基于GAS t-Copula模型的金融市场非对称风险溢出效应测度研究

准确测度金融风险溢出效应对于金融风险管理和构建投资组合具有重要意义,而金融市场之间的非线性及动态相关结构一直是风险溢出效应研究中的难点问题之一。本文通过引入GAS t-copula模型与CoVaR方法,结合能够刻画重要典型事实特征的边缘分布模型,构建了金融市场间的风险溢出效应测度模型,以中国内地等五个股市为研究对象,测度美国股市对中国内地等四个重要股市的风险溢出效应,以检验模型的可靠性与准确性。实证结果表明:中国内地等四个股市与美国股市之间呈现出显著为正且时变相关结构,随着金融危机的爆发,相关系数逐渐增加达到最大值;中国内地等四个股市受到美国股市的风险溢出效应呈现出非对称特征,即下跌风险溢出效应强度显著大于上涨风险溢出效应;中国内地股市受到的金融风险溢出效应显著小于香港、日本以及英国股市。     

中国股市行业间高阶矩风险溢出效应研究

已有的股市溢出效应研究多集中于均值及波动溢出效应层面,而鲜有研究探讨股市行业间的高阶矩风险溢出效应.针对已有研究存在的不足之处,文章基于高阶矩GARCHSK模型以及Diebold和Yilmaz (2014)提出的Connectedness方法,研究了中国股市行业间的均值、波动、偏度和峰度溢出效应.实证结果表明:中国股市行业间不仅存在着较强的均值及波动层面的溢出效应,高阶矩风险溢出效应同样显著;工业、材料和可选消费行业是中国股市的系统重要性行业,扮演主要的风险净溢出者角色,而电信服务、能源及金融行业是主要的风险净接受者;股市行业间高阶矩风险溢出效应具有显著的时变特征,且容易受到国内外重大事件的影响;重大危机事件往往会引起股市行业间的风险溢出效应的增强,且金融危机期间的风险溢出效应显著强于危机前和危机后;股市行业间动态风险溢出效应在牛市中倾向于减弱,而在熊市中则倾向于增强.文章的研究成果不仅丰富和完善了股市风险溢出效应的研究框架,而且可以为现实中投资者和监管部门进行投资组合及风险管理实践提供有力的决策考量依据.     

金融资产的CVaR风险的区间估计及假设检验

基于CVaR风险计量技术,论述了正态分布下风险资产的CVaR假设检验方法及置信区间求法,最后用中信指数对我国股市风险情况作了区间估计及显著性检验的实证分析。     

基于分形理论的开放式基金信息性风险防范研究

开放式基金防范由于证券市场信息的非对称性导致的系统性风险,是开放式基金投资决策中的一个重要问题。本文基于分形市场理论及对中国股市的实证研究,提出了开放式基金防范信息性风险的有效策略。     

股指极端波动下中国股市复杂网络结构及中心性分析

基于复杂网络理论,以2015年、2008年国内两次股灾为背景,分别构建股灾发生前、中、后的中国股市网络,通过度、度分布、平均路径长度等基本拓扑指标,分析中国股市网络特性及网络结构的变化,综合利用度中心性、介数中心性及接近度中心性,筛选出各时期网络中的核心股票、核心行业并分析其变化情况,基于网络特征向量中心性分析股市的系统性风险及变化情况,通过仿真实验分析股市网络的鲁棒性。研究表明:两次股灾背景下的中国股市复杂网络均具有小世界性和无标度性;与2008年国际金融危机相比,2015年国内股灾对中国股市的影响强度更大,且2015年中国股市对金融风险的弹性更大;股灾期间各行业版块具有明显的风险传染性,指出各行业板块对稳定股市、修复股指的作用;股指极端波动时,股灾的外生冲击会使股市的系统性风险加大,与2015年国内股灾时期相比,2008年国际金融危机时期的股市系统性风险更大;中国股市网络对随机攻击具有一定鲁棒性,但对蓄意攻击具有脆弱性,股灾的外生冲击会降低中国股市网络的鲁棒性。研究为把握股市极端波动风险下的市场结构特征、股市风险管理提供了参考。     

极端波动、跳跃和尾部风险——基于已实现波动率的股票市场风险动态预测

本文基于跳跃扩散波动理论,利用非参数方法估计波动中跳跃成份,研究我国股市波动中跳跃的动态演变特征,将跳跃作为股市波动的重要因素纳入模型,建立我国股指收益率的非齐次自回归已实现波动率模型,利用条件极值方法对我国股市的波动风险进行动态预测.统计结果表明:在股市大波动时期跳跃发生更为频繁,而且和连续成份相比较,跳跃对股指波动的贡献占据主要地位。和传统的EGARCH模型相比,包含跳跃的已实现波动率模型对股指波动风险预测性能明显优于EGARCH模型风险预测,跳跃对股指波动风险预测具有显著的解释力.对股市历史数据的分析和预测表明,跳跃对于股指日收益率尾部行为具有重要的影响,大跳跃的发生导致尾部风险显著增大。本文研究结果对于政府监管部门监控股市和制定有效的调控措施加强股市风险管理具有重要的参考价值。     

基于DCC-Copula-SV-M-t模型的股市系统性风险溢出分析

考虑到股市系统性风险溢出的时变性和联动性,本文融合SV-M-t模型和Copula理论,构建DCC-Copula-SV-M-t模型,利用蒙特卡洛马尔科夫(MCMC)算法估计模型参数,得到了系统性风险溢出量的计算方法。接着以上证综合指数、深证成分指数,恒生指数和标普500指数为代表的系统重要性股市为实证样本。结果表明:模型参数估计的MCMC方法可行且具有较为明显的优势。该模型能较好地度量系统重要性股市风险溢出的非对称性。沪股具有重要的引导地位,美股风险溢出影响有限。本文所构建的模型丰富了股市系统性风险度量与管理的新工具。     

GARCH模型在股票市场风险计量中的应用

本文以上证综指的日收益率为研究对象,运用GARCH模型簇分析上海股市日收益率波动的条件异方差性,计算每天的V aR值.实证研究表明,GARCH模型的V aR计算方法对我国股市风险的管理有较好的效果.     

股市风险构成间接分解模型的改进及实证

对Campbell等提出的分析股市风险构成的间接分解模型进行改进,并运用改进模型研究中国股票市场1995年至2005年的风险构成和趋势。结果发现,公司风险是个股收益率平均风险的最大组成部分,其次是系统风险,行业风险的重要性相对较小;中国股市收益率的平均风险随时间存在下降的趋势,而公司风险和行业风险的重要性随时间在增加;总的协方差风险序列对个股收益率平均风险的影响,随时间不具有一致性。在分析股市风险构成时,不应忽略对协方差风险序列的研究。     

金融风险在股票市场的传染效应及联动行为分析

近年来金融危机频发并表现出了易传染性,引起了众多学者的高度关注。以动态条件相关模型研究美欧股市与中、日、韩股市间的时变相关性,并结合内生多重结构突变模型划分危机传染阶段,选用溢出指数模型分析股市间的风险溢出特性;随后,定义股市间相互影响的联动模式并构建不同传染阶段的加权有向网络图分析股市间的联动行为。研究表明:美欧股市对中日韩股市有明显的传染效应,被传染的速度和持续时间均不相同;金融传染和风险溢出展现出一定的不一致性,危机期间日股的风险溢出效应强于美股;传染效应在联动网络中表现为联动模式的高聚类性和高联动性,相比欧债危机,次贷危机时期股市间展现出更强的联动行为;日股与美欧股市在两次危机中均表现出最强的联动性,其所受影响也最大。     

我国股市网络稳定性及其宏观影响因素——基于三种网络拓扑结构、鲁棒性的实证研究

基于金融时间序列的多重分形特征及衡量市场风险的VaR模型,建立我国沪深股市的股票关联网络,实证研究三种网络拓扑结构特征,并使用协整检验方法分析网络稳定性和宏观经济变量间的长期均衡关系。结果表明:股票价格网络不具有无标度性,多标度网络和风险网络都具有无标度性;在三种网络中,风险网络具有更强的鲁棒性。此外,股市波动率和网络稳定系数间互为格兰杰因果关系,股市波动的前期变化能有效解释网络稳定性系数的变化;网络稳定性与宏观经济变量间具有长期的均衡关系,GDP增长率、消费者物价水平CPI对网络稳定性具有正向效应,利率对网络稳定性具有负向效应。风险网络的提出有助于分析我国股市的短期风险及稳定性,并为制定系统风险防御策略提供参考。     

基于条件VaR模型的中国股市风险的影响因素分析

考虑了更为灵活的股市风险的测度方法——条件风险价值模型,它将风险价值与其影响因素结合起来,深刻地刻画了各影响因素对股市风险的影响特征.实证结果表明:政策事件对股市风险影响是正向的,而且影响效果更多地体现于极端风险偏好上;交易额变化率对风险的影响在极端和中度风险偏好上没有明显差异,正的冲击将导致中度风险和极端风险同向扩大;而对于收益率的滞后项来说,正的冲击将导致风险平均反转和中间风险收缩,负的冲击则导致风险平均反转和中间风险扩大.     

沪深股市风险特征分析

本文运用ARMA-GARCH-M计量经济学模型,以及国际上通行的风险评价指标VAR,通过计算沪深两市的VAR值,比较两市的整体投资风险,以及各自的风险特点,并对模型的有效性进行了Kupiec检验,为投资者控制市场风险提供参考.     

中国股指期现货市场间的非对称风险溢出效应——基于分位数Granger因果检验

为了揭示中国股指期现货市场之间风险溢出效应的非对称特征,本文利用已实现半方差将中国股指期现货市场的风险区分为下跌风险和上涨风险,并运用均值Granger因果检验和分位数Granger因果检验,考察两市场之间下跌风险溢出效应和上涨风险溢出效应的差异。研究发现,中国股指期现货市场之间不仅存在显著的下跌风险溢出,还存在显著的上涨风险溢出,而且溢出效应随着分位数区间不同而呈现出显著的非对称特征。一方面,期货市场对现货市场的下跌风险溢出在全部分位数区间均显著,而上涨风险溢出仅在分布的中间位置和上尾显著。另一方面,现货市场对期货市场的下跌风险溢出主要集中在尾部极端分位数区间,而上涨风险溢出主要集中在分布的中间位置和低分位数区间。     

投资者注意的风险补偿对股市回报的预测

利用历史累积交易金额数据,本文构造了中国股票市场增量注意风险补偿和存量注意风险补偿,并检验其对中国股票市场收益率的预测能力。样本外检验结果显示,以上两种注意风险补偿均能显著预测下个月中国股市的超额收益率,其R²分别达到了2.68%和2.50%;与中国股票市场中其他预测变量相对比,增量注意和存量注意风险补偿表现出更强的预测能力。此外,基于不同的样本外检验期、不同的风险厌恶参数以及五种不同的变量构造方式,投资者注意风险补偿均产生显著的预测能力。围绕着经济周期波动,本文对注意风险补偿的预测能力进行了解释,同时还发现,相较于经济衰退期间,经济繁荣期间的投资者注意风险补偿样本外预测能力更强。     

VaR理论及其应用研究

VaR理论是目前国际上风险评价的主流方法。引入VaR理论研究我国的股票市场 ,可以为投资者控制投资风险提供新的参考指标。本文利用VaR理论对我国深、沪股票市场进行了实证分析研究 ,发现VaR理论在我国股票市场的风险评价中也有很好的适用性     

离散约束条件下的实用投资组合选择模型

鉴于现实证券市场中的投资会受到很多类型的约束的限制,本文在同时综合反映多种市场摩擦与恰当度量投资风险的原则下,构建了两种分别以CVaR和双边一致性度量为风险度量的离散型多重约束实用投资组合选择模型。基于深圳证券交易所A股的日交易数据,我们从实证角度着重考虑了交易费用约束与逻辑约束对最优投资策略选择及其性能的影响,并给出了一些实用的投资建议。实证结果表明:新模型不仅可行、有效,而且能合理反映不同市场摩擦的作用。     

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。