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。     

基于风险网络结构的资产分配策略研究

股票市场是一个高风险市场,如何在频繁发生的极端波动环境下进行有效的资产分配是当前热点问题。本文首次应用VaR模型构建股市风险网络,并基于风险网络模型进行最优投资组合成分选择,分析不同市场波动行情下最优资产分配权重和股票中心性的时变关系,融合风险网络时变中心性和个股表现提出新的动态资产分配策略(φ投资策略)。结果表明:在股市上涨和震荡期,股票中心性和最优投资组合权重呈正相关关系;股市下跌期,股票中心性和最优投资组合权重呈负相关关系;当φ>0.05时,投资者的合理投资区域向高中心性节点移动,反之。φ投资策略的绩效表现证明了风险网络结构能提高投资组合选择过程。此研究对于优化资产配置、提高投资收益、多元化分散投资风险具有重要意义。     

对证券投资模拟实验的统计研究

本文根据作者连续六年指导高校证券投资实验课程所积累的数据,结合实验中的观察和学生的实验报告,分析了模拟股市与真实股市的差异,及这些差异对学生参与证券投资模拟交易的影响,并通过建立计量模型说明在模拟交易中对收益率的影响因素有哪些.在此基础上,提出了如何有效组织和开展证券投资模拟实验,以期为高校证券投资实验课程的开展提供参考.     

基于GARCH方法研究非效率投资中金融冲击的影响机理

代理理论认为,在动荡和不确定环境下,管理者会做出偏离企业价值最大化的非效率投资行为。为探究金融冲击这个带有不确定色彩的因素,是否会恶化企业非效率投资行为,论文先是使用一个数学模型来说明金融冲击与非效率投资的可能关系,而后以GARCH方法的条件异方差来度量金融冲击的潜变量股市冲击、货币冲击和汇率冲击。最后,实证检验了这三个金融冲击潜变量和非效率投资的关系。研究发现:货币冲击和汇率冲击会显著提升非效率投资,而股市冲击能够显著降低非效率投资。进一步研究表明,货币冲击和汇率冲击会通过显著增加过度投资来加大非效率投资行为,而股市冲击则通过显著减少投资不足来达到降低非效率投资行为。     

中国股市的投资组合分析

本文从马柯维茨投资组合理论出发 ,对沪、深股市进行实证分析 ,并对投资组合的时变特征、组合规模进行了讨论     

金融证券分析师投资评级数据的分析和挖掘

证券分析师为股票市场提供上市公司的信息,是股票市场上的重要角色.随着中国股市的发展,各类证券投资咨询机构发布的投资研究报告也越来越多,它们对投资者特别是机构投资者发挥着越来越大的影响.通过建立该问题的数学和统计模型,评估了证券分析师投资建议的实际效果,并通过数据挖掘方法进一步筛选出了各个行业的明星分析师.对金融证券分析师投资评级数据的深入分析和挖掘,有助于投资者更加合理有效的使用这些信息.     

中国股票市场羊群效应的实证研究

在修正Chang、Cheng和Khorana(2000)模型的基础上，综合使用CSSD和CSAD两个个股收益率偏离度指标建模．分别对沪、深股市的羊群效应进行了独立和联合实证研究。结果表明：沪、深股市及中国股市整体上都存在显的羊群效应，且市场下降时的羊群效应比市场上升时强。此结论在市场存在规模效应时也具有很好的鲁棒性。股市系统风险较大是诱发羊群效应的重要因素。羊群效应的不对称性可用行为金融学及其期望理论解释。     

中国股市基本面价值加权投资组合研究

基本面价值加权投资组合是近年来在美国兴起的新型投资理论和技术.其基础是噪声市场假说和价格回归价值。本文回顾了基本面投资组合的相关文献,解释了其建立的理论基础和模型.本文还根据平滑市值权重技术,构建了基于中国股票市场的基本面投资组合,并和传统的市值加权投资组合进行比较。本文的主要结论是,中国市场1992年到2002年和美国市场类似呈现平稳价格噪声,基本面投资组合总体优于市值加权组合.股权分置改革初期市场低落,市场价格过度低估基本面价值,市值组合占优势。2005年下半年来股市呈现一定泡沫特征,市场价格对基本面价值有过度高估趋势,间接地证明了相关部门对股市过热的警告和监管是合理的.     

指数跟踪资产组合选股与原始数据处理对实证操作的影响

本文讨论用算法择优选股并研究股票与指数的相关性特征;以及对数据进行加工处理、采用数据平滑处理,平均加权、不平均加权,以解决实际问题中出现的具体情况：减缓因股市的短期震荡对再平衡的不利影响．并讨论各种处理方法对不同股市样本的效果,并且由此分析各种处理方法的特点及适用情况,以期提供给决策者以多方位的信息．在已有的模型中,这方面的研究并不多,尤其是结合中国股市的实证方面的工作是欠缺的．本文使用上证180在2006年的实际样本数据进行了数值实验并对结果进行比较,实证说明本文的处理方法是有效的、并对实际操作者有借鉴意义．     

正态分布在上海股市中的应用

我们利用数理统计中偏度，峰度检验法，对上海股票市场自1997年1月至1997年6月历时半年的大盘每日收盘指数（这里综合指数）进行研究，发现在显著性水平α＝0．01下，上海股市日收盘指数（简称上证缩指）半年期内服从正态分布，从而为广大投资者提供理论上的可靠依据，帮助他们在股市中正确投资，防范风险，减少盲动，争取利润最大化。     

基于限售股解禁背景下的股票波动性研究

波动性是衡量股市稳定性程度的一个重要指标,也是股市是否成熟有效的一个重要标志.中国股市自2005年9月实施股权分置改革之后,已开始进入全流通时代.伴随着股市中流通股比例的增加,股市中纯投机因素应有所抑制,股市的波动性应有所减弱.对于这一过程的波动性变化,本文采用ARCH模型对一系列已开始解禁限售股的股票进行研究,试图验证限售股解禁对股市波动性的影响.实证结果表明,限售股解禁对股价的波动性虽有一定程度的抑制作用,而且短期因素对股价波动的影响变小,但这些变化还不十分明显,这说明股权分置改革后中国股市的其它配套改革措施有必要尽快跟进,这样才能减少股市的波动性,使股市更加成熟有效.     

蓝筹之殇

2012年是农历龙年,在中国股市,到目前为止行情是愈盘愈下。其中,有关方面一直提倡、鼓吹的“买蓝筹”的投资理念,不但未能得到市场的认同,反而不断被机构与个人投资者所抛弃,成了不折不扣的“蓝筹之殇”。     

短期趋势判断与投资组合优选

针对股市非常有限的可预测性和投资组合优化时间窗口的选择问题,本文从股指趋势和个股收益率趋势类别两个层次上进行前瞻分析,并依据股指趋势判断和不同时间窗口对应的边际风险收益,提出投资组合优化计算的时间窗口选择规则,动态地进行资产组合优化。通过沪深A股及沪深300成份股两个样本集合的应用研究表明,考虑多层次短期趋势预测的动态投资组合选择方法能有效地改善资产组合绩效,是股市资产风险管理的有效方法之一。     

我国居民资产配置行为的随机模拟研究

近两年来,证券市场高涨下的居民资产配置行为备受关注。本文以最优资产选择模型为基础,讨论了2005年7月至2007年5月利率、风险偏好、沪深股市相关性、股市收益波动与居民资产选择的数量关系,采用Monte-Carlo与Bootstrap等方法模拟牛市时期各因素对资产配置行为的影响。研究发现:牛市时期以储蓄存款为主的单一型金融资产结构格局并未改变;从收益率的角度,股市对储蓄的影响比利率大;从风险的角度,利率对储蓄的影响比股市大;利率、沪深股市的之间的相关性大小对居民储蓄投资的影响不容忽视。     

基于VaR的权变投资组合保险策略及在中国股市中的实证研究

传统的投资组合保险策略在投资期内全程进行保险操作,在熊市期间确能起到保险作用,但在牛市期间又会丧失部分收益.应用滤嘴法则设计了基于V aR的权变型投资组合保险策略,实证结果表明,该策略很好地起到了投资与保险的功能,能有效地进行市场风险的实时监控,为保险资金或保本型基金投资股市提供了有效的手段.     

基于双因子定价模型的投资组合风险价值的多分辨率特征研究

为了识别金融市场投资风险的多分辨率特征及优化投资组合,以资本市场风险和汇率市场风险为双因子定价模型的风险因子,利用小波方差及协方差无偏估计量,给出了单个资产风险因子敏感度多分辨率计算方法,以此为基础还得到了投资组合的风险值(VaR)及其边际风险值(MVaR)的多分辨率分解公式.对上证A股市场的实证分析表明投资组合的风险价值及边际风险价值依赖于投资时限,短线投资潜在的损失比长线投资要大;进一步分析表明中国股市存在多分辨率风险特征,这种风险特点可能是由市场系统风险和汇率风险以及异质性投资活动共同作用的结果.研究还发现多分辨率边际风险价值是确定多分辨率投资组合优化模型求解的重要条件之一.     

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.     

高盛,华尔街曾经的笑柄

第一次世界大战结束后,美国经济进入繁荣时期。伴随着经济的繁荣,美国的股市也不断攀升,一直持续着牛市行情。然而,好景不长,1929年,全球金融危机爆发,华尔街股市大崩盘,让高盛损失了92%的原始投资,公司的声誉一落千丈,濒临倒闭,沦为华尔街的笑柄、错误的代名词。     

香港股市主要转势点的判别标准

本文提出了股市主要转势点的定义，并给出了几个判别标准，及在判别标准下的三种投资策略。此外，还引入了投市滑坡的判别标准，并分乐观和悲观两种情况对香港历年股市进行了分析、对比。     

基于鞍点逼近的投资组合极端风险贡献度测度

在当今金融市场资产价格高波动的背景下,度量投资组合中各资产对总体风险的风险贡献度对探析投资组合风险波动不定的深层次原因有重要意义。关于风险贡献度的测算,目前运用较广泛的是历史数据法,其主要适用于存在大量数据样本且持续期较短的情况。特别地,极端情况下的风险贡献度估计主要由处于分布尾部的少量观测值决定,因此历史数据法估计的准确性此时较难保证,为此,本文对鞍点逼近模型优化并考察上述情形。通过对中国股市进行实证分析发现,与传统历史数据法相比,鞍点逼近模型呈现下列优点:投资组合分布函数简洁、风险贡献度计算效率和准确性较高,压力测试表明该方法具有较好的稳健性。因此该方法有望对投资组合的风险预警与防范起到决策支持作用。