型描述行业资产间相依结构,进一步结合均值-CVaR模型优化行业资产组合投资比例,构建组合风险的预期损失模型,并通过返回测试比较不同风险模型的精度差异。研究结果表明:将HAR族高频波动率模型引入组合风险分析框架,能够有效预测行业资产组合风险状况;高频波动率预测的准确性将进而影响组合风险测度效果,跳跃、符号跳跃变差以及符号正向、负向跳跃变差均有助于提高行业组合风险的预测精度。     

多分形视角下的金融市场波动建模研究

针对修正因子的不足,对多分形波动率进行了改进.以改进的多分形波动率为中心,建立了考虑跳跃,杠杆效应等典型特征的HAR类波动模型.通过对上证综指高频数据进行分析,从模型拟合,预测和风险值预测三方面评价,HAR-L-lnMFVt-CJ是最优的波动模型,且该模型优于传统的EGARCH-J模型和NGARCH-J模型.这些研究说明了修正的多分形波动率测度是更为有效的波动估计量.     

基于损失函数的GARCH类模型波动率预测评价

本文的目的是通过利用多种损失函数评估三种GARCH模型的预测精度，找到最优的股指期货日内波动率研究预测模型。利用之前的研究结果，三个沪深300股指期货日内一分钟日内收益率被用作研究对象，对标准GARCH,eGARCH以及RealGARCH三个模型做了实证检验，并利用多种损失函数，从不同角度衡量三个波动率模型的预测精度。研究发现：Sample1样本的RealGARCH模型有最好的预测效果，而Sample2样本与Sample6样本的eGARCH模型有最好的预测精度。因此，在对沪深300股指期货日内波动率研究时，应根据其样本特征，优先选择具有能够反映非对称特征的波动率模型来刻画波动过程，对未来波动率做预测。     

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。     

上证综指的已实现波动率预测模型

采用上证综指2000-2008年的高频数据,在考察了中国股市已实现波动率的特征(即具有长记忆性、结构突变、不对称性和周内效应的特征并且结构突变只能部分解释已实现波动率的长记忆性)的基础上,构建了一个自适应的不对称性HAR-D-FIGARCH模型,并用于波动率的预测。模型的估计结果表明,与其他HAR模型相比,该模型对样本内数据的拟合效果最好。最后,通过SPA检验实证评价和比较了该模型与其他5种已实现波动率预测模型的样本外预测精度。结果发现,在各种损失函数下,该模型是预测中国股市已实现波动率精度最高的模型。     

全球主要股市波动率的聚类特征分析

本文采用多路归一化割谱聚类方法、单变量GARCH模型和Granger因果检验相结合的模型,分阶段研究了1994-2014年间全球主要股市波动率的聚类特征。首先,利用单变量GARCH模型分别提取全球主要股市的波动率;其次,借助多路归一化割谱聚类方法的特殊性质刻画了全球主要股市波动率的聚类数目、聚类质量以及聚类结果的稳定性等特征;最后,利用Granger因果检验模型分析不同类的代表元股市间的波动溢出效应和同一类内股市间的波动溢出效应。实证结果表明,与非金融危机阶段相比,在金融危机期间全球主要股市波动率的聚类数目较多、聚类质量较高、聚类结果相对稳定、并且全球主要股市间的波动溢出效应增强。     

中国股市期权波动率微笑特征的实证分析

波动率微笑现象显示了期权隐含波动率和执行价格之间的关系.在理想的完全符合Black-Scholes期权定价模型假设的情况下,期权隐含波动率关于执行价格应该是一条水平线.然而,在实证分析中,对隐含波动率和执行价格进行拟合并绘制曲线,会产生一个倾斜或微笑形状的曲线,证明Black-Scholes期权定价模型存在一定的缺陷.本文从Black-Scholes期权定价模型和回归分析出发,尝试用不同的函数形式(对数函数、二次函数和三角函数)拟合波动率的解析表达式并绘制图形,最终以调整的可决系数最大为最优.首先拟合截面数据,对一固定的时间期限拟合出波动率关于执行价格的解析表达式以及波动率微笑曲线,然后将不同时间期限的波动率微笑曲线排列成时间序列,拟合面板数据,即波动率微笑曲面.然而由于面板数据的复杂性,该模型的拟合优度相对于截面数据有所降低,但是在考虑了期限与执行价格对隐含波动率的交互影响后,面板数据模型调整的可决系数显著增大,拟合优度得到提高.     

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。     

中国黄金期货市场波动特征及模型预测研究

选取上海期货交易所黄金期货价格指数日内10分钟高频收益数据,构造了经调整的已实现极差波动率估计序列,利用6类GARCH模型建模分析,描述了黄金期货价格指数的波动特征.运用多种损失函数比较了GARCH类模型样本外波动率预测精度的优劣,并在此基础上,采用一种渐进正态分布检验法评估了GARCH类模型的预测效果.结果显示,黄金期货已实现极差波动率估计序列具有尖峰厚尾、集聚性、持续性等特征.对于黄金期货市场,ACD-GARCH模型具有相对最好的波动率预测能力.     

基于结构突变的波动率分解模型

在Heston-Nandi模型的基础上提出了一种波动率分解模型,分解模型同时考虑了金融波动的长记忆性和杠杆效应.从资产收益率的无条件方差发生结构突变出发,认为收益率的无条件方差随时间变化,将波动率分解为长期影响和短期冲击两部分,其中长期影响用来刻画波动率的持续性,短期冲击刻画金融波动的短期扰动.上证综指数据实证表明上海证券综合指数收益率序列的波动性同时具有长记忆性和杠杆效应,利用模型能很好的刻画这两种性质.     

Modeling carbon spot and futures price returns with GARCH and Markov switching GARCH models

This paper makes use of spot and futures market data to carry out a thorough analysis of the dynamics of carbon price returns in the European Union Emission Trading Scheme for the whole first commitment period from 2008 to 2012. Understanding the properties of carbon price returns is especially crucial for industries which have to comply with an emission trading system and other market participants such as risk managers and speculators. We therefore seek to develop accurate models which capture the behavior of carbon price returns comprehensively. We apply a broad spectrum of GARCH model specifications, using different distributions for model innovations. As both time series, spot and futures price returns, exhibit asymmetric behavior in their variance, we additionally take Markov regime switching models for the variance equation into consideration. Empirical results demonstrate that AGARCH, NARCH and GJR fit the data best. We further show that, in the error term of any model, fat-tailed distributions—in particular the generalized error distribution—significantly improve the fit. Additionally, as futures returns seem to carry informational content concerning subsequent spot returns, we propose a sound, yet parsimonious, spot returns model, well-suited to capturing the dynamics. Finally, the most appropriate models for spot and futures price returns are tested in an out-of-sample environment, and further checked for robustness in data subsets. Subsequently a model for each market is proposed.     

Explaining young mortality

Stochastic modeling of mortality rates focuses on fitting linear models to logarithmically adjusted mortality data from the middle or late ages. Whilst this modeling enables insurers to project mortality rates and hence price mortality products it does not provide good fit for younger aged mortality. Mortality rates below the early 20’s are important to model as they give an insight into estimates of the cohort effect for more recent years of birth. It is also important given the cumulative nature of life expectancy to be able to forecast mortality improvements at all ages. When we attempt to fit existing models to a wider age range, 5-89, rather than 20-89 or 50-89, their weaknesses are revealed as the results are not satisfactory. The linear innovations in existing models are not flexible enough to capture the non-linear profile of mortality rates that we see at the lower ages. In this paper, we modify an existing 4 factor model of mortality to enable better fitting to a wider age range, and using data from seven developed countries our empirical results show that the proposed model has a better fit to the actual data, is robust, and has good forecasting ability.     

基于协整理论的DFT-GARCH模型的统计套利研究

现有的统计套利策略大多建立在协整理论和GARCH模型的基础上.离散Fourier变换(DFT)的思想可以挖掘价差序列周期性、非线性的特征,保证其在拟合和预测中的精确度.利用沪铜期货合约的收盘价数据进行实证分析,研究结果表明:在高频数据下,新模型对数据的拟合和预测效果要明显优于传统的套利模型,在相同的交易规则下,新模型的套利成功率和收益率都高于传统的统计套利模型.     

夜盘交易对我国农产品期货市场影响的实证研究

随着我国农产品期货与国际市场的联动性进一步加强,为防止相关期货产品的隔夜风险和价格跳水问题,对部分农产品期货实行夜盘交易制度。为测度夜盘交易制度是否有益于农产品期货市场朝着稳定、理性的方向发展,本文采用了适合刻画金融序列波动性的GARCH族模型,实证检验得出GARCH、GARCH-M和EGARCH模型能够高度拟合农产品期货的价格序列并显著衡量夜盘交易对于我国农产品期货市场的影响。研究结论如下:第一、基于GRACH模型实证结果,夜盘交易制度变量的回归结果显著,该制度能减轻农产品期货的价格波动,且其影响是显著的;第二、EGARCH模型的回归结果同样显著,分别对比不同样本期的EGARCH模型实证结果可以得到,夜盘交易的开放减少了农产品期货市场的非对称性,使得市场趋向于理性的方向发展。     

Portfolio value-at-risk estimation in energy futures markets with time-varying copula-GARCH model

This paper combines copula functions with GARCH-type models to construct the conditional joint distribution, which is used to estimate Value-at-Risk (VaR) of an equally weighted portfolio comprising crude oil futures and natural gas futures in energy market. Both constant and time-varying copulas are applied to fit the dependence structure of the two assets returns. The findings show that the constant Student t copula is a good compromise for effectively fitting the dependence structure between crude oil futures and natural gas futures. Moreover, the skewed Student t distribution has a better fit than Normal and Student t distribution to the marginal distribution of each asset. Asymmetries and excess kurtosis are found in marginal distributions as well as in dependence. We estimate VaR of the underlying portfolio to be 95% and 99%, by using the Monte Carlo simulation. Then using backtesting, we compare the out-of-sample forecasting performances of VaR estimated by different models.     

天然气期货和现货价格间的相关性研究

基于天然气期货价格与现货价格序列间具有强非线性特征,本文将GARCH模型和Copula函数思想进行结合,同时考虑了天然气期货和现货价格间的时变相关结构,构建了时变Copula(GARCH-Normal、GARCH-GED和GARCH-t)模型,利用美国纽约商品交易所(NYMEX)Henry Hub交易中心天然气期货价格和现货价格数据进行实证研究。实证结果表明:GARCH-GED模型能够准确地拟合天然气期货与现货价格时间序列;时变SJC-Copula函数能够更好的描述天然气期货价格与现货价格间的相关性;天然气期货与现货价格间的相关性不是对称的,上尾的相关性小于下尾相的相关性。     

中国螺纹钢期货市场价格发现功能研究

螺纹钢期货价格发现功能研究对我国钢铁行业提高竞争力,争取钢铁成品和铁矿石定价权,引导螺纹钢期货市场健康发展具有重要作用。本文在向量误差修正模型(VEC)中引入剔除残差相关性的最小二乘算法,构建了用于测度期现货市场价格发现功能的永久短暂PT和信息份额IS共同因子模型,弥补了现有VEC模型由于求得的期现货残差序列相关性较大,导致PT和IS模型测算的信息贡献度存在较大差异的不足。在此基础上,利用2011年1月至2014年11月中国螺纹钢期现货市场933个日交易数据,验证了模型的有效性。     

中国棉花期货市场价格发现功能研究

期货市场和现货市场之间的价格发现功能一直是监管部门和投资者十分关心的问题。本文借助信息共享模型、脉冲响应函数和方差分解等方法，对中国棉花期货市场和现货市场的价格关系进行了实证研究。研究结果表明：棉花期货价格和现货价格之间存在显著的双向引导关系和长期均衡关系；期货市场和现货市场都扮演价格发现角色，且期货市场在价格发现中处于主导地位。     

Valuation of futures options with initial margin requirements and daily price limit

The paper presents a valuation model of futures options trading at exchanges with initial margin requirements and daily price limit, and this result gives an academic guidance to design trading rules at exchanges. Unlike the leading work of Black, certain trading rules are considered so as to be more fit for practical futures markets. The paper prices futures options with initial margin requirements and daily price limit by duplicating them with the help of the theory of backward stochastic differential equations （BSDEs, for short）. Furthermore, an explicit expression of the price Of the call （or the put） futures option is given and also is shown to be the unique solution of the associated nonlinear partial differential equation.