我国股市收益的双长记忆性检验——基于VaR估计的ARFIMA-HYGARcH-skt模型

针对股市收益分布的"尖峰肥尾"特征,引入了偏t分布作为新息分布。基于VaR方法,从风险估计的角度,利用ARFIMA(2,d_1,0)-HYGARCH(1,d_2,1)-skt模型对1996年12月17日至2007年7月5日期间的沪深股市收益进行了实证分析.实证结果显示:沪深股市具有显著的双长记忆特征;上海股市的日收益率和波动率的长记忆性均比深圳股市强;ARFIMA(2,d_1,0)- HYGARCH(1,d_2,1)-skt模型对我国股市收益具有较强的风险估计和预测能力。     

随机利率模型下基于Tsallis熵分布的可转债定价

本文主要研究基于Tsallis熵分布且存在瞬时违约风险的情况下,随机利率服从Vasicek利率模型的可转换债券的定价问题。标的股票价格过程服从Tsallis熵分布的前提下,构建投资组合,利用无套利原理得到可转债价格所满足的偏微分方程,进一步采用有限元法得到可转债价格的数值解。根据长江证券、利欧股份以及吉林敖东股票的市场真实数据,利用Tsallis熵分布模拟收益率序列,并得到基于Tsallis熵分布的股价模型优于几何布朗运动模型下的最优参数,在此基础上,绘制股价基于Tsallis熵分布下三种标的股票所对应可转债的理论价格的三维图及与市场实际价格的对比图。研究结果发现,对应标的股票价格基于Tsallis熵分布下的可转债理论价格与市场真实价格更为接近。     

具有界时滞和分布时滞的脉冲细胞神经网络动力系统的全局指数稳定性

基于现有文献大多研究线性脉冲动力系统,对具非线性脉冲影响的研究较少的情况,主要利用拓扑度理论,M-矩阵理论,Liapunov泛函方法,研究了具有界时滞和分布时滞的一类细胞神经网络动力系统的非线性脉冲影响,获得了其平衡点全局指数稳定性的充分条件.     

关于Tsallis型非对称熵的若干研究

基于Tsallis熵和非对称熵,本文提出了Tsallis型非对称熵,该熵推广了Tsallis熵和非对称熵,证明了最大的Tsallis型非对称熵原理,并且从该原理中可以获得比Tsallis熵及非对称熵原理更多的分布,从而说明该原理的有用性.     

非线性动力系统的自适应显式Magnus数值方法

基于最近发展的矩阵李群上非线性微分方程的显式Magnus展式,给出了非线性动力系统的有效的数值算法,并且在数值求解过程中具有自适应的步长控制特点,可以显著地提高计算效率．最后,通过非线性动力系统典型问题Duffing方程和强刚性的Van derPol方程以及非线性振子的Hamilton方程的数值实验来说明方法的有效性．     

中、欧股市非线性分形特征的比较研究

本文利用R/S重标极差法对中国股市(上证综指和深证成指)日收益的非线性分形特征进行实证分析,并与欧洲股市的五个重要股指进行比较,结果表明:中国股市收益波动比欧洲五大市场存在着更强的长程相关性和非周期性循环,沪、深两市的Hurst指数都明显大于0.6,具有一定的非线性分形特征。     

基于Tsallis分布和更新过程的欧式期权定价

考虑到股价所具有的均值回复性、长记忆性和收益率尖峰后尾的特征,利用指数O-U过程和Tsallis熵分布分别对传统B-S定价模型的漂移项、随机波动项进行改进,并假设跳跃源服从比泊松过程更一般的更新过程,利用无套利思想和广义Ito公式,给出在股票价格服从一类更新跳-扩散过程下满足的偏微分方程,最后运用Feynman-Kac公式及等价鞅方法,计算欧式期权价格.     

关于Tsallis熵与随机序的一些结果

本文讨论了具有相同Tsallis熵或相同Tsallis相对熵的两个连续随机变量随机等价的一些条件,以及随机序与Tsallis熵序的一些关系.     

逐段决定Markov过程与半动力系统可加泛函

本文致力于奠定一般逐段决定Markov过程理论的新的分析基础.本文首次引入半动力系统可加泛函的概念,系统地分析它的性质,特别是得到半动力系统可加泛函对半动力系统轨道的本质依赖特征,给出它的Lebesgue分解式.半动力系统可加泛函这一概念与逐段决定Markov过程的条件跳时分布和过程的可加泛函等都有着本质的联系.     

一类非线性抛物型变分不等方程的全局吸引子及弱近似惯性流形

对由一类非线性抛物型变分不等方程所描述的无穷维动力系统，给出了存在全局吸引子及弱近似惯性流形的充分条件．     

沪深股市夏普比率的多重分形相关性分析

不同市场的相互关系是金融中的热点问题,现有研究常常仅从风险或者收益的角度加以讨论,忽视了股票市场风险与收益不可分割性的特征.基于此,本文从沪深股市的夏普比率的角度分析了两个市场的相互关系.结果表明,两个市场间的协整不明显,其相关性呈现多重分形波动.     

中国股票市场有效性的复合评价

本文以2000年1月4日至2011年4月1日的上证综指(000001)和深圳综指(399106)的日收盘价和日收益率为研究对象,根据随机游走假设,采用对数动态自回归模型、游程检验和单位根检验,对上海股票交易所和深圳股票交易所的市场有效性分别进行检验,结果表明沪深两市都基本达到弱式有效。由于上述检验无法证明两股市之间是否存在影响,价格水平是否互相包含,因此有必要验证沪深两市是否为联合有效。本文采用Johansen协整检验和Granger因果关系检验,结果表明上证综指的日收益率对深圳综指的日收益率有一定的预测作用,但沪深两市的价格不存在长期均衡关系,因此可判断沪深股市基本达到联合的弱式有效。     

沪、深股市波动不对称性的实证分析

本支应用系数多变量EGARCH模型来研究我国沪深股市的波动不对性,结果发现:在全样本时期,收益率呈现深市向沪市的单向溢出,而沪深两市则都呈现显著的波动不对称性特征。分时段来考察,B股对境内投资者开放前后呈现收益率由深市向沪市的单向溢出到双向溢出现象;而波动性的实证结果则显示,以B股对境内投资者开放为间断点,沪市波动不对称性有明显加强的趋势,而深市波动不对称性则呈现由不显著到显著的特征。     

基于Fourier分析的中国股市波动周期研究

通过对沪深两市波动周期的实证分析 ,揭示了中国股市的周期性波动特征 ,并对两市波动的周期性进行了对比 ,为进一步研究我国资本市场的波动提供了依据 .     

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。     

金融危机前后中英美股票市场间波动溢出效应比较

为研究波动溢出效应是否存在于中英美股市问,若存在,波动溢出效应传导机制如何,截取2005年7月22日至2009年6月30日的标准普尔500指数、伦敦金融时报100指数、沪深300指数共1045个日收盘数据,时间段分为金融危机前后,分别构建三元MGARCH-BEKK模型,实证结果表明:(1)金融危机发生前,中英美股市间存在波动溢出效应,传导机制为:先从英国到美国再到中国;(2)金融危机发生后,中英美股市间仍存在波动溢出效应,但传导机制变为:先从美国到英国再到中国。通过比较分析实证结果,得出如下结论:(1)美国是全球股票市场风险的主要来源国,特别是金融危机之后更加明显;(2)中国是全球股票市场风险的主要接受国。     

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-EVT模型的我国股票市场流动性调整的VaR和ES研究

结合相依结构函数Copula和极值理论EVT,构建了我国股票市场经流动性调整的La-Copula-EVT风险价值模型,并用沪深收益序列的分笔高频数据进行了实证分析,发现我国沪深股市收益序列的上尾和下尾都存在较高相关性,后验测试结果表明构建的模型能够对实际损失进行很好的拟合;然后在该模型的基础上进一步分析了我国沪深股市的风险价值和预期不足在不同置信区间的敏感度差异,确定了适合La-Copula-EVT模型的最优置信度区间。     

沪深300指数与沪深股市尾部相关性分析

根据沪深股市非线性的特征,利用Kendall秩相关系数与Copula函数之间的关系,对Copula函数的参数进行估计.选择Gumbel Copula、Clayton Copula和Frank Copula来度量上证综指、深证综指和沪深300指数之间的尾部相关性.实证结果分析,Clayton Copula函数能较好的度量出三个指数之间具有较强的下尾相关性,且进行量化后的相关性能够较好刻画股票市场的变化.