高频数据连续部分杠杆效应的估计

对股票价格与其波动率之间的负相关性的发现,引发了对高频金融数据杠杆效应的研究热潮.对于高频数据连续时间条件下满足伊藤半鞅模型的对数价格过程和波动率过程,定义了连续部分杠杆效应(CLE),并用临近窗口和向下截断方法,采用二次变差来构造相应的估计量,进一步研究了该估计量的相合性和渐近正态性,最后给出了定理证明.     

随机设计非线性混合模型的统计分析

本文研究了个体观察次数为随机的非线性 混合效应模型中参数的点估计以及区间估计. 在仅给出适当的矩条件下, 给出了固定效应、随机效应的方差阵以及误差方差的矩估计, 并证明了估计量的相合性及渐近正态性. 为给出误差方差以及随机效应方差分量的置信区间, 本文也给出了误差及随机效应的四阶矩估计. 随机模拟说明了方法的有效性.     

扩散过程瞬时波动率核估计的强相合性（英文）

资产价格的波动性是学者们十分关注的重要研究课题.近年来,学者们提出了许多波动率的估计方法,并研究了估计量的相合性和渐近正态性.本文重点研究了Kristensen[26]提出的NW型瞬时波动率核估计,指出其证明过程中存在的一些错误,并在合理的条件下进一步推导了估计量的强相合性和一致强相合性.     

基于病例队列设计的平均处理效应的估计

病例队列设计因为具有成本效益而被广泛应用于流行病学和生物医学的研究中.对于病例队列设计,现有的统计方法主要集中在如何得到回归参数的相合及有效的估计上,然而很少有工作估计非随机化处理的因果效应.本文基于病例队列设计数据提出了一种有效的估计平均处理效应的方法,建立了所提估计量的相合性和渐近正态性,并通过仿真研究考察了其在有限样本下的表现.最后,我们将所提方法应用于真实数据的分析中.     

α-混合误差的部分线性EV模型的弱相合性

运用小波估计和修正最小二乘法研究了误差为α-混合的部分线性EV模型,给出了参数和非参数部分的小波估计量,得到了小波估计量的弱相合性,推广了现有的一些相应结论.     

纵向数据半参数回归模型的估计方法

本文考虑纵向数据半参数回归模型,通过考虑纵向数据的协方差结构,基于Profile最小二乘法和局部线性拟合的方法建立了模型中参数分量、回归函数和误差方差的估计量,来提高估计的有效性,在适当条件下给出了这些估计量的相合性.并通过模拟研究将该方法与最小二乘局部线性拟合估计方法进行了比较,表明了Profile最小二乘局部线性拟合方法在有限样本情况下具有良好的性质.     

变系数混合效应模型

本文研究了下列变系数混合效应模型: $y_{ij}=z_{ij}^{\tau}b_i+x_{ij}^{\tau}\beta(w_{ij}) +\xe_{ij},\;i=1,\cdots,m;\;j=1,\cdots,n_i$, 其中$b_i$为i.i.d.期望为$\xt$, 协方差阵为$\xs^2_bI_q$的随机效应向量, $\xe_{ij}$是i.i.d.期望为零, 具有有限方差的随机误差. 文中我们不仅给出了函数系数向量$\xb(\cdot)$的局部多项式估计, 同时给出了随机效应期望、方差和随机误差方差的估计, 并给出了这些估计量的渐进正态性和相合性, 研究结果表明了这些估计量的可靠性.     

非线性半参数回归模型的最大经验似然估计

对于非线性半参数回归模型的估计问题,利用经验似然方法,给出了回归系数,光滑函数以及误差方差的最大经验似然估计.在一定条件下证明了所得估计量的渐近正态性和相合性.     

多类型复发间隔时间下广义半参数风险模型

本文在多类型复发间隔时间数据下,研究了一类广义半参数风险回归模型的参数估计问题,给出了该模型中未知参数和非参数函数的一种估计方法,并证明了估计量的相合性和渐近正态性.最后利用数值模拟来评估估计量在有限样本下的表现.     

截断回归模型参数的非参数最小二乘估计

本文考虑截断回归模型,给出了基于截断数据估计回归参数的一种新方法,此处并不设定残差分布.我们使用早先的关于误差分布非参数估计的结果,在某些正则条件下建立了估计量的相合性.并给出实例说明我们的结果是Heckman(1979)-项工作的本质改进.     

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。     

沪深股市杠杆效应的实证分析

运用 E-GARCH模型对沪深股市的杠杆效应进行了实证分析 ,结果表明 ,日收益存在着明显的杠杆效应 ,收益对波动强度的影响具有非对称性 .     

基于BAPM模型的噪声交易者风险的测度——以受处罚的上市公司为例研究

过度的噪音交易,尤其是受到行政处罚的上市的噪声交易,在我国证券市场是非常普遍的。选用2007～2009年内受到中国证监会行政处罚的上市公司,从2006年1月到2009年12月的收益率作为分析的样本,同时取其对应的同行业的配对公司进行实证研究得出结论,噪声交易者风险(NTR)与股票超额收益是显著负相关的,显著性越高,那么投资者投资此类股票受到损失的可能性越大。最后,本文提出了治理我国股市噪声问题、提高市场有效性的政策建议。     

ASV-T模型研究及其在中国创业板市场中的应用

本文提出了T分布的带杠杆效应的随机波动模型,该模型同时兼顾了股票市场的杠杆效应和厚尾效应,并对模型进行了统计结构分析,证明了模型的有效性,基于贝叶斯分析,给出了对ASV-T模型的MCMC估计方法,其中对参数采取Gibbs抽样。利用该模型,通过对中国创业板指数的实证研究,证明了ASV-T模型对创业板市场的回报和波动性特征有更好的拟合效果,并且模型能够较好地描述金融数据的杠杆效应和厚尾效应。     

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.     

Estimation of the stochastic leverage effect using the Fourier transform method

We define a non-parametric estimator of the integrated leverage effect as the integrated covariation between the logarithmic asset price and its volatility. In Curato and Sanfelici (2015), a consistent estimator of the leverage effect has been introduced through a pre-estimate of the Fourier coefficients of the volatility. This is a novel approach compared to the ones present in the literature which use a pre-estimate of the spot volatility path. In this paper, we show the asymptotic normality of the Fourier estimator for non-equidistant observations. Moreover, its finite sample properties are analyzed in a simulation study also in the presence of microstructure noise.     

Volatility forecasting using stochastic conditional range model with leverage effect

In this paper, we propose a stochastic conditional range model with leverage effect (henceforth SCRL) for volatility forecasting. A maximum likelihood method based on the particle filters is developed to estimate the parameters of the SCRL model. Simulation results show that the proposed methodology performs well. We apply the proposed model and methodology to four stock market indices, the Shanghai Stock Exchange Composite Index of China, the Hang Seng Index of Hong Kong, the Nikkei 225 Index of Japan, and the S&P 500 Index of US. Empirical results highlight the value of incorporating leverage effect into range modeling and forecasting. In particular, the results show that our SCRL model outperforms the conditional autoregressive range model, the conditional autoregressive range model with leverage effect, and the stochastic conditional range model in both in‐sample fit and out‐of‐sample forecast.     

Mixed effect models for absolute log returns of ultra high frequency data

Considering absolute log returns as a proxy for stochastic volatility, the influence of explanatory variables on absolute log returns of ultra high frequency data is analysed. The irregular time structure and time dependency of the data is captured by utilizing a continuous time ARMA(p,q) process. In particular, we propose a mixed effect model class for the absolute log returns. Explanatory variable information is used to model the fixed effects, whereas the error is decomposed in a non‐negative Lévy driven continuous time ARMA(p,q) process and a market microstructure noise component. The parameters are estimated in a state space approach. In a small simulation study the performance of the estimators is investigated. We apply our model to IBM trade data and quantify the influence of bid‐ask spread and duration on a daily basis. To verify the correlation in irregularly spaced data we use the variogram, known from spatial statistics. Copyright © 2006 John Wiley & Sons, Ltd.     

沪深股指波动的杠杆效应和星期效应分析

在TGARCH模型中引入哑变量以同时反映条件方差波动的不对称性和星期特征,并运用其对沪深股指波动特征进行了实证分析.结果表明沪深股指波动存在着明显的杠杆效应和星期效应.