基于物理泡沫破裂模型的股市风险预测

股市泡沫是投资者关注的重要问题之一,如果能够通过计算得到准确的"股灾"时间,投资者就能在股市中做出更加正确的判断和操作,这对股票投资的风险管理是非常有意义的.股市泡沫与物理学上的气泡有很多相似之处,为此以气泡破裂模型为基础,将波动因素融入模型后建立股市泡沫破裂的数学模型.然后利用最小二乘和遗传算法求解出模型中的关键参数,从而得到模型的具体数学形式.利用该模型,对三段时间的上证指数进行了实证分析,得到预测的泡沫破裂(巨幅下跌)时间与真实的破裂时间误差较小,并且预测的破灭时间更容易出现在实际破裂时间的右侧,这说明泡沫的实际破裂时间以更大概率地比预测的要早.利用该模型又对近期的(2014年1月1至2015年6月10)上证指数进行预测,发现预测的破裂时间与真实的破裂时间基本一致,这说明该模型对刻画股市风险有较好的效果.     

极大极小投资组合选择模型和均衡价格系统

讨论了市场上不存在无风险资产条件下投资组合选择的极大极小模型,推导出市场上不存在无风险资产时极大极小模型的最优投资策略和有效前沿,得到了资本市场均衡时存在唯一的非负均衡价格系统的充分必要条件和各资产均衡价格的解析表达式.     

期货市场中持仓量及参与者对资产价格的影响研究

本文通过建立一个期货市场的均衡模型,提出在具有套保需求和有限风险承受能力的前提下,期货价格能够预测未来资产价格变动的方向,持仓量能够辅助预测未来资产价格变动的剧烈程度;此外,市场中不知情投机者具有风险调整市场收益的作用,不知情套保者的参与能够稳定市场。对于持仓量是否能够辅助预测未来资产价格变动的剧烈程度,本文利用中国商品期货市场数据进行了实证检验,结果表明与理论研究的结论一致。     

金融摩擦、资本配置与资产泡沫的演化机理——基于微观群体行为的演化博弈分析

构建企业家和贷款人的非对称演化搏弈模型,分析金融摩擦约束下代理人群体决策与资产泡沫的联系,探索资产泡沫产生的微观机理。研究发现:金融摩擦对代理人群体的影响是异质的,但都会导致资本配置扭曲;资产泡沫产生是代理人在金融摩擦冲击下,个体短期非理性在羊群效应和传染效应作用下引致的群体非理性;贷款人对资本高租金追求是资本泡沫产生的根源,但企业家为资产泡沫膨胀提供了资本支持;资产泡沫产生源于经济个体的最大化目标与宏观经济发展目标的背离。金融摩擦为资产泡沫产生提供了外生条件,切断资产泡沫产生路径的有效方式是提高金融市场效率和完善金融市场功能。     

混合高斯Heston资产定价模型及统计模拟分析

经典Heston模型没有考虑资产的长相依性,金融实践证明其不能很好的刻画资产的真实情况.本文建立了混合高斯Heston资产定价模型,利用股票数据进行实证分析.首先,得到了混合高斯Heston模型满足的随机偏微分方程,并讨论了解的存在性和唯一性以及p阶矩性质.其次,对模型中未知参数进行估计和敏感性分析,通过3只股票的实际数据对Heston模型、混合高斯Heston模型满足的价格路径与真实路径做了对比.研究表明:混合高斯Heston模型比经典的Heston模型更能够刻画资产标的价格.     

基于最大熵和最小交叉熵方法的上证50ETF期权定价

基于最大熵方法和最小交叉熵方法,给出了根据期权价格推断标的资产价格分布的模型和已知先验信息下推断标的资产价格分布的模型,利用拉格朗日乘子法给出了模型的简化解,通过粒子群算法求出标的资产价格的密度函数,进而对上证50ETF期权进行定价比较.实证结果表明:基于最大熵方法推断的分布可以作为标的资产价格分布的较好估计;基于最小交叉熵方法推断的分布是在先验信息下标的资产价格分布的较好估计,两种方法适用于我国上证50ETF期权定价.     

房地产泡沫预警及数学模型研究

房地产泡沫已经成为我国经济重要因素之一,探寻房地产泡沫产生的主要因素,即房地产价格的波动是关键.本文从房地产价格的评定指标的有关数据,通过数学中的时间序列模型,研究房地产价格预警的数学模型、地产开发投资综合指数预警,指导人们对房地产的投资要谨慎,指导企业开发房地产要理性行事,从而促进国民经济稳步发展.     

非仿射随机波动率跳扩散模型的利差期权定价

在两标的资产价格满足一类随机利率、随机波动率及跳跃均存在于资产价格和波动率的非仿射跳扩散模型下考察了利差期权的定价.首先,利用泰勒公式将非线性微分方程线性化,得到了两标的资产对数价格的近似联合密度特征函数;然后,使用Fourier逆变换等方法,获得了利差期权定价理论的半封闭公式,并将其推广到价差期权的定价.最后,通过数值实验,表明非仿射随机波动率跳扩散的利差期权定价模型比仿射随机波动率模型具有更高的精确性,并且扩散波动和跳跃波动对期权价格影响显著.     

基于因子分析法的金融高频已实现波动的预测

金融高频数据的已实现波动(RV)在风险管理中扮演着非常重要的角色,已有大量文献对如何预测资产的已实现波动进行了研究.采用因子分析法来预测RV,探讨了不可观测的金融序列的公共因子在预测已实现波动时所起的作用,并考虑了资产价格中跳跃的影响,建立了基于因子分析法的波动预测模型(F-RV-J).从损失函数、MCS检验和在险价值VaR的预测能力三个方面,将F-RV-J模型与其它常用的预测模型进行了比较,发现F-RV-J模型明显要优于其它波动预测模型.     

社会互动,投资者情绪传染与资产泡沫——基于股票论坛发帖的实证研究

在资本市场中,投资者并不是相互独立的个体,而是相互学习、相互交流的。随着互联网的迅猛发展,这种社会互动变得更为频繁和普遍,因此社会互动对资产价格的影响也不容小觑。本文先通过理论建模提出理论假设:社会互动存在条件下,投资者互动会加剧市场情绪的传染,进而增加资产泡沫;当投资者情绪高涨时,投资者互动强度显著正向影响泡沫;当投资者情绪低落时,投资者互动强度显著负向影响泡沫;受社会互动影响,投资者活跃的交易会加剧市场情绪的传染,进而增加资产泡沫。之后本文基于股票论坛发帖构建社会互动、投资者情绪指标,验证了中国股票市场中本文理论假设的正确性。     

社会互动,投资者情绪传染与资产泡沫——基于股票论坛发帖的实证研究

在资本市场中,投资者并不是相互独立的个体,而是相互学习、相互交流的。随着互联网的迅猛发展,这种社会互动变得更为频繁和普遍,因此社会互动对资产价格的影响也不容小觑。本文先通过理论建模提出理论假设:社会互动存在条件下,投资者互动会加剧市场情绪的传染,进而增加资产泡沫;当投资者情绪高涨时,投资者互动强度显著正向影响泡沫;当投资者情绪低落时,投资者互动强度显著负向影响泡沫;受社会互动影响,投资者活跃的交易会加剧市场情绪的传染,进而增加资产泡沫。之后本文基于股票论坛发帖构建社会互动、投资者情绪指标,验证了中国股票市场中本文理论假设的正确性。     

基于Copula-GJR-Skewt模型的投资组合风险预测研究

针对多元投资组合的风险预测,采用GJR-Skewt模型刻画单资产的厚尾、有偏特征,以及Copula模型刻画多元投资组合的非线性相关结构,用Monte Carlo方法模拟金融资产的随机分布,并结合滚动时间窗法,对投资组合的未来风险进行样本外动态预测.实证结果表明,Copula-GJR-Skewt模型对资产收益的风险预测能取得满意的效果;在VaR预测性能上,以GJR-Skewt模型作为边缘分布函数时,即使存在系统偏差,也能取得最优预测结果;预设残差服从有偏学生分布时,VaR的预测结果优于正态分布;传统的Garch-Guassian模型预测能力最差.     

基于异质交易者定价模型的资产价格泡沫内生机理研究

资产价格泡沫等市场异常现象使得有效市场假说理论受到质疑,研究者们更多的是从行为金融学的角度对这些现象进行解释,认为是由市场投资者的非理性因素所造成的。本文考虑了市场中投资者决策的异质性,构建了含有长期基础投资者和短期技术投资者的异质交易模型,以说明在投资者均具有理性预期的条件下,有效市场假说理论同样可以解释泡沫的产生。具体而言,技术投资者的交易行为使价格产生波动,基础投资者的存在则对波动起到放大作用,并会进一步导致泡沫的出现,随着基础投资者所占的比例增大,泡沫膨胀的速度加快,由此导致市场的波动越剧烈。研究结果为市场监管者提供了有益的启示:与其设置壁垒限制技术投资者的加入及交易活动,不如让越来越多的技术投资者加入到市场中来,这样更有益于市场的稳定。     

期权定价的最大熵方法

以欧式期权为例,用标的资产(如股票风险资产)和无风险资产复制期权,并用自融资无套利原理分析金融市场的资产价值变化情况.在此基础上,通过最大熵原理来求得资产组合中每个资产所占的比重,进而得出期权定价模型,由于最大熵原理所求得概率分布是目前所知求概率分布方法中最客观、无偏的,所以求得的新模型不受金融市场类型和标的资产价格分布的限制,具有较强的客观、无偏、可预测性.通过对期权的常用算例计算,发现新模型比B-S模型以及一些其它熵期权定价模型有更准确的标的资产价格分布、更低的回溯测试误差.     

考虑方差结构突变的股市收益波动非对称性研究

股市收益波动非对称性的研究对于构建准确的资产价格模型以及市场波动性的预测来说都是至关重要的.但在我国股市收益波动中是否存在内生的结构突变,结构突变是否对股市收益波动的非对称性特征产生影响等问题上却缺乏探讨.利用引入了结构突变的ARCH族模型考察了我国股市收益波动的非对称性.研究结果发现,引入结构突变后的ARCH族模型对股市收益波动的拟合效果更好.在考虑了结构突变后,股市收益波动的持续性降低,非对称性现象虽然存在,但好消息和坏消息对股市收益波动的影响程度却发生了变化.     

基于MTAR模型的沪市周期性爆炸泡沫检验

我国股市存在理性泡沫得到了普遍认同.但在现实市场中,股市不存在理性泡沫中的确定性泡沫、持续再生性泡沫、内在泡沫,对于外生泡沫的研究缺乏相关的模型,因此对周期性爆炸泡沫的检验尤为必要.采用非线性的MTAR模型对我国沪市周期性爆炸泡沫的存在性进行研究,研究结果显示,1991年1月至1996年12月期间沪市存在泡沫,而1997年1月至2004年12月泡沫成分消失,2005年1月至2009年12月沪市又出现泡沫成分,从而证实我国沪市存在周期性爆炸泡沫.     

不确定环境下的欧式期权定价

正1引言Black-Scholes~([1])(B-S)期权定价模型是金融市场上为人所熟知的研究期权价格的经典模型.然而,实证研究表明B-S模型暴露出一些与市场实际信息相违背的现象,其中有两点引起市场的广泛关注.第一点是基础资产,如股票的价格与B-S假设的正态分布相比表现的是偏峰厚尾的特性;其次是波动率曲线是敲定价格的凸曲线,即波动率微笑.为了在B-S模型中引入偏峰厚尾特性,一些模型和理论,如分数布朗运动及一些广义双曲模型~([2,3])描述基础资产的价格.另一方面,为了解释波动率微笑,一些自回归异方差(ARCH)~([4])、常弹性模型(CEV)~([5])等期权定价理论被相继提出.Merton~([6])为了同时考虑基础资产的偏     

基于ARIMA与信息粒化SVR组合的股指预测研究

对于证券市场投资者而言,基于合理假设准确预测资产价格未来发展方向与趋势关乎投资成败。本文通过构建一个基于ARIMA与信息粒化SVR的组合预测模型,对股票市场指数价格和收益变化的趋势进行预测。实证研究结果表明：基于ARIMA与信息粒化SVR组合的股指预测模型相较于传统时间序列模型而言,在预测精度和效度方面有较大提升,能够在一定时间周期内对股票等风险资产的价格波动区间进行较为可靠地预测,但目前还只能大致确定时间序列波动的区间范围而不能精确地预测具体点位。未来仍需结合其他预测模型和预判技术进一步深入研究,以有效提升股指趋势预测的准确性和实际指导性。     

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.     

基于GARCH族模型商业银行外汇风险管理的VaR方法研究

面对日趋加大的汇率波动性,商业银行外汇资产面临的风险也越来越大,风险的计量与预测在管理外汇风险中的作用也越来越重要.引入参数法下的GARCH模型对外汇市场存在的风险进行计量分析,并以此为基础运用VaR方法进一步计算外汇资产的风险补偿金,以达到预测和控制外汇风险目的.