存货质押融资质押物价格变化MRS-GRACH模型研究

针对质押物价格收益序列存在的结构转换特征,对常系数ARCH模型进行改进,引入一个变化服从马尔科夫过程的状态随机变量反映价格收益不同的波动状况,从而构建了质押物价格收益MRS-GARCH模型.实例研究表明MRS-GARCH模型能够刻画现实中质押物价格收益波动结构动态变化过程,同时能够识别外界不可见因素对收益波动的影响力度,MRS-GARCH模型较GARCH模型在拟合及预测价格收益波动方面具有更准确的效果.     

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GED—GARCH模型的中国原油价格波动特征研究

本文采用中国大庆原油价格日平均交易数据,建立了基于GED分布的GARCH(1,1)、GARCH-M(1,1)和TGARCH(1,1)三个模型,描述了中国原油价格与国际接轨以来的波动特征。实证结果表明,与国际油价类似,中国原油价格的波动也存在显著的GARCH效应,但其波动冲击的半衰期要比国际油价短,为5天。而且,中国原油收益率受到预期风险的负向影响,表明中国原油市场并非完全市场化运作,当然这种负向影响程度较小,约为8%。另外,中国原油价格的波动存在显著的杠杆效应,相同幅度的油价下跌比油价上涨对未来油价的波动具有更大的影响,前者是后者的1.7倍左右。最后,基于GED分布的GARCH模型比基于正态分布的GARCH模型能够更好地描述中国原油价格的波动特征,并且具有较好的预测能力。     

基于M-H抽样的贝叶斯非对称厚尾GARCH模型研究

针对非对称厚尾GARCH模型参数的预选分布很难确定的问题。对模型参数空间进行数据扩张,把模型中的厚尾残差分布表示成正态分布和逆伽玛分布的混合分布,然后通过对参数的后验条件分布进行变换获得参数的预选分布,从而利用M-H抽样实现了非对称厚尾GARCH模型的贝叶斯分析。中国原油收益率波动的实证研究发现中国原油收益率的波动具有高峰厚尾性但不存在"杠杆效应",样本内的预测评价发现基于M-H抽样的贝叶斯方法优于极大似然方法,说明了M-H抽样方案设计的有效性。     

基于EGB2分布族的GAS-EGARCH模型与VaR预测

GARCH族模型是刻画资产收益率的常用工具,在风险度量领域具有广泛应用。为了更有效地描述收益率的偏斜厚尾等特征,越来越多学者对GARCH族模型的条件分布形式进行了研究。但是仅对GARCH模型条件分布进行修正是不够的,还需要对模型本身的函数形式进行修正。基于得分函数的时变参数建模思想近年来受到广泛关注,本文借助这一思想对EGARCH模型中对数标准差进行时变波动建模,并利用EGB2分布族作为模型的条件分布,进而建立GAS-EGARCH-EGB2模型。以我国10只中证行业指数为研究对象考察GAS-EGARCH-EGB2模型的风险预测效果,GAS-EGARCH-EGB2模型样本外VaR预测表现普遍优于ACM-EGARCH-EGB2模型。     

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。     

成交量信息有助于预测中国股票市场的波动吗?

就成交量信息是否有助于预测股票市场的波动率这一问题,目前学术界有两种截然相反的观点存在。本文以中国股票市场代表性指数的代表性波动周期为例,对上述问题进行了实证研究。通过采用较以往研究更为严谨和稳健的样本外滚动时间窗预测法和高级预测能力检验法(Superiorpredictive ability,SPA),本文得到的分析结论包括:(1)成交量信息对中国股票市场的波动过程有显著影响;(2)将成交量纳入GARCH族模型会导致条件方差方程中的波动持续性出现明显下降;(3)引入成交量作为附加解释变量的GARCH族模型并未表现出比一般GARCH族模型更优的波动率预测能力。最后对实证结果给出了理论解释。     

上海股市波动的周日效应检验

与以往日历异常现象的研究大多集中在股市收益率上不同,本文对上海股市波动的周日效应进行实证研究,无条件波动的修正Levene检验和条件波动的GARCH模型被应用。结果显示上海股市存在显著的星期一高波动现象,利用混合分布模型对此现象进行了解释,周末信息的积累对星期一交易的影响可能是其高波动的原因。     

人民币汇率波动对我国行业风险影响研究

以2008年1月7日到2012年3月30日为样本数据,建立基于广义误差分布的GARCH模型.结果表明,行业指数收益率波动具有"长期记忆性"并且股市价格的波动呈现非对称性,即存在杠杆效应.改变了以往运用总体角度方法,以行业角度出发,同时引入了流动性风险这一控制因素,分析汇市与股市的关系,结论更具有现实意义.     

基于Expectile和Realized GARCH模型的波动率预测

Realized GARCH模型是预测波动率的经典模型之一,最小化非对称二次损失函数的Expectile对收益率尾部分布更加敏感,我们在Realized GARCH模型的基础上引入Expectile提出Expectile-Realized GARCH模型。以沪深300指数的高频收益率为例建模分析,对比不同模型下的波动率预测效果,发现Expectile-Realized GARCH模型较Realized GARCH模型对波动率预测能力更好。其中,当风险水平为95%时,对应的Expectile-Realized GARCH波动率预测能力最好。     

我国股指期权对现货市场的波动性影响研究

2015年2月9日,上证50ETF期权在上交所正式上市交易,我国资本市场进入期权时代.股指期权推出是否会使我国现货市场大幅波动直接影响着我国证券市场的发展和稳定,首次以我国上证50ETF期权为研究对象,使用GARCH模型和TARCH模型对我国股指期权推出后现货市场的波动性进行了研究.实证结果表明,我国股指期权的推出使现货市场的波动性增大,并且波动存在非对称性;在上证50ETF期权推出后利好消息对现货市场的波动性影响减小而利空消息对现货市场的波动性影响增大,即不对称性加大.最后,基于实证分析结果分析我国股指期权推出后导致现货市场波动增大的原因,并为我国现货市场的风险管理以及沪深300指数期权的正式推出提供参考意见.     

外汇市场、股票市场与房地产市场的风险传染研究——基于三元VAR-BEKK-GARCH模型实证分析

本文将人民币汇率、房价和股价三者纳入一个统一的分析框架中,从水平变动和波动风险两个方面考虑时变异方差和变量间的风险传递效应,使用“二次汇改”后的2010年6月到2017年12月的月度数据,采用三元GARCH和BEKK时序模型研究人民币汇率、房价和股价之间的动态影响关系及其波动风险互动机制。研究发现,三个市场相互之间具有明显的影响,特别是价格波动的风险传染上,房地产市场与股票之间、股票市场与汇率市场之间或长期或短期都存在风险的传递效应。具体而言,市场在均值溢出方面,人民币升值会促进房价和股价的上涨;但房价与股价之间的价格影响关系并不明显。在波动溢出方面,房价和股价之间的波动溢出效应明显,同时存在ARCH和GARCH型波动效应,而股价对汇率的波动影响也同时存在ARCH和GARCH型波动效应,但汇率对股价仅有GARCH型波动效应。     

日交易量与股票日收益GARCH效应

本文利用中国股票市场的48只具有代表性的股票，对股票日收益的GARCH效应进行了实证研究。结果表明，对于交易活跃的市场，股票日交易量可以很好的解释股票日收益的GARCH效应，当在GARCH模型中引入日交易量作为解释变量，我们发现GARCH效应显著降低，但依然显著存在。     

基于非参数GARCH模型的中国股市波动性预测

本文采用上证综合指数和深证成份指数1997年1月2日—2005年6月30日的每日收盘价对数百分收益率为样本,运用非参数GARCH(1,1)模型研究了中国股票市场的波动性,并与参数GARCH(1,1)模型的估计结果进行了比较,最后利用六种预测误差度量指标比较了这两种模型的样本内及样本外预测能力,结果发现,非参数GARCH(1,1)模型对股市波动性的预测精度有明显提高。     

Bayesian modeling and forecasting of Value‐at‐Risk via threshold realized volatility

This study proposes a threshold realized generalized autoregressive conditional heteroscedastic (GARCH) model that jointly models daily returns and realized volatility, thereby taking into account the bias and asymmetry of realized volatility. We incorporate this threshold realized GARCH model with skew Student‐t innovations as the observation equation, view this model as a sharp transition model, and treat the realized volatility as a proxy for volatility under this nonlinear structure. Through the Bayesian Markov chain Monte Carlo method, the model can jointly estimate the parameters in the return equation, the volatility equation, and the measurement equation. As an illustration, we conduct a simulation study and apply the proposed method to the US and Japan stock markets. Based on quantile forecasting and volatility estimation, we find that the threshold heteroskedastic framework with realized volatility successfully models the asymmetric dynamic structure. We also investigate the predictive ability of volatility by comparing the proposed model with the traditional GARCH model as well as some popular asymmetric GARCH and realized GARCH models. This threshold realized GARCH model with skew Student‐t innovations outperforms the competing risk models in out‐of‐sample volatility and Value‐at‐Risk forecasting.     

上海股票市场和国际主要股票市场之间波动溢出效应的实证研究

使用BEKK—二元GARCH(1,1)模型,对于我国股票市场和国际主要股票市场之间的波动溢出效应进行了实证研究.分析结果表明,上证综指和标准普尔500指数、日经225指数之间存在单向波动溢出效应,而上证综指和香港恒生指数之间存在双向波动溢出效应,上证综指和新加坡海峡时报指数之间不存在波动溢出效应.     

基于修正的已实现阈值幂变差的股市跳跃波动行为研究

基于非参数统计方法,利用考虑金融资产价格跳跃和杠杆效应的时点波动估计方法修正已实现阈值幂变差,构造甄别跳跃的检验统计量,对金融资产价格中的随机波动、有限活跃跳跃和无限活跃跳跃等问题进行综合研究。为同时吸收波动率的异方差集聚效应和收益率的非对称效应,对原有的已实现波动率异质自回归预测模型进行拓展,将非对称的异质性自回归模型的误差项设定为GARCH模型,以考察跳跃波动序列与连续波动序列之间的复杂关系。利用沪深股指高频数据进行实证研究,包括进行跳跃识别,跳跃活动程度检验和波动率预测效果对比。研究结果表明,沪深股市同时存在布朗运动成分、有限活跃跳跃和无限活跃跳跃成分,其中连续路径方差占主体。同时,收益和波动间的杠杆效应显著,无论短期还是长期,连续波动和跳跃波动对波动率的预测均具有显著影响,同时考虑股价的跳跃、波动和杠杆效应因素有助于更准确地刻画资产价格动态过程。