基于随机波动模型的沪深股市波动分析——以06,07年度沪深股指为例

基于马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC)模拟的贝叶斯(Bayes)分析方法,应用随机波动(SV)模型实证分析06、07年度中国股票市场指数的波动性,并对比沪市与深市的股指,对不同形式的SV模型的参数进行估计,对结论作出合理的解释.     

马尔可夫状态转换加随机波动瞬时利率模型实证研究

文章对中国瞬时利率动态行为进行了实证研究,比较了一类马尔可夫状态转换加随机波动扩散模型。与以往研究不同,文章对模型所有参数采用基于Gibbs抽样的马尔可夫链蒙特卡罗模拟方法进行估计。同时,通过MAE(绝对误差平均值)、MRSE(平方误差均值)、调整R~2、对数损失函数LL以及非参数Wilcoxon检验对各种模型的样本内与样本外预测能力进行了分析与比较,结果表明:中国利率市场确实存在马尔可夫状态转换现象,其中Smith模型更适合刻画国内瞬时利率动态行为。     

基于MCMC的SV模型分钟高频股指波动率研究

利用沪深300股指2018年11月5日-2018年11月12日1分钟数据,基于马尔可夫蒙特卡罗(MCMC)模拟的贝叶斯方法,采用随机波动模型(SV)对我国股市分钟高频数据波动性进行了实证研究,并利用DIC准则进行模型拟合比较.结果表明,沪深300股指收益率序列具有尖峰,厚尾,聚集性等特征,且随机波动模型对于1分钟高频数据的拟合效果优于5分钟数据,标准随机波动模(SV-N)更适合1分钟高频数据.     

带ARMA(1,1)条件异方差相关的随机波动模型的MCMC算法

我们首先提出了一个带ARMA(1,1)条件异方差相关的随机波动模型,它是基本的随机波动模型的一个自然的推广.进一步,对于这一新模型,我们给出了一个马尔可夫链蒙特卡罗(M CM C)算法.最后,利用该模型的模拟数据,展示了M CM C算法在这种模型中的应用.     

GAM在汽车保险定价中的应用研究

汽车保险定价的基础在于风险分析,车辆、驾驶人以及行车环境等因素构成汽车保险定价所倚赖的一个风险系统.本文引入广义加法模型(GAM).将非参数平滑方法应用于到GAM中,结合贝叶斯理论(Bayes)和马尔可夫蒙特卡罗(MCMC)方法得到参数估计,构建汽车保险定价模型,并以国外某保险数据为样本进行实证分析,得到了较好的效果.     

基于改进的灰色马尔可夫链模型的交通事故预测

交通事故预测是交通安全评价、规划和决策的基础.灰色预测适合于数据量少和波动小的系统对象,而马尔可夫链理论适用于预测随机波动大的动态过程.为克服一般灰色马尔可夫链模型运用的转移概率矩阵固定不变而影响预测精度的问题,本文建立了改进的灰色马尔可夫链模型.采用滑动转移概率矩阵方法,去掉最老数据并补充最新数据,从而建立新的一步转移概率矩阵.借助改进的灰色马尔可夫链模型,对全国2002-2004年交通事故10万人口死亡率进行了预测分析.结果表明,改进的灰色马尔可夫链模型比一般灰色马尔可夫链模型的预测范围更准确,预测精度更高.     

基于随机波动率状态转移特征的上证50ETF期权定价

期权定价模型的构建过程中，单因子随机波动率模型生成的波动率曲线形状与波动率水平相关性微弱，且无法确切反映波动过程的状态转移特征。为此，本文使用连续马尔可夫链刻画波动状态，在Heston模型的基础上，针对其方差动态过程中所有参数均为波动状态任意函数的情景，得到了一类具有状态转移特征的随机波动率模型；进一步，根据条件仿射模型的特征函数，结合波动路径的蒙特卡罗模拟，实现了欧式期权半解析定价，其中，采用基于粒子滤波的极大似然估计方法估计模型参数；特别地，对上证50ETF期权进行了实证研究。结果表明：具有状态转移特征且方差的基准长期均值及波动率均依赖于波动状态的随机波动率模型，能够显著提升上证50ETF期权定价的准确性和稳健性。     

中国股票市场交易量与价格波动关系实证研究

利用个股数据资料和非对称成分GARCH-M模型对中国股票市场的量价关系进行了实证研究.结论显示:股价的短期波动主要由非预期交易量解释,即非预期交易量所揭示的新信息是产生价格波动的根源;中国股票市场部分个股存在明显的杠杆效应,利空消息对市场波动的冲击大于同等程度的利好消息对市场波动的冲击;非预期交易行为对市场波动的冲击存在显著的非对称特征,正的交易量冲击(交易量放量冲击)比同等程度的负交易量冲击(交易量缩量冲击)对市场波动的影响更大.     

基于MCMC方法的金融贝叶斯半参数随机波动模型研究

现有随机波动(SV)模型依赖于参数条件分布形式假设,无法充分描述金融资产收益的偏态厚尾等典型特点,而非参数分布能够更全面地刻画这些特性。本文将SV模型和非参数分布相结合,构建一类半参数SV模型;同时在贝叶斯框架内,发展有效MCMC抽样解决模型的参数估计难问题,并利用对数预测尾部得分(LPTS)法分析模型的极端风险预测能力;最后以我国美元/人民币汇率市场为例,对半参数SV模型在收益特性刻画以及极端风险预测方面的实际效果进行了检验。     

随机波动率模型下的VIX期权定价

本文主要有两部分:第1部分找到一个拟合VIX指数能力较优的随机波动率模型;第2部分是在较优模型下讨论VIX指数期权定价问题.其中第1部分首先利用非参数方法估计随机波动率模型的漂移项和扩散项,然后在此基础上对七个经典随机波动率模型进行拟合和比较.第2部分在较优模型基础上加上跳跃,讨论期权定价的PDE和解析解.     

Threshold variable selection of asymmetric stochastic volatility models

A threshold stochastic volatility (SV) model is used for capturing time-varying volatilities and nonlinearity. Two adaptive Markov chain Monte Carlo (MCMC) methods of model selection are designed for the selection of threshold variables for this family of SV models. The first method is the direct estimation which approximates the model posterior probabilities of competing models. Using parallel MCMC sampling to estimate these probabilities, the best threshold variable is selected with the highest posterior model probability. The second method is to use the deviance information criterion to compare among these competing models and select the best one. Simulation results lead us to conclude that for large samples the posterior model probability approximation method can give an accurate approximation of the posterior probability in Bayesian model selection. The method delivers a powerful and sharp model selection tool. An empirical study of five Asian stock markets provides strong support for the threshold variable which is formulated as a weighted average of important variables.     

基于SV模型的国际现货贵金属市场收益波动的杠杆效应分析

针对国际现货贵金属市场收益波动中是否存在杠杆效应的问题,选取2008年至今的黄金、白银市场数据进行分析,运用具有杠杆效应的SV模型对其收益波动建模,并采取MCMC法—Gibbs法进行参数估计.结果表明:与股票市场的研究结论不同,国际现货黄金、白银市场在整个观察期内几乎不存在杠杆效应;但其震荡期内存在较弱的杠杆效应.     

上海股市波动的预测方式和模型

探讨基于 SV类模型的上海股市波动的预测方式和模型问题 .比较了 SV( stochastic volatility)类模型 (包括基本 SV模型和 ASV模型 )在两种不同方式下的预测效果 ,并将基本 SV类模型的预测效果与 ASV模型 ,以及其他常用模型做了比较 .结果表明 :SV类模型在两种预测方式下的预测效果存在一定的差异 ;基本 SV模型对于上海股市具有较强的预测能力 ;ASV模型的预测效果不理想 .     

结构性油价波动对中国股市的非对称性影响分析

本文分别检验了不同驱动因素所致的油价波动(结构性油价波动)对我国股市收益波动的非对称性影响,并探寻了油价波动对我国股市产生非对称性影响的来源。首先利用SVAR模型将油价波动分解为供给、需求和预防性购买三种驱动因素所致的油价波动,发现三种驱动因素所致的油价波动对我国股市收益的影响存在显著差异;GARCH非对称模型检验及其信息影响曲线结果显示供给和预防性购买因素所致的油价波动是对我国股市的产生非对称性影响的主要原因。在应对油价波动策略时,区分油价波动背后的驱动因素有助于政府机构采取行之有效的宏观调控。     

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。     

基于石油行业影响股票流动性的实证分析

采用买卖价差和市场深度代表股票流动性水平,根据Brockman&Chung模型分析了影响我国股市流动性的因素.研究发现,交易量与流动性正相关,股票价格及股票收益率的波动性与流动性呈负相关关系.但当流动性选取的指标不同时,股票价格对其影响也是存在差异的.     

基于股市高频数据的半参数估计方法

针对非参数方法研究国内股市长记忆性时结论参差不齐的现状,本文研究了更为稳健的半参数估计方法,即局部W h ittle(LW)估计和对数周期图(LP)回归。通过对不同频率高频数据的分析,证实了LW估计方法尽管需要数值最优化,但仍然要优于LP回归。进而将LW估计首次应用于中国股市,结果表明不同频率绝对收益序列的长记忆强度基本一致;同时发现,重大突发事件发生时的长记忆性表现得最为强烈,且事件后比事件前表现的要强烈,这说明股票市场的溢出效应在事件后增强,此项结论对我国证券市场有一定的借鉴意义。     

高阶马尔可夫链的降阶模型及其应用

本文通过对传统高阶马尔可夫链模型的状态空间进行阶数重构,导出一个在重构状态空间上的降阶马尔可夫模型。理论分析证明,降阶马尔可夫链模型不但可以描述传统高阶马尔可夫链模型的全部性态,更能表达较传统模型细微的随机结构。然后,应用降阶模型对我国股票指数的动态变化进行实证分析,讨论了阶数的选取和高阶马尔可夫性检验,分析了股票市场内在波动结构。最后,对股指序列作出短期与长期的预测分析。     

基于双AR(p)模型的股价分析及其实证研究

在双AR(p)模型的基础上,选取了具有代表性的沪深300指数,并对其部分股市收盘价序列进行了平稳化处理,研究了近期中国股市的股价波动.在双.AR(p)模型严平稳条件下进行了模型诊断,最后通过动态预测得出双AR(p)模型可用于股价预测的结论.