基于MCMC算法的人民币汇率市场的分析——双门限非对称GARCH模型的应用

本文旨在考察,汇改后美元/人民币汇率前期收益的影响下,人民币汇率市场上非美元/人民币汇率收益均值和波动不对称的程度。为了捕捉非美元汇率收益的均值和波动不对称的特点,我们设定双门限非线性的GARCH模型,结合GJR效应(即加入非美元收益利空或利好消息的影响),利用基于MCMC算法的贝叶斯推断来完成。应用中我们选取了美元(欧元、日元、港元)/人民币日汇率数据进行分析,发现了门限非线性的结果,表明在美元和非美元汇率本身双重变化的影响下,非美元汇率收益的均值和波动同时表现出非对称的特点。并且在美元收益利好消息的影响下,美元汇率对非美元汇率的溢出效应明显增强,非美元表现出低均值回归的特点。     

Bayesian modeling and forecasting of Value‐at‐Risk via threshold realized volatility

This study proposes a threshold realized generalized autoregressive conditional heteroscedastic (GARCH) model that jointly models daily returns and realized volatility, thereby taking into account the bias and asymmetry of realized volatility. We incorporate this threshold realized GARCH model with skew Student‐t innovations as the observation equation, view this model as a sharp transition model, and treat the realized volatility as a proxy for volatility under this nonlinear structure. Through the Bayesian Markov chain Monte Carlo method, the model can jointly estimate the parameters in the return equation, the volatility equation, and the measurement equation. As an illustration, we conduct a simulation study and apply the proposed method to the US and Japan stock markets. Based on quantile forecasting and volatility estimation, we find that the threshold heteroskedastic framework with realized volatility successfully models the asymmetric dynamic structure. We also investigate the predictive ability of volatility by comparing the proposed model with the traditional GARCH model as well as some popular asymmetric GARCH and realized GARCH models. This threshold realized GARCH model with skew Student‐t innovations outperforms the competing risk models in out‐of‐sample volatility and Value‐at‐Risk forecasting.     

国内外股市波动溢出效应——基于多元GARCH模型的实证研究

通过对多个股票市场间波动溢出效应的研究,可以了解波动风险在市场间的传导路径和方向,以及在股市因外部冲击动荡前做出短期预测。本文以美国、日本、香港和我国沪市作为研究对象,采用多元GARCH模型对国内外股市波动溢出关系进行了研究。结果表明:只有香港股市对沪市具有显著的波动溢出,美、日股市对沪市的波动溢出则不显著,但由于美、日股市波动均对香港股市具有传染效应,它们可以借助对香港股市波动的影响间接地引起我国沪市的波动。所以,对我国沪市外部波动风险的把握在短期上应主要关注香港股市波动,其次还必须关注日本和美国股市的波动,尤其是美国股市的波动。     

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。     

中国股票市场波动非对称性特征研究

利用三种 GARCH-M模型实证分析了中国股票市场不同发展阶段波动的非对称性特征 .结果发现 ,中国股票市场存在显著的波动非对称性 ,并且在不同阶段呈现不同特点 .对三种模型进行比较的结果显示 ,EGARCH-M模型是描述中国股市波动非对称性特征的最优模型 .     

Forecasting model with asymmetric market response and its application to pricing of consumer package goods

This paper presents a dynamic forecasting model that accommodates asymmetric market responses to marketing mix variable—price promotion—by threshold models. As a threshold variable to generate a mechanism for different market responses, we use the counterpart to the concept of a price threshold applied to a representative consumer in a store. A Bayesian approach is taken for statistical modelling because of advantages that it offers over estimation and forecasting. The proposed model incorporates the lagged effects of a price variable. Thereby, myriad pricing strategies can be implemented in the time horizon. Their effectiveness can be evaluated using the predictive density. We intend to improve the forecasting performance over conventional linear time series models. Furthermore, we discuss efficient dynamic pricing in a store using strategic simulations under some scenarios suggested by an estimated structure of the models. Empirical studies illustrate the superior forecasting performance of our model against conventional linear models in terms of the root mean square error of the forecasts. Useful information for dynamic pricing is derived from its structural parameter estimates. This paper develops a dynamic forecasting model that accommodates asymmetric market responses to marketing mix variable—price promotion—by the threshold models. Copyright © 2005 John Wiley & Sons, Ltd.     

Bad news and Dow Jones make the Spanish stocks go round

This paper is a data-based attempt to analyse what kind of information basically affects close-to-open returns, open-to-close returns, volatility and volume in actively traded individual securities on the Spanish stock market. Specifically, we are interested in detecting how these variables react to specific pieces of news considered as exogenous information. However, as volume itself could be interpreted as a proxy of the information flow, we first apply the linear and nonlinear Granger causality tests from volume to return and to volatility. We do not find evidence supporting this latter hypothesis. Furthermore, we only find significant evidence of linear causality from volume to volatility. The other major finding is that both bad news and the Dow Jones play a significant informational role in explaining price changes and volatility. As a consequence of these findings, we also test the residual role of volume as a proxy for noise/liquidity trading after filtering for news, although we do not find evidence in favour of this argument.     

中国股票市场交易量与价格波动关系实证研究

利用个股数据资料和非对称成分GARCH-M模型对中国股票市场的量价关系进行了实证研究.结论显示:股价的短期波动主要由非预期交易量解释,即非预期交易量所揭示的新信息是产生价格波动的根源;中国股票市场部分个股存在明显的杠杆效应,利空消息对市场波动的冲击大于同等程度的利好消息对市场波动的冲击;非预期交易行为对市场波动的冲击存在显著的非对称特征,正的交易量冲击(交易量放量冲击)比同等程度的负交易量冲击(交易量缩量冲击)对市场波动的影响更大.     

基于EGARCH模型的分类商品零售价格波动的信息效应研究

利用EGARCH模型对我国部分具有代表性的分类商品零售价格波动的信息效应进行了实证分析.分析结果显示,我国分类商品零售价格波动特征是不同的.在六个具有代表性的分类商品零售价格指数中,有四个指数的方差具有时变性特征.在四个当中,有三个指数有非对称信息效应,即非期望的价格上涨或下降信息对价格波动的影响是非对称的.另外的两个价格指数的方差为常数,价格波动稳定.     

基于GED—GARCH模型的中国原油价格波动特征研究

本文采用中国大庆原油价格日平均交易数据,建立了基于GED分布的GARCH(1,1)、GARCH-M(1,1)和TGARCH(1,1)三个模型,描述了中国原油价格与国际接轨以来的波动特征。实证结果表明,与国际油价类似,中国原油价格的波动也存在显著的GARCH效应,但其波动冲击的半衰期要比国际油价短,为5天。而且,中国原油收益率受到预期风险的负向影响,表明中国原油市场并非完全市场化运作,当然这种负向影响程度较小,约为8%。另外,中国原油价格的波动存在显著的杠杆效应,相同幅度的油价下跌比油价上涨对未来油价的波动具有更大的影响,前者是后者的1.7倍左右。最后,基于GED分布的GARCH模型比基于正态分布的GARCH模型能够更好地描述中国原油价格的波动特征,并且具有较好的预测能力。     

中国股票市场行业间波动溢出非对称效应研究——基于“好的波动”和“坏的波动”分析

选取上证系列行业指数的五分钟数据, 基于广义预测误差方差分解方法构建了波动溢出指数和波动溢出非对称指数(SAM), 研究了10个行业间波动溢出的时变性和非对称性。结果表明, 股票市场各行业间波动溢出存在显著的非对称性和时变性, 多数时期“坏的波动”下的溢出效应占据主导地位。静态分析显示, 股票市场各行业间具有高的波动溢出效应, 可选消费行业是市场波动的最重要来源;动态分析显示, 原材料、工业、可选消费业是波动溢出的净输出者, 金融地产业是净输入者, 电信业务、公用事业和医药卫生等行业对利空消息的传递更为明显, 可选消费行业对利好消息的传递更为有效。纳入标普500指数前后各行业溢出贡献度的对比表明研究结论具有稳健性。     

干散货运价波动的杠杆效应特征研究——基于非对称随机波动模型

由信息冲击引起的干散货运价的剧烈波动给航运实体市场带来巨大风险,同等强度的利空消息通常要比利好消息引起更大的市场波动,本文对干散货航运市场运价波动存在的杠杆效应特征进行研究,为航运企业和租船人等把握市场态势、规避风险提供重要依据。考虑运价收益分布的厚尾特征,改变传统的非对称随机波动模型中随机误差项的正态分布假定,建立基于student-t分布的改进的非对称随机波动模型,在贝叶斯分析的基础上通过MCMC方法进行参数估计。通过实证研究发现,在考虑了极端风险情况后,改进的厚尾分布的非对称随机波动模型对干散货运价波动的杠杆效应特征刻画更加准确和优越。     

基于MRS-SJC-Copula模型对A股与港股的动态联动性研究

由于经济增长周期变化,导致不同股票市场存在高低状态转换的现象,在研究不同股票市场之间联动性的研究时,需要考虑股票波动均值和方差两种结构变化。基于具有马尔可夫状态转换的动态SJC-Copula,结合修正ICSS算法对我国内地股票市场和香港股票市场之间的联动性进行方差结构突变点的检验。实证结果表明:国内和香港股票市场之间存在非线性非对称的时变相依性,并持续存在高低两种不同状态的概率转换。股票指数由于动态联动受到负面消息的下跌幅度大于正面消息的变化幅度,且上下尾部均受上期信息的持续影响。“沪港通”、“深港通”、中美贸易战等因素使得其上下尾部发生结构突变,内地与香港股票市场的联动性增大和市场波动幅度趋强。     

Investment timing under hybrid stochastic and local volatility

We consider an investment timing problem under a real option model where the instantaneous volatility of the project value is given by a combination of a hidden stochastic process and the project value itself. The stochastic volatility part is given by a function of a fast mean-reverting process as well as a slowly varying process and the local volatility part is a power (the elasticity parameter) of the project value itself. The elasticity parameter controls directly the correlation between the project value and the volatility. Knowing that the project value represents the market price of a real asset in many applications and the value of the elasticity parameter depends on the asset, the elasticity parameter should be treated with caution for investment decision problems. Based on the hybrid structure of volatility, we investigate the simultaneous impact of the elasticity and the stochastic volatility on the real option value as well as the investment threshold.     

人民币汇率波动对我国行业风险影响研究

以2008年1月7日到2012年3月30日为样本数据,建立基于广义误差分布的GARCH模型.结果表明,行业指数收益率波动具有"长期记忆性"并且股市价格的波动呈现非对称性,即存在杠杆效应.改变了以往运用总体角度方法,以行业角度出发,同时引入了流动性风险这一控制因素,分析汇市与股市的关系,结论更具有现实意义.     

半参数门限广义非对称随机波动模型研究

为了能够同时刻画和描述金融资产收益序列的偏态、厚尾以及序列的门限效应、非对称杠杆效应等特性,提出把门限广义非对称随机波动模型与非参数Dirichlet过程混合模型有机结合,构建了半参数门限广义非对称随机波动模型,并对模型进行了贝叶斯分析.实证研究中,利用上海黄金价格收益率序列数据进行建模分析,结果表明:半参数门限广义非对称随机波动模型能够有效地刻画上海黄金价格收益率序列波动率的动态特征.     

成交量信息有助于预测中国股票市场的波动吗?

就成交量信息是否有助于预测股票市场的波动率这一问题,目前学术界有两种截然相反的观点存在。本文以中国股票市场代表性指数的代表性波动周期为例,对上述问题进行了实证研究。通过采用较以往研究更为严谨和稳健的样本外滚动时间窗预测法和高级预测能力检验法(Superiorpredictive ability,SPA),本文得到的分析结论包括:(1)成交量信息对中国股票市场的波动过程有显著影响;(2)将成交量纳入GARCH族模型会导致条件方差方程中的波动持续性出现明显下降;(3)引入成交量作为附加解释变量的GARCH族模型并未表现出比一般GARCH族模型更优的波动率预测能力。最后对实证结果给出了理论解释。     

基于非参数GARCH模型的中国股市波动性预测

本文采用上证综合指数和深证成份指数1997年1月2日—2005年6月30日的每日收盘价对数百分收益率为样本,运用非参数GARCH(1,1)模型研究了中国股票市场的波动性,并与参数GARCH(1,1)模型的估计结果进行了比较,最后利用六种预测误差度量指标比较了这两种模型的样本内及样本外预测能力,结果发现,非参数GARCH(1,1)模型对股市波动性的预测精度有明显提高。     

中国股市与汇市的波动溢出效应模型研究与实证分析

选取2009年1月5日-2012年5月22的人民币兑美元汇率和上证综指的日交易数据为对象,采用BEKK—GARCH模型,并结合LR似然比检验,对中国汇市与股市的波动溢出效应进行建模研究与实证分析．实证结果表明,整体样本存在汇率到上证指数的波动溢出,这种溢出是单向的;第二次汇改前,既不存在汇率到上证指数的波动溢出,也不存在上证指数到汇率的波动溢出;第二次汇改后,既存在汇率到上证指数的波动溢出,也存在上证指数到汇率的微弱的波动溢出．     

股票波动率模拟及对中国市场预测效果的实证研究

利用实际波动率衡量标准和损失函数评价指标对GARCH类模型的波动率进行模拟并对中国市场的预测效果进行了实证研究,得出:1)在模拟期,EGARCH模型的模拟效果相对最优;2)在预测期,没有一个模型的预测效果表现相对出色;3)以实际波动率为标准,模拟和预测效果均显得不足,预测效果更是不容乐观.