沪深股市收益分布尾部特征研究

本文运用跳跃扩散模型和极值理论方法对沪深股指收益分布特征进行了研究。跳跃扩散模型定量化地给出沪深股市股票收益分布产生的原因,沪深股市收益分布为具有胖尾的非正态分布,股票收益变动主要是由离散信息作用引起,一般帕累托分布较好地拟合股票收益左尾分布。     

基于ARMA-GARCH-SN模型的沪深300股指期货日内波动率研究与预测

运用五个交易日的股指期货高频数据(每秒两笔),本文主要研究了沪深300股指期货日内波动率特征并对日内波动率预测。研究发现高频股指期货日内收益率有明显的波动率聚集和条件异方差现象,但无尖峰厚尾现象,收益率序列分布符合有偏正态分布。因此,我们对时间序列建立了最优的ARMA-GARCH-SN模型,并对模型拟合充分性做了验证,拟合结果发现ARMA(1,2)-GARCH(1,1)-SN模型基本能够刻画股指期货高频日内波动特征,条件方差所受的冲击具有很强的持续性、日内波动也具有长记忆性,最后我们还利用自助法对高频股指期货日内波动率两步预测、利用滚动回归预测方法对样本做了样本内预测。预测结果表明,波动率预测结果能够较好地反映股指期货日内波动特征。     

基于混合分布单因子模型的CDO定价问题

本文讨论了基于混合分布单因子模型的CDO定价问题,在所研究的CDO抵押资产组合中,描述资产价值的市场共同因子和异质因子均服从标准高斯和NIG的混合分布,且相关系数为随机相关系数.通过半解析法给出了CDO分券层的公允价格公式,并利用傅里叶变换及其逆变换,得出了贝努利相关和三状态相关两种随机相关系数的情形下累积损失概率分布的求解方法.     

基于非参数分布的沪深股市VaR测度

沪深大盘指数的收益率分布函数并不服从通常人们所认为的正态分布.因此,采用一种新的方法—非参数核密度估计,对沪深股指收益率分布进行拟合.该方法不仅很好地刻画了收益率分布的尖峰和肥尾特征,而且由此建立的VaR模型比一般的基于参数分布的VaR模型更能捕捉市场的风险特征,结论也更加准确.     

基于MCMC的SV模型分钟高频股指波动率研究

利用沪深300股指2018年11月5日-2018年11月12日1分钟数据,基于马尔可夫蒙特卡罗(MCMC)模拟的贝叶斯方法,采用随机波动模型(SV)对我国股市分钟高频数据波动性进行了实证研究,并利用DIC准则进行模型拟合比较.结果表明,沪深300股指收益率序列具有尖峰,厚尾,聚集性等特征,且随机波动模型对于1分钟高频数据的拟合效果优于5分钟数据,标准随机波动模(SV-N)更适合1分钟高频数据.     

存货质押融资质押物价格变化MRS-GRACH模型研究

针对质押物价格收益序列存在的结构转换特征,对常系数ARCH模型进行改进,引入一个变化服从马尔科夫过程的状态随机变量反映价格收益不同的波动状况,从而构建了质押物价格收益MRS-GARCH模型.实例研究表明MRS-GARCH模型能够刻画现实中质押物价格收益波动结构动态变化过程,同时能够识别外界不可见因素对收益波动的影响力度,MRS-GARCH模型较GARCH模型在拟合及预测价格收益波动方面具有更准确的效果.     

中国股票市场风险的实证分析研究

本文从实证角度说明了上证指数和深证成份指数存在着GARCH现象 ,并建立了沪、深两市股指波动率的IGARCH(1,1) M模型与EGARCH(1,1) M模型。将估计的IGARCH(1,1) M模型与EGARCH(1,1) M模型比较得出 ,对上证指数的波动率 ,IGARCH(1,1) M模型与EGARCH(1,1) M模型的模拟效果基本相同 ,而对深证成份指数的波动率 ,IGARCH M模型要略优于EGARCH M模型。同时还对两市的股指收益的波动率进行了预测分析     

时变多元NBS Copula模型与美国股指期货市场可视化相依性分析

基于多元NBS(Normal Birnbaum-Saunders)分布构造了一种新的多元偏斜厚尾Copula,即多元NBS Copula,并进一步采用DCC(Dynamic Conditional Correlation)模型构造了时变NBS Copula模型。以美国道琼斯30指数期货、标准普尔500指数期货和纳斯达克100指数期货为例，可视化分析了收益率序列之间的各种相依特征，比较了DCC-NBS Copula模型与其他一些Copula模型在相依结构拟合上的效果差异。实证结果表明：美国三大股指期货之间的相依结构具有正相依性、厚尾相依性、非对称相依性和时变相依性，其中，NAGARCH模型可以较好地描述收益率序列的动态特征，椭圆Copula优于阿基米德Copula,非对称椭圆Copula优于对称椭圆Copula,厚尾椭圆Copula优于正态Copula,时变椭圆Copula优于静态椭圆Copula。综合来看，DCC-NBSCopula模型是所有模型中对相依结构的拟合效果最优的。     

基于推广多因子模型的资产动态配置研究——以上证A股为例

考虑投资者关于市场的观点,并用椭球分布替代正态分布作为资产收益和投资者观点分布导出推广的多因子模型(EMFM).采集2015年1月5日到2018年9月11日上证A股中分列于11个行业共828只股票的日收益率及其相关指标,采用5个系统风险因子,在3种常用风险指标下应用EMFM对该高数据进行动态建模并做资产配置分析.实证结果显示:从回溯期内的收益表现来看,使用自由度为3的多维t分布,一种特殊的椭球分布,即便合并简单的绝对观点的EMFM在SD风险指标下的组合都优于马科维兹组合的情形,同时也优于其使用VaR和CVaR的情形,且所有组合都优于上证指数的情形.     

股指期货推出对股票市场影响的实证研究

1982年2月24日,世界上第一个股指期货合约——价值线指数期货合约(Value Line Index)在堪萨斯市农产品交易所上市交易.股指期货作为应用最广泛的金融期货之一,已有了近30年的历史.2010年4月16日我国股指期货也正式上市交易,这对我国金融市场来说是具有里程碑意义的.本文以股指期货推出前后沪深300指数普通收益数据和5分钟高频收益数据为样本,从描述性统计量对比和GARCH模型分析两个角度入手,研究我国股指期货对于股票现货市场波动性的影响.得出结论:第一、股指期货推出不会改变股票现货市场的长期趋势;第二、股指期货推出后市场的信息传递速度加快,股指期货发挥了其价格发现功能;第三、股指期货推出在长期减小了现货市场的波动,发挥了其规避风险、稳定市场的功能.     

基于R-vine-copula-CoVaR模型的金融市场风险溢出效应研究

为了挖掘国际金融市场与中国金融市场的风险溢出效应,本文首先通过ARJI-GARCH模型捕捉单个市场收益率的跳跃等典型事实特征,然后采用最大生成树(Maximum Spanning Tree,MST)算法优化的R-vine来刻画多维金融资产的复杂相依结构;最后构建R-vine-copula-CoVaR模型,测度了国际原油市场、国际黄金市场、美国股票市场与中国股票市场、外汇市场之间的风险溢出效应。实证结果表明:各市场之间均存在双向风险溢出效应,但溢出程度差别很大,国际黄金市场是风险溢出的最大爆发源,仅有中国外汇市场与中国股票市场、国际黄金市场间存在负向风险溢出;市场之间的双向风险溢出效应呈非对称性,国际原油市场与黄金市场的风险溢出效应远大于中国股票市场与外汇市场风险溢出效应;Rosenb-Latt检验表明基于R藤的CoVaR风险溢出测度更具有灵活性和有效性;后验测试结果表明R-vine-copula-CoVaR模型能有效地测度国际金融市场对中国金融市场风险溢出效应,而对中国金融市场风险溢出效应的CoVaR测度存在被高估的可能。     

基于VECM-MGARCH模型的人民币汇率与牛熊股市关系研究

2005年以来人民币汇率均处于升值过程,而股市却经历了牛、熊市的历程.本文基于VECM-MGARCH模型实证研究了人民币汇率与我国股市处于牛、熊市期间二者之间的动态关系,结果发现,汇率和股价之间不存在线性的相互影响关系.就波动性而言,股市处于牛市期间,二者之间存在相互影响关系;熊市期间,这种非线性关系消失.人民币升值预期的减弱及股市的下跌是导致二者关系变化的主要原因.     

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.     

经济政策不确定性对“中-美”股市、“中国股市-黄金市场”的长期动态相关性影响研究———基于DCC-MIDAS模型

研究聚焦在中国经济政策不确定性对“中-美”股市、“中国股市-黄金市场”的长期动态相关性影响方面。引入Baker提出的用于衡量经济政策不确定性的EPU指数建立修正版DCC-MIDAS模型,基于该模型的实证结果如下:其一,中国经济政策不确定性指数变动对 “中-美”股市的长期相关性具有显著的正向影响;其二,中国经济政策不确定性指数变化对“中国股市—黄金市场”的长期相关性具有显著的负向影响,当经济政策不确定性较高时,投资者会倾向于选择相对安全的黄金资产,这恰恰符合“安全投资转移”效应。除此之外,作为应用案例,比较了美股股指期货和黄金期货的风险对冲效果,结果显示美股期货对冲更优。     

次贷危机下中国股市与国外股市相依性分析——基于Markov机制转换模型

文章通过选取2004年1月1日到2009年6月30日中国、香港、日本、英国和澳大利亚五个股票市场日收盘价的道琼斯数据,采用三状态Markov机制转换模型研究这些股市间相依性结构的变化。通过对目标股市结构变化的研究,可以描述并预测股市的波动性,从而指导风险管理。实证分析表明,在有机制转换条件下,澳大利亚与英国、日本股市间的相依性比无机制转换条件下均有所下降,而中国与香港股市间相依性却大幅上升。同时,本文采用总体拟合效果法来选取合适的copula函数并运用基于copula理论的相关系数法进行对比研究,发现次贷危机后各股市间的尾部相依性出现不同的变化,市场收益率呈现下降趋势,波动性均有所增加。其中,澳大利亚与英国股市间的尾部相依性最强,而中国股市与其他股市之间的相依性较弱,说明受到影响的程度较小。     

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。     

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。     

中国股票市场的收益-风险关系和惯性分析

本文采用非对称 EGARCH-M模型刻画了中国股票市场的个股风险 ,并对全市场的收益 -风险特征进行了横向分析 ,结果表明 ,从长期的角度来讲 ,在正常的市场条件下 ,中国股票市场存在着一定的高风险 -高收益、低风险 -低收益的关系 ,但从短期来看 ,由于不确定性因素较多 ,这种风险收益关系并不显著 .其次 ,本文分别采用每只股票历史 3个月的累积收益率、6个月的累积收益率以及 1 2个月的累积收益率分析了中国股票市场的惯性 ,我们发现 ,无论是从短期还是从比较长的时间来看 ,中国股票市场都不存在市场惯性 ,而表现出一定的反转现象 ,但反转现象会随着时间的推移逐渐减弱     

The Relationship Between Stock Markets Of Major Developed Countries And Asian Emerging Markets

With the emergence of new capital markets and liberalization of stock markets in recent years, there has been an increase in investors' interest in international diversification. This is so because international diversification allows investors to have a larger basket of foreign securities to choose from as part of their portfolio assets, so as to enhance the reward-to-volatility ratio. This benefit would be limited if national equity markets tend to move together in the long run. This paper thus studies the issue of co-movement between stock markets in major developed countries and those in Asian emerging markets using the concept of cointegration. We find that there is co-movement between some of the developed and emerging markets, but some emerging markets do differ from the developed markets with which they share a long-run equilibrium relationship. Furthermore, it has been observed that there has been increasing interdependence between most of the developed and emerging markets since the 1987 Stock Market Crash. This interdependence intensified after the 1997 Asian Financial Crisis. With this phenomenon of increasing co-movement between developed and emerging stock markets, the benefits of international diversification become limited.     

基于潜伏因子模型分析的新兴市场国家金融传染效应研究

构建了基于资本资产定价模型为基础的潜伏因子模型对金融危机传染效应进行分析,将引起市场收益率波动的因素分解为"共同因子","特质因子"和"传染因子",同时采用迭代累计平方和算法内生性地对金融危机演化的不同阶段进行了时间上的划分.以2008年全球金融危机期间4个主要新兴市场国家的股票市场为对象进行了实证研究,结果表明这些国家均遭受到了不同程度的传染,其中中国和巴西受到的传染较弱,而印度和俄罗斯受到的传染较强.