基于copula模型的沪深股市日收益率的相关性研究

由于沪深股市收益率具有非线性的特征,本文利用Copula函数从定量的角度刻画了上证综指和深证成指的日收益率序列的相关关系,研究表明,沪深股市日收益率序列呈现出很高的相关性,当沪深两市出现大幅震荡时,两市收益率的协同作用将大幅增强,Gaussian Copula函数更好的刻画了沪深股市收益率之间的秩相关性,Gumbel Copula函数在更好的刻画了两收益率序列的上尾相关性,而Clayton Copula函数在分析两序列的下尾相关性时较为出色,在平方欧氏距离标准下,t-Copula较好的拟合了沪深股市的日收益率序列。     

中国股市价格和波动性的非线性行为实证研究

深沪综合指数的收益率不服从正态分布,收益率是负斜的,呈现胖尾和峰态;其收益率序列均服从有着分形概率分布的持久性时间序列,它们遵循有偏随机游动,市场表现出较强的趋势行为和非周期循环特征,深市非周期循环为4个月,而沪市为6个月,深沪股市月收益率序列则为确定性的混沌序列;而沪深股市的波动性也呈现出一定程度的不对称特征,沪深股市之间还存在着波动性的溢出效应,深市还存在着一定的杠杆效应,而且,沪深股市之间还存在着明显的波动性的溢出效应.     

基于标度理论的股指时间序列相似性分析

股指时间序列的相似性分析是当前金融学研究的热点之一。为了提高股指时间序列相似性分析的准确度,从标度不变性、多重分形及波动聚集性三个层面定义了标度理论的度量指标,并基于此对股指序列进行表示。将分割后的每一序列子区间看作时间点,则分割、表示后的不同股指序列构成一个多指标的面板数据。基于面板数据特征及指标相对重要性,提出了一种新型的多指标面板数据相似性度量函数——复合距离函数,用以度量股指时间序列的相似性。聚类结果表明,相较于其他两种方法,基于标度理论和复合距离函数的相似性度量方法能够显著提高相似性度量的准确度,同时具有较强的稳健性。     

国际黄金期价与美元指数交互关系的多重分形分析

由于美元是国际黄金市场的主要标价货币,其币值的变化与国际金价的波动密切相关。本文利用多重分形分析法研究纽约商品交易所黄金期货价格数据与美元指数之间的交互相关性及两者的内部结构特征,并使用分形特征统计量度量市场风险大小。结果表明,虽然黄金期价和美元指数的收益率序列之间存在长期的负相关关系,但这种负相关关系是非线性动态变化的,具有多重分形特征,多重分形强度是时变性的,意味着市场风险大小随时间的不同而改变。     

北京交通流序列的重分形扩散熵分析

运用重分形扩散熵分析方法来分析北京交通拥堵指数的长程相关性和重分形特征.方法综合使用了扩散技术和Renyi熵来研究北京交通拥堵指数的标度行为.由于交通拥堵指数序列具有明显的周期性,故先选用傅里叶滤波去除序列的周期性,再进行重分形扩散熵分析.实验结果表明北京交通拥堵指数序列的极端波动显示出反相关性,同时拥堵指数序列具有较弱的重分形特征.     

基于分形市场假说的金融时间序列的分形特征的解析

证券收益率序列中普遍存在分形特征,但其形成原因却鲜为人知.本文根据分形市场假说构建了博弈模型,对证券收益率序列中分形特征的形成原因进行了解.结果表明,分形市场假说是证券收益率序列具有分形特征的充分条件.     

我国国债规模对宏观经济影响实证分析

随着以希腊债务危机为导火索的欧洲债务危机的愈演愈烈,国债对宏观经济的影响再一次成为了经济学讨论的热点.首先从直观图形着手,运用H-P滤度法去除趋势后,计算各变量的偏离趋势百分比,对比国债规模代替变量与宏观经济效应代替变量之间的偏离趋势图,从图形得到的定量关系为后面的实证分析做好准备.然后进一步进行协整分析,并在向量自回归(VAR)框架下通过脉冲响应函数考察变量之间的相互影响路径,最后通过建立误差修正模型(ECM)分析各个变量之间的长期均衡关系和短期波动特征,以量化各变量之间影响程度的大小.全面系统地研究了国债对宏观经济增长的影响程度并做出实证分析,对于深刻认识国债的本质,规避国债的风险,科学合理地制定国债政策有着重要的理论价值和实际意义.     

基于SGT分布的ES估计、后验分析及在沪深股市中应用

由于VaR可能低估尾部风险,巴塞尔委员会在第三次巴塞尔协议~([1])中建议将ES取代VaR作为主要的风险度量工具,因此,有必要提出更精确且稳健的ES估计模型。鉴于股票收益率序列通常同时呈现出尖峰、厚尾、偏斜等特征,为更全面地刻画这些特征,本文采用具有三个形状参数的广义偏t分布(Skewed Generalized T Distribution,SGT)刻画收益率序列的分布形状,该分布囊括了多种常见的主流分布,通过结合能够刻画收益率序列杠杆性的EGARCH模型来估计收益率序列的ES,然后使用Du和Escanciano~([2])最近提出的ES后验分析方法对其稳健性进行评估。在实证研究中,本文将该模型用于估计我国上证综指和深圳成指的日ES,结果表明,本文提出的EGARCH-SGT模型相比常见的基于偏t分布和学生t分布的EGARCH模型明显呈现出对收益率序列更好的拟合效果,且基于该模型估计的ES顺利通过了后验分析,表现出较好的稳健性。     

基于多主体的股市模型不同市场形态下的标度行为

利用理论分析和计算机仿真相结合的方法研究一个随机多主体的股市模型,理论分析得到基础价值均衡、非基础价值均衡、周期和混沌四种市场形态的典型参数设置,基于多主体的计算机仿真产生对应参数的价格序列.对此数据的统计分析发现:股市的所有市场形态都呈现收益率分布和波动时间依赖的标度行为,其中基础价值均衡形态下收益率累积分布指数和波动时间依赖的自相似指数最大,非基础价值均衡形态下两指数最小,周期和混沌形态下居中.     

基于GARCH族模型的沪深300股指VaR度量

本文在修正了沪深300股票指数收益率序列的非平稳性和自身相关性之后,把ARMA模型与GARCH模型、GJR模型、IGARCH模型、FIGARCH模型、FIEGARCH模型、FIAPARCH模型、HYGARCH模型相结合,然后依次假设残差分布服从正态分布、t分布和偏t分布,来描述沪深300股票指数日对数收益率序列的尖峰厚尾性、杠杆效应和长记忆特性,利用上述模型分别计算沪深300股票指数的VaR值.在空头和多头投资者情况下,不同的波动性模型和不同残差分布的VaR预测有效性差距很大.比较得知,在不同的置信水平下,沪深300股票指数收益率序列空头和多头的VaR预测成功概率比较高的模型有HYGARCH和FIEGARCH这两类具有长记忆性的模型.     

时变Copula下我国寿险公司投资市场风险经济资本测度

随着保险资金投资渠道的放宽,保险公司对于自身资金运用方面的管理显得日益重要,基于此,选取了国债和政府机构债券、企业债、证券投资基金以及股票这四种资产作为研究对象,将收益率低于同期银行存款利率的情形视为损失,结合样本数据进行了经济资本的测度分析.通过对比以往学者的研究,选定了用GARCH-偏正态分布进行收益率的拟合,并运用时变Copula函数进行风险相关性的测量,计算出了不同置信度下,寿险公司投资市场风险的经济资本.结果显示,时变Copula比常数Copula在风险相关性度量方面表现更好.     

基于债券久期的国债期货套期保值模型分析

使用久期的方法在中国国债期货市场上进行套期保值是否有效?使用久期的方法研究国债期货套期保值的效率问题在国外已经很多,然而这种方法是否适合于目前中国的国债市场,相关研究还不多见,还有待进一步的证实.为此借鉴国外相关理论,采用比较研究的方法,以国债期货上市后2013年9月到2014年5月初,国债现货和国债期货的数据为样本,以基于久期的最优套期保值比率模型为主,其他模型为辅,比较出最优套期保值效率.研究结果表明,基于久期的套期保值方法在目前中国的国债市场效果一般.     

运用非均匀三次B样条拟合我国国债利率期限结构

运用非均匀三次B样条作为拟合函数,以我国上海证券交易所附息国债的日价格为数据,拟合了我国国债的利率期限结构.实证结果显示,使用"等额现金量法"来确定样条节点向量,所拟合出的我国国债利率期限结构符合经济原理,且对债券价格的估计误差较小.     

基于双重加权网络的股票强相关性分析

为分析股票间的强相关性,合理构建投资组合,选择中国股市煤炭电力板块93支股票,以股票上市时间至2011年2月11日每日收盘价和成交量,建立双重加权网络模型.在模型中,顶点是股票,双重边分别由股票间的成交量相关和回报相关建立,边上的权就是相关系数值.研究结果表明,网络顶点度服从幂律分布,负幂指数δ值约为0.02;单网络顶点度呈现"翘翘板"特点,即一个单网络中度大的顶点在另一个单网络中度很小;网络的模块具有同源性,即模块中顶点来自同一板块;网络的最大生成树明显以板块形成树分枝;网络树EGO结构体现企业间存在的生产材料和业务供求关系.     

A mathematical model for weighing investments

This model assumes three separate investors each with a set amount of money. The full amount is to be invested in six investments, namely: long‐term bonds, short‐term bonds, treasury bonds, common stock, treasury bills, and commercial paper. The investment is made according to weights assigned to safety of principal, growth, current income, taxable income and volatility. The weights are derived by obtaining pairwise comparison matrices and then using an averaging process.     

中国股市长记忆的修正R/S分析

本文在比较各种长记忆检验方法优缺点的基础上,采用修正的R/S分析检验我国沪深两股市日收益和日绝对收益序列的长记忆性。结果表明在0.05的显著水平下,两股市的日收益序列均无长记忆,但深圳成指日收益序列的记忆长度比上证综指日收益序列的记忆长度长;以日绝对收益序列为代表的波动序列具有较强的长记忆性。     

沪深港股市相关性的小波分析

主要使用离散小波变换(DW T)对沪深港股市的相关性进行研究.小波可以把方差和相关系数在不同尺度上进行分解,以便更仔细地研究时间序列的波动性在不同尺度上的相关程度.研究发现:三地股票市场的波动性都随着小波尺度的变化而变化;沪深股市与香港股市相关性非常低,而且在不同尺度上相关程度有较大差别.     

基于Copula-SV-t模型的沪深300期现相关性分析

结合SV-t模型和Copula模型,建立两变量金融时间序列的Copula-SV-t模型,并以刚刚上市交易的我国沪深300期货市场和其现货指数为例利用建立的模型进行相关程度和相关模式的分析,根据采用不同的Archimedean Copula函数,通过平方欧式距离评价Copula函数的拟合度.结果表明,股指期现市场之间存在条件正相关关系,且存在非对称的尾部相关关系,上尾部的相关性要强于下尾部的相关性,即期货市场的助涨效应要强于助跌效应.     

过抽样M通道小波星图去噪方法研究

小波图像去噪已经成为目前图像去噪的主要方法之一,在分析了小波变换的基本理论和小波变换的多尺度分析基础上,根据多尺度小波变换的多分辨特性,提出了过抽样M通道小波变换去噪方法,并将此方法用于星图降噪处理中,收到良好的效果.     

Nonlinearity in the dynamics of financial markets

A new set of methodologies extracts key nonlinearities in the dynamics of financial markets from data that would appear to be completely random with ordinary linear time series methods. The understanding acquired from this analysis forms a basis for modeling conflicting and competing motivations in market decisions. By standardizing the daily changes using the mean and standard deviation, it then becomes possible to compare the quantitative impact of very different variables such as price trend and valuation, and the nonlinear relationship between them. The analysis of a large data set of closing stock prices provides strong statistical evidence that relative daily price change is positively influenced by valuation, recent price trend, short term volatility, volume trend and the M2 money supply. However, there is a strong nonlinearity in the influence of the price trend, so that a significantly large recent uptrend has a negative influence on the subsequent day’s relative price change. The nonlinearity is the key to understanding the conflicting role of price trend, since a single large data set exhibits both underreaction and overreaction in different regimes of the independent variables. The role of long term volatility is not a clear-cut risk/return inverse relation. But rather there is an ambiguous and complicated relationship between volatility and return. There is limited support for resistance when prices near the quarterly high. Mixed effects regressions are used after standardizing the data by subtracting the mean and dividing by one standard deviation individually for each of the 119 closed-end funds. A valuation variable is constructed in terms of the recent history of net asset value.