基于价格持续时间的中国股市日内风险价值预测

基于高频数据度量日内交易活动的风险是目前日内金融数据与风险管理中极具挑战性的研究课题之一。本文从实时交易的角度,使用中国股市分笔交易数据,基于价格持续时间的自回归条件持续时间(ACD)模型,研究日内不规则交易数据的风险测度,利用日内不等间隔波动模型估计了日内交易的即时条件波动率,对日内不等间隔风险价值进行了预测和检验。实证结果发现日内不等间隔风险价值模型能够比较好的刻画日内交易风险,股票投资者和市场监管者可以基于该工具对日内风险做出合理的预测,达到止损避险和控制风险的目的。     

黄金和比特币的动态协整研究——基于半参数MIDAS分位点回归模型

与黄金相比,比特币收益率高、波动率大、免监管以及免税收等性质,在金融领域将会有巨大的发展空间.比特币有时被称为新型黄金,可以取代黄金用来对冲通货膨胀,成为新型避险资产,可以与黄金互补来进行套期保值,这令金融领域的各类投资者非常感兴趣.因此,关于比特币和黄金之间关系的研究有重要的现实意义.文章对比特币和黄金之间的分位点协整关系进行了实证研究与检验.为了充分应用混合频率数据的信息,文章提出了半参数MIDAS分位点回归模型,并给出了模型的估计和相应的统计推断.与已有的关于比特币的研究方法和方向不同,文章考虑的是比特币和黄金的分位点协整关系,在半参数MIDAS分位点模型中,假定黄金和比特币的协整关系是状态依赖和时变的.实证结果发现,比特币收益率和黄金收益率在0.01-0.99分位点都有分位点协整关系,以及黄金市场和比特币市场风险的变化趋势大致相反,这为黄金和比特币组合使用进行套期保值提供了依据.     

风险最小化套期保值比例估计:基于RV-Copula模型

随着中国第一只股指期货—沪深300股指期货合约的推出,基于沪深300的期货现货套期保值交易受到广泛关注。风险最小化套期保值比例估计成为影响套期保值交易有效性的关键问题。本文提出了基于已实现波动率和Copula(RV-Copula)相结合的风险最小套期保值比例估计方法,并基于沪深300指数期货和现货数据进行了实证分析。实证结果表明,相对于线性相关系数,本文提出的RV-Copula模型能够更准确地度量沪深300指数期货和现货价格的相关性,从而给出更合理的风险最小套期保值比例估计,提高套期保值交易有效性。本研究是对风险最小套期保值比例估计研究的有益补充,特别是对高频数据背景下的套期保值实践具有重要指导意义。     

流动性风险的度量

VaR模型忽略了流动性风险,到目前为止还没有统一的指标度量流动性风险.本文分析了最高成交价与最低成交价之差模型度量流动性风险存在偏差,同时给出了度量流动性风险一种新的修正模型.最后,结合实证对两种模型进行对比,修正模型从更加微观的层面上充分考虑到各价位的实际成交的价、量分布对总交易金额的作用,计算流动性风险值比较客观、精确.     

深圳股票市场的日内流动性研究

流动性为证券市场注入了活力,使得投资者转让和买卖证券的交易得以顺利完成.因此如何衡量流动性的问题关乎到市场能否更有效地发挥作用.自Demsetz(1968)的《交易成本》一文发表后,买卖价差成为了反映证券市场流动性的重要指标,不同的价差分解模型相继出现并不断完善.在总结现有研究的基础上,文章运用两种类型的高频数据从买卖价差角度对中国深圳股票市场的日内流动性进行了研究.利用大单交易明细数据进行实证分析时,文章以MRR模型作为基本框架,将交易的持续期和订单规模作为新的变量加入其中,得到了扩展的MRR模型,并分别对MRR模型和扩展的MRR模型进行了广义矩估计(GMM);利用1分钟分时数据进行实证分析时,文章借鉴了Corwin和Schultz(2012)提出的高低比估计量的思路,估计了市场各时段的相对买卖价差.综合上述模型实证结果,文章发现:交易持续期和订单规模对买卖价差产生了显著的影响,买卖价差中的逆向信息成本与订单规模呈正相关,与交易持续期呈负相关;订单处理成本与订单规模呈负相关.交易持续期和订单规模的日内特征是导致深圳股市的逆向信息成本和隐含价差在日内呈"L"形且订单处理成本基本保持不变的直接原因.和其他股票市场相比,深圳股市的整体流动性宽度较好,但是信息不对称状况更为严重.此外,最小价格变动单位影响了低价股的流动性,一定程度上人为增加了低价股的买卖价差.     

基于CAViaR的DCC模型及其对中国股市的实证研究

VaR是金融风险度量方面研究的热点.CAViaR模型可以用来直接计算单个资产的VaR,DCC模型可以用于刻画资产间的相关性.结合这两个模型,通过分位数估计方差的方法,提出了基于CAViaR的DCC模型来计算投资组合的VaR.对中国股市的实证研究表明其具有更好的效果.     

面板数据分位数回归模型求解的模式搜索法

本文应用最优化理论,对固定效应的面板数据分位数回归模型,提出一种模式搜索方法,此方法可以同时估计出所有分位点处的解释变量系数和所有个体的固定效应值。进一步利用蒙特卡洛模拟比较现有文献中涉及的面板数据分位数回归方法,结果显示无论误差项是否满足经典假设,模式搜索分位数回归法较之其他分位数回归估计方法更为有效.     

基于周期GARCH过程VaR的分位回归估计

近几年来,风险价值(VaR)已成为金融市场风险度量及风险管理的标准工具.文章用周期广义自回归条件异方差(GARCH)模型拟合金融市场数据,并应用分位回归方法得到此模型参数及条件VaR的估计,在一定条件下估计具有强相合性及渐近正态性,蒙特卡罗模拟结果表明此方法具有稳健性,且对于条件VaR的预测具有很高的准确性,沪深300指数的实证分析结果表明此方法关于VaR的预测具有非常好的效果.     

半参数平滑转换分位数自回归模型及应用

已有针对平滑转换自回归模型(STAR)的研究多是将转换函数设定为Logistic函数或指数函数形式,并在均值回归框架下获得模型的估计、检验及预测结果.文章基于重心权有理插值和分位数回归方法,构建一类新的半参数平滑转换分位数自回归模型,其主要特点表现在:第一,基于重心权有理插值方法构造的平滑转换函数,形式更加灵活自由,有效减少了模型误设的风险.第二,在分位数回归框架下,利用遗传算法获得新模型在不同分位点处的平滑转换自回归系数估计,比单纯的均值回归得到的信息更为丰富.数值模拟结果显示,新模型的平滑转换自回归系数估计在无偏性、有效性和一致性方面均具有较好表现.最后,将新模型应用于上证综指日收益率的动态趋势及预测研究,细致揭示了收益率序列在不同阶段、不同分位点处的非线性和异质性变化特征.     

套期保值者策略性交易和市场多重均衡

金融市场中,投资者为规避风险经常采取套期保值策略,降低因资产价值波动带来的风险.从金融市场微观结构理论出发,通过分析知情交易者交易策略和做市商定价策略对套期保值者交易的影响,构建了套期保值者策略交易模型.从模型和数值分析得出,套期保值者的策略性交易使市场具有产生多重均衡的可能:一种为套期保值者数量多,流动性高的均衡;另一种为套期保值者数量少,流动性低的均衡.其形成过程为套期保值者进入(退出)市场会引起其他套期保值者进入(退出)市场,形成预期自我实现现象,导致不同流动性下的均衡.     

久期与免除战略在资产——负债管理中的应用原理初探

本文从债券最基本的概念入手 ,利用金融数学的观点方法 ,阐明久期的定义 ,并总结出久期的性质 ,利用性质分析免除战略的基本原理。各种免除战略模型的分析对我国即将到来的利率市场化条件下如何进行固定收益资产的投资具有现实意义     

债券的利率敏感性测量

基于中国债券市场研究了固定利率和浮动利率债券的利率敏感性度量 :久期和凸性 .     

流动性风险与股票收益率

文运用两阶段回归方法,利用上海证券交易所和深圳证券交易所的A股交易数据,针对流动性风险与股票收益率之间的关系进行了实证检验。在把流动性风险分解成系统流动性风险和个体流动性风险以后,作者发现无论是系统流动性风险还是个体流动性风险都对股票收益率有显著的影响;并且与成熟市场不同的是,在中国市场上个体流动性风险对收益率的影响比系统流动性风险的影响要更显著。因此在今后研究中国股市的流动性定价时,研究人员需要考虑个体流动性风险才能够对股票收益率进行更好的解释。     

Stylized facts of price gaps in limit order books

Price gap, defined as the logarithmic price difference between the first two occupied price levels on the same side of a limit order book (LOB), is a key determinant of market depth, which is one of the dimensions of liquidity. However, the properties of price gaps have not been thoroughly studied due to the less availability of ultrahigh frequency data. In the paper, we rebuild the LOB dynamics based on the order flow data of 26 A-share stocks traded on the Shenzhen Stock Exchange in 2003. Three key empirical statistical properties of price gaps are investigated. We find that the distribution of price gaps has a power-law tail for all stocks with an average tail exponent close to 3.2. Applying modern statistical methods, we confirm that the gap time series are long-range correlated and possess multifractal nature. These three features appear to be different in the measures across stocks, but they are similar for the buy and sell LOBs within each stock. Furthermore, we also unveil buy–sell asymmetry phenomena in the properties of price gaps on the buy and sell sides of the LOBs for individual stocks. These findings deepen our understanding of the dynamics of liquidity of common stocks and can be used to calibrate agent-based computational financial models.     

基于MCMC的ACD与SCD模型比较研究

针对近几年在研究金融市场超高频序列时出现的ACD模型和SCD模型,运用MCMC方法采用沪市分笔交易数据得到两类模型的参数进行估计值及DIC值,分析了模型的收敛性,稳健性、拟合效果及复杂性,结果表明,两类模型均趋于收敛,在稳健性及收敛速度方面,ACD模型有优势,而在数据拟合效果及复杂性方面,SCD模型具有优势.     

考虑投资者异质信念和目标优先级的投资组合问题研究

考虑证券市场的模糊不确定性及投资者的模糊决策特征,以资产收益、下方风险及流动性为模糊投资目标,构建考虑投资者异质信念和目标优先级的多目标投资组合模型。进一步,以我国主板、中小板和创业板市场为背景,采用CPT-TOPSIS交互式算法进行实证分析。研究发现:乐观、理性和悲观投资者权衡收益、风险和流动性目标时偏好的优先顺序不同,导致资产配置结构、最优决策和绩效表现存在差别。结果表明模糊多目标模型能够满足不同投资者权衡多目标的差异化投资需求,取得优于基准随机投资组合的投资效果,可作为投资者投资决策的参考依据。     

ACD模型在沪市中的实证研究

在证券交易中,交易持续期反映了市场交易的重要信息,因此对交易者行为具有重要的影响,并且影响到证券市场的流动性.为了检验在交易中交易持续期对交易的影响,本文选择了沪市A股的四只股票,利用由Engle和Russell提出ACD模型对其交易持续期进行了实证研究,讨论了交易持续期的相关性质,表明交易持续期具有明显的日内模式,并检验log-WACD模型与中国证券市场的吻合程度.     

Determination of the composition of the insurance and investment portfolios of a casualty insurance company

This paper presents a model in which expected return is maximized subject to two chance constraints. The first chance constraint requires that the total return is greater than some lower bound with a stipulated probability. The second chance constraint is used to maintain the firm's liquidity. An evaluation of the solution is given. The influence of a premium change on the data requirements of the model is discussed.     

分形整合过程在经济预测中的应用

首先采用一个分形整合模型——误差逗留模型 (Error-Duration Model)仔细推导了分形时间序列过程的性质 ,特别是序列自相关系数的性质 ,表明分形整合过程与常规的时间序列分析工具有很大的不同 ;然后以一个实际的时间序列为例 ,说明了分形整合过程在经济预测中的应用比传统的分析工具有较好的预测精度     

夜盘交易对我国贵金属期货市场的影响研究

对比了我国贵金属期货市场推出夜盘交易制度前后流动性、波动性与联动性的变化,并研究了该交易制度带来的长期与短期不同的影响。首先,采用经过修正的流动性比率衡量市场流动性,并引入虚拟变量纳入回归模型,进一步研究夜盘交易对市场流动性的贡献;接下来,将每日收益率分解为隔夜收益率和日内收益率,通过建立EGARCH模型,分别考察夜盘交易对隔夜波动率和日内波动率长期与短期的影响;最后,通过建立VAR-BEKK-GARCH模型,从均值和方差两个层面研究了国内外贵金属期货市场间的联动性。研究发现:我国推出的夜盘交易制度显著提高了贵金属期货市场的流动性,降低了贵金属期货市场的波动性,尤其是降低了隔夜收益率的波动性,日内收益率的波动性并没有显著减弱;夜盘交易的推出同时增强了国内外期货市场之间的联动性,提升了我国贵金属期货市场对信息的吸收与传递效率。