高频视角下中国股市动态VaR预测模型研究

如何充分挖掘交易数据中有价值的信息对金融风险管理极其重要,现有研究中基于低频波动模型的风险测度方法几乎已经做到了极致,而能达到的预测效果却并不稳健,对高频波动模型的研究相对比较匮乏。那么高频模型能否从高频数据中挖掘出更有价值的信息以便用于风险管理之中呢？本研究通过建立12个低频和9个高频波动模型对上证综指进行样本外动态VaR的滚动预测发现,高频模型相对于低频模型具有更好的稳定性,并且在多数情况下高频模型优于低频模型;多头与空头的风险预测效果具有显著差异,多头风险在高风险情况下高频模型表现出色,低风险情况下并不理想,空头风险则在所有情况下都表现较好。     

不同矩属性波动模型对中国股市波动率的预测精度分析

金融时间序列的波动性建模经历了从一阶矩到二阶矩直到高阶矩(包含三阶矩和四阶矩)的过程,而对于高阶矩波动模型是否有助于对未来市场的波动率预测这一问题,国内外学术界尚无文献讨论。以上证综指长达7年的每5分钟高频数据样本为例,通过构建具有不同矩属性的波动模型,计算了中国股票市场波动率的预测值,并利用具有bootstrap特性的SPA检验法,实证检验了不同矩属性波动模型的波动率预测精度差异。实证结果显示:就中国股市而言,四阶矩波动模型能够取得比二阶矩波动模型更优的波动率预测精度,而三阶矩波动模型并未表现出比二阶矩波动模型更强的预测能力;在高阶矩波动模型中包含杠杆效应项并不能提高模型的预测精度。最后提出了在金融风险管理、衍生产品定价等领域引入四阶矩波动模型的研究思路。     

基于Cu(Ⅱ) Tricine配合物制备氧化铜薄膜及其电催化水氧化活性（英文）

众所周知,传统化石燃料的大量使用不仅导致严重的环境污染和温室效应,而且化石能源本身也面临着枯竭的危机.所以,探索全新的、环境友善的、可持续发展的能源载体一直备受国内外科研工作者的关注.氢能是一种清洁的可再生能源,是有潜力的化石能源替代品.水分解是一种有效的、理想的产氢途径,然而水氧化反应是多质子多电子传递的过程,是制约整个水分解过程的瓶颈.目前,基于贵金属(铱和钌)分子和氧化物的电催化剂已经被报道很多,并且可以保持很好的催化活性;但是,这一类催化剂差的稳定性、昂贵的价格和少的地壳含量等因素严重制约了其大规模实际应用.因此,开发基于非贵金属(钴、镍、铁、铜、锰)的新型电催化剂材料是解决该问题的唯一出路,但要保证电催化剂的高活性和好的稳定性仍面临着诸多挑战.在众多的非贵金属中,铜是一种来源广泛的金属,而且铜对生物体毒性较小.由于铜具有良好的配位化学和多重的氧化还原特性,近年来,很多基于铜的水氧化电催化剂被开发和研究.我们在含有1.0 mmol/L Cu2+和2.0 mmol/L Tris配体的磷酸缓冲溶液(0.2 mol/L,p H=12.0)中,采用1.15 V vs.NHE恒电位电沉积的方法,在ITO导电玻璃上制备出基于铜的水氧化催化剂薄膜(Cu-tricine).对得到的催化剂薄膜进行扫描电镜(SEM)测试,该催化剂均匀负载在ITO表面,厚度大约是1.4μm.为了更加深入研究Cu-Tricine催化剂薄膜,采用透射电子显微镜(TEM)和X射线衍射(XRD)对Cu-tricine催化剂进行表征,结果表明,该催化剂薄膜是一种结晶度较差的无定形材料.同时,为了研究催化剂薄膜的元素组成及其所处状态,对催化剂进行了能量散射X射线能谱(EDX)和X射线光电子能谱(XPS)测试,结果表明,该催化剂由铜和氧元素组成,并且铜是以正二价存在.由高分辨O 1s XPS谱图分析结果可以推测,Cu-Tricine催化剂可能是由氧化铜和氢氧化铜组成.Cu-tricine催化剂的水氧化活性是在0.2 mol/L的磷酸缓冲溶液(p H=12.0)中进行测试,从塔菲尔曲线中可以得出,该催化剂达到1.0 m A/cm~2的催化电流密度所需的过电位是395 m V,塔菲尔斜率为46.7 m V/decade.此外,在1.15 V vs.NHE的电位下,在10 h的电解过程中,Cu-tricine催化剂薄膜可以将催化电流密度一直保持在7.5 m A/cm~2,并且得到的法拉第效率为99%.     

不确定语言环境下基于ULHGA算子的群决策方法

研究属性权重和专家权重为确定的实数,属性值为不确定语言变量的多属性群决策问题.提出了一种新的数据信息集成算子不确定语言混合几何集结(ULHGA)算子,并给出不确定语言环境下基于ULWGM算子和ULHGA算子的一种群决策方法.最后进行实例分析,说明该方法的实用性和有效性.     

证券交易印花税与市场质量——来自中国证券市场的实证分析

在证券市场监管中,证券交易印花税一直被视为一种重要的调节方式,但已有研究对证券交易印花税调整如何导致市场质量的改变并没有一致意见,我国证券市场次近两次印花税调整(一降一升),恰好提供了探讨这个问题的"自然实验"机会。通过事件研究法,发现印花税上调后,市场的流动性减少,市场的波动性增加,市场的价格发现过程延迟,市场质量整体变差;印花税下调后,市场的流动性增加,市场的定价效率提升,市场的波动性却加大,市场质量指标变化呈现不一致性。由于事件研究法存在计量缺陷,进一步使用对比分析和回归分析控制成交量和价格水平等内生变量的影响,证实印花税下调整体改善了市场质量。证券交易印花税与市场质量呈负相关关系,税率上调的影响大于税率下调的影响,降低印花税赋税水平符合市场微观结构的内在要求。     

基于Cu(Ⅱ) Tricine配合物制备氧化铜薄膜及其电催化水氧化活性

众所周知, 传统化石燃料的大量使用不仅导致严重的环境污染和温室效应, 而且化石能源本身也面临着枯竭的危机.所以, 探索全新的、环境友善的、可持续发展的能源载体一直备受国内外科研工作者的关注. 氢能是一种清洁的可再生能源, 是有潜力的化石能源替代品. 水分解是一种有效的、理想的产氢途径, 然而水氧化反应是多质子多电子传递的过程, 是制约整个水分解过程的瓶颈. 目前, 基于贵金属(铱和钌)分子和氧化物的电催化剂已经被报道很多, 并且可以保持很好的催化活性; 但是, 这一类催化剂差的稳定性、昂贵的价格和少的地壳含量等因素严重制约了其大规模实际应用. 因此, 开发基于非贵金属(钴、镍、铁、铜、锰)的新型电催化剂材料是解决该问题的唯一出路, 但要保证电催化剂的高活性和好的稳定性仍面临着诸多挑战.在众多的非贵金属中, 铜是一种来源广泛的金属, 而且铜对生物体毒性较小. 由于铜具有良好的配位化学和多重的氧化还原特性, 近年来, 很多基于铜的水氧化电催化剂被开发和研究.我们在含有1.0 mmol/L Cu2+和2.0 mmol/L Tris配体的磷酸缓冲溶液(0.2 mol/L, pH = 12.0)中, 采用1.15 V vs. NHE恒电位电沉积的方法, 在ITO导电玻璃上制备出基于铜的水氧化催化剂薄膜(Cu-tricine). 对得到的催化剂薄膜进行扫描电镜(SEM)测试, 该催化剂均匀负载在ITO表面, 厚度大约是1.4 μm. 为了更加深入研究Cu-Tricine催化剂薄膜, 采用透射电子显微镜(TEM)和X射线衍射(XRD)对Cu-tricine催化剂进行表征, 结果表明, 该催化剂薄膜是一种结晶度较差的无定形材料. 同时, 为了研究催化剂薄膜的元素组成及其所处状态, 对催化剂进行了能量散射X射线能谱(EDX)和X射线光电子能谱(XPS)测试, 结果表明, 该催化剂由铜和氧元素组成, 并且铜是以正二价存在. 由高分辨O 1s XPS谱图分析结果可以推测, Cu-Tricine催化剂可能是由氧化铜和氢氧化铜组成. Cu-tricine催化剂的水氧化活性是在0.2 mol/L的磷酸缓冲溶液(pH =12.0)中进行测试, 从塔菲尔曲线中可以得出, 该催化剂达到1.0 mA/cm2的催化电流密度所需的过电位是395 mV, 塔菲尔斜率为46.7 mV/decade. 此外, 在1.15 V vs. NHE的电位下, 在10 h的电解过程中, Cu-tricine催化剂薄膜可以将催化电流密度一直保持在7.5 mA/cm2, 并且得到的法拉第效率为99%.     

我国钢材期货市场波动率的GARCH族模型研究

钢材是仅次于原油的全球第二大大宗商品,因此钢材及其相关产品价格波动的描述对各类参与者的套期保值及规避风险有重要意义。以上海期货交易所钢材期货价格的15分钟高频数据为对象,利用8类GARCH族模型进行了波动率拟合的实证研究,并运用6类损失函数以及Diebold-Mariano检验方法对各类模型的波动率拟合精度进行了比较。结果表明,能够刻画长记忆特征的HYGARCH模型在刻画我国钢材期货市场的波动率上具有相对优于其他模型的精度,但总的来说,各种模型并未表现出显著差异。     

中国交易所债券市场分形特征的实证研究

分形是自然系统和社会经济系统中存在的一种非线性现象.对我国金融市场分形特征的现有研究集中于股票市场和外汇市场,本文研究了我国金融市场的另一重要组成部分-交易所债券市场的分形特征.实证结果显示,中国交易所债券市场的价格变动是以分数布朗运动方式进行的,所形成的运动轨迹呈现出典型的特征指数α<2的稳定帕累托分布,分形特征广泛存在于我国交易所债券市场各时间标度下的收益率中.最后提出了从市场的分形特征出发进行风险管理的思路.     

国际多元化下投资组合优化研究:动态Copula方法

国际多元化需要对投资组合的相关结构进行动态性测度,这样才能提供更有效的资产配置策略和资金的理想避险场所。当前资产组合相关结构的Copula分析中考虑变结构和时变性不足,在此基础上构建了包含变结构和时变的诊断方法——分布函数距离法和Vuong-Clarke法在内的Copula动态性诊断方法,同时将二维诊断问题推广至多维情形,接着利用模拟仿真验证了上述方法的有效性。最后将动态Copula应用于金砖国家和西方成熟市场的最优投资组合中,利用标准差、CVaR和DVaR并结合样本预测外推法对最优投资组合进行了评价分析。实证结果表明,最优投资组合策略受Copula动态性影响明显,金砖国家市场在国际金融危机影响下能发挥良好的风险规避作用,实时的动态性诊断方法也能帮助投资者更快速地调整投资策略。     

基于高频波动率模型与R-vine copula的行业资产组合风险测度研究

相较于低频波动率模型,高频波动率模型在单资产的波动和风险预测中均取得了更好效果,因此如何将高频波动率模型引入组合风险分析具有重要的理论和现实意义。本文以沪深300指数中的6种行业高频数据为例,运用滚动时间窗技术建立9类已实现波动率异质自回归(HAR-RV-type)模型刻画行业指数波动,同时使用R-vine copula模型描述行业资产间相依结构,进一步结合均值-CVaR模型优化行业资产组合投资比例,构建组合风险的预期损失模型,并通过返回测试比较不同风险模型的精度差异。研究结果表明:将HAR族高频波动率模型引入组合风险分析框架,能够有效预测行业资产组合风险状况;高频波动率预测的准确性将进而影响组合风险测度效果,跳跃、符号跳跃变差以及符号正向、负向跳跃变差均有助于提高行业组合风险的预测精度。