中国ETF基金的价格发现问题

以中国ETF基金市场的五只ETF基金产品为研究对象,对中国ETF基金的价格发现问题进行了实证研究.基于Johansen协整检验方法及VEC模型,研究表明ETF基金二级市场价格、基金净值、跟踪指数之间存在协整关系.当以ETF基金对数价格变化作为被解释变量时,五只ETF基金VEC模型误差修正项的系数估值存在差异.当ETF基金价格的短期波动偏离长期均衡时,从非均衡状态回归到均衡状态的调整速度存在差别.基于信息份额I-S模型和永久短暂P-T模型,发现五只ETF基金的二级市场价格、基金净值、跟踪指数在价格发现过程中的信息份额贡献比例并没有表现出一致性,ETF基金净值在价格发现过程中信息份额贡献相对较大,ETF基金净值在中国ETF基金价格发现过程中具有较强的主导作用.中国ETF基金全部为指数基金,紧密跟踪指数是五只ETF基金的最基本投资策略,实证研究发现除上证红利ETF基金SH510880、中小板ETF基金SZ159902外,其余三只ETF基金并未表现出跟踪指数为先行指标的特征,其跟踪指数在价格发现过程中信息份额贡献并非最大,因此中国ETF基金市场的价格发现过程存在着信息效率(信息有效性)不足的问题.     

我国农产品期货与现货市场之间的信息传递效应

通过构建误差修正项模型和基于t分布的双变量EC-EGARCH(1,1)模型,选取玉米和白糖期货作为研究样本对我国农产品期货市场和现货市场之间的的信息传递效应进行了实证研究。结论表明:农产品期、现货市场之间存在长期均衡关系、相互引导关系和相互波动溢出效应,并且期货市场对现货市场的波动溢出效应大于现货市场对期货市场的波动溢出效应;检验了期货市场交易量和持仓量的信息传递效应,发现只有交易量对现货市场有显著的正反馈信息传递效应。     

我国棉花期货与现货市场的价格发现与波动溢出效应

以研究我国棉花期货和现货市场的动态关系为目的, 基于 VEC 模型、Granger 因果检验、脉冲响应分析和 BEKK 模型, 对我国棉花期货和现货市场的价格发现功能和波动溢出效应进行实证分析. 研究结果表明: 期货价格和现货价格之间存在长期均衡关系和双向Granger 引导关系. 但期货市场对现货市场的引导作用更强, 并且较现货市场具有更强的信息效应. 此外, 两个市场均存在很强的自身波动滞后效应, 相互间的波动溢出效应也非常显著, 但期货市场对现货市场的波动溢出效应明显大于后者对前者的波动溢出效应.     

期权交易量能预测波动率吗——来自上证50ETF期权的证据

本文基于上证50ETF期权日交易量,按在值程度构建虚值,平值和实值期权的交易量占比,测试各类期权交易对上证50ETF已实现波动率的预测能力.结果发现虚值期权能显著提升HAR, HAR-CJ模型的波动率预测效果.进一步研究发现,虚值期权中的信息含量主要来自于深度虚值期权,非深度虚值期权对波动率预测效果较弱.相比隐含波动率,深度虚值期权对波动率的样本内拟合和样本外预测效果都更佳.深度虚值期权中,看涨期权的信息含量大于看跌期权,且看涨期权交易量与未来波动率负相关,看跌期权交易量与未来波动率正相关.这些结果表明,信息交易者倾向于使用深度虚值期权交易,而深度虚值看跌和看涨期权与未来波动率的不同关联性恰好与杠杆效应一致.本文的发现可用于改进现有的波动率预测模型,还将有助于完善监管者的风控指标体系.     

中国股市信息流、波动性与交易量关系

基于混合分布假定(MDH),研究了中国股票市场信息流、回报的波动性和交易量之间动态关系。结果表明,基于回报序列与基于交易量序列推断出的信息流过程并不是一致的,反映了我国股票市场的回报波动性与交易量对信息流过程的反应并不是一个协调的过程。鉴于价格波动与交易量之间的关系反映了信息披露、信息传递、市场对信息的评估与消化机制的特性,这种非协调性也可能根源与信息作用机制的非均衡性。     

沪深300股指期货与标的指数联动关系研究

研究了2010-04-16~2016-04-30期间,沪深300股指期货与沪深300指数日频度下的价格序列相关性和溢出关系.通过区分不同市场阶段下股指期货对现货的影响,从股指期货的价格发现能力以及期货与现货市场的波动溢出两个方面进行研究.研究结果表明,现货市场与期货市场存在双向影响关系,而现货市场的波动冲击对现货和期货市场的影响更为显著;同时,期货与现货市场的波动率主要被现货市场波动所解释,现货市场波动对期货市场存在溢出效应.在不同市场环境特征条件下,现货市场与期货市场仅在市场剧烈波动下跌阶段存在相互影响关系,此条件下,期货市场的波动对期现市场的波动解释能力以及冲击影响力要大于平稳波动时期.     

碳市场与股票市场间的崩盘风险溢出效应研究:新冠疫情、投资者情绪与经济政策不确定性

本文基于GARCH-S模型以及时变溢出指数模型,研究了中国碳市场和股票市场行业间的崩盘风险溢出效应及其影响因素.我们的实证结果发现:1）碳市场和行业股票的崩盘风险之间存在双向溢出效应,且行业股票对碳市场的溢出效应更大; 2）崩盘风险溢出和波动风险溢出的程度是大体相当的; 3）新冠疫情的发生显著提高了上述风险溢出效应的程度;4）崩盘风险溢出受到投资者情绪和经济政策不确定性的显著影响:投资者情绪越低落、经济政策不确定性越高,总的溢出风险也越大; 5）分位数回归结果显示投资者情绪和经济政策不确定性的影响在不同分位点处存在异质性.     

基于Copula-ASV-EVT-CoVaR模型的中小板与创业板风险溢出度量研究

本文以条件在险价值(CoVaR)法为基础,结合Copula-ASV-EVT模型分析了我国中小板与创业板市场之间的风险溢出效应.结果表明,中小板与创业板市场之间存在双向风险溢出效应,且中小板市场对创业板市场的风险溢出效应强于创业板市场对中小板市场的风险溢出效应.此外,文章还分析了波动冲击对中小板与创业板的影响.最后,本文为风险监管以及投资者在中小板与创业板之间进行资产配置提供了建议.     

汇率与股指联动关系:基于战略性新兴产业板块的实证

采用小波分析和多元GARCH-BEKK模型相结合的研究方法,测度人民币汇率与我国战略性新兴产业板块股指之间的波动相关性和联动效应。实证结果表明,人民币汇率与信息技术、生物医药板块指数之间均具有不同程度和周期性质交互影响的联动效应,整体来说汇率对行业股指的溢出效应强度大于行业股指对汇率自身,基于实体经济性质的不同,汇率变动对不同行业及其企业的影响并不一致;随着近年来股市行业板块市值的扩大和价格表征作用的加强,样本战略性新兴产业板块股指逐渐对汇率的价格走势和波动产生显著的均值溢出效应和波动溢出效应。     

沪深股市和香港股市的风险溢出效应研究——基于时变ΔCoVaR模型的分析

本文基于时变ΔCoVaR模型,对2006年11月至2018年12月间沪深股市和香港股市的尾部风险溢出效应进行了估算.研究发现:1)沪深股市与香港股市之间存在着双向风险溢出效应,且溢出效应均为正;2)香港股市对沪深股市的风险溢出效应强于沪深股市对香港股市的风险溢出效应;3)深市和香港股市之间的风险溢出效应的波动幅度大于沪市和香港股市之间的风险溢出效应的波动幅度;4)沪港通和深港通的开通并没有显著增加香港股市与沪深股市之间的双向风险外溢程度.     

基于价格强度模型的量价关系与交易策略研究

本文将股票日内高频价格序列分解为价格上涨事件和价格下跌事件,采用价格强度模型刻画股票价格的动态特征,并捕捉日内微观尺度下交易量对股票价格的影响.研究结果表明,交易量对价格起助涨助跌的顺势推动作用:上涨后放量有助于进一步提高股票价格,下跌后放量则进一步压低股票价格.此外,交易量的影响具有不对称性,上涨时的助涨效应较下跌时的助跌效应更为明显.基于价格强度模型设计的高频交易策略可以获得显著的超额收益,表明A股市场仍然不是弱式有效市场.相比于纯价格数据,交易量数据具有预测价格的额外信息.本文为高频价格动态研究提供了新的建模分析框架,同时为日内量价关系和市场有效性问题提供了新的证据.     

基金经理的噪声交易行为与其薪酬

从行为金融的角度对基金经理的噪声交易行为及其薪酬中的分红比例问题进行了研究。首先,建立基金经理噪声交易行为的理论模型,进而给定其薪酬的条件模型,分析了不同市场环境下当基金经理进行噪声交易时其分红比例的最优值。结果表明:面对股价的上涨(下跌),若基金经理表现的非常悲观(非常乐观)与保持理性相比,会得到较小(大)的收益(损失);若基金经理表现的乐观(悲观)反倒会比进行理性交易获得更大(小)的收益(损失)。此时,作为委托人,支付给基金经理的分红比例,随股票交易风险、基金经理风险厌恶程度及其机会成本的升高而增加;随股价上涨(下跌)幅度和基金经理能力及乐观(悲观)程度的升高而减少。最后给出仿真计算。     

Noise Trading,Investor Sentiment Volatility,and Stock Returns

This article analyzes the mechanism of investor sentiment impact on stock price based on the noise trading theory of Delong et al. The market turn over, close-end fund discount, and growth rate of investor accounts are chosen as indirect investor sentiment index to construct comprehensive sentiment index on the basis of factor analysis approach. The relationship between investor sentiment and stock returns in China's stock markets is tested using the regression method of ordinary least squares (OLS) and generalized autoregressive conditional heteroskedasticity in mean model (GARCH-M). The results show that investor sentiment is a systematic factor in forming stock prices. Stock price fluctuates with the fluctuation of investor sentiment, but the impact due to positive and negative investor sentiment changes is different. The impact of positive changes is stronger than that of passive changes. The volatility of stock returns caused by investor sentiment changes is a systematic risk.     

基于成交量的股价序列分析

不管是基于交易时间进程，还是基于日历时间进程，股价的时间序列分析都是基于固定的时间进程来研究价格变化规律。本文认为基于固定时间推进的股价时间序列分析缺少考虑成交量的重要影响，提出基于成交量过程推进的股价变化模型。从交易的时间、股价和成交量的三维空间出发，提出维度转换的思想，把从时间维度转换到成交量维度，重新构造基于成交量的股价序列的研究方法。这种方法把成交量融入到价格序列中，体现了量价配合的思想。这种模型不同于以往的时间序列分析只是对原来的序列从模型上或参数上改进，而是对序列本身进行重新构建。通过对重新构造的基于成交量的股价序列和原来的收盘价和平均成交价时间序列进行误差自回归——GARCH模型的实证比较分析表明，维度转换的思想和重新构造序列的方法是可行的，也是有效的。     

我国燃料油期货收益、交易量关系的实证研究

针对我国燃料油期货市场的价格收益、交易量的关系进行了实证研究，研究结果表明，收益与交易量之间不存在相关关系，绝对收益与交易量之间存在正相关关系；收益与成交量以及绝对收益与成交量之间不存在任何方向的Granger因果关系；收益具有自相关、异方差的特点，收益波动的条件方差对条件收益没有直接影响；燃料油的期货收益波动方差与成交量之间没有直接关系，交易量对收益的波动方差也没有解释作用。     

基于VAR-Copula模型的股价、交易量的相依结构

基于向量自回归(vector autoregression, VAR)误差修正模型, 结合Copula理论建立VAR-Copula模型研究股市指数与交易量之间的Granger因果关系和相依结构. 通过对三个股票市场的实证分析, 发现各市场的指数与交易量之间存在长期的协整关系和由指数到交易量的单向因果关系; 指数对数收益率与交易量对数差分的相依关系复杂, 既有正的相依成分也包含负的相依结构, 且都表现为上尾高的非对称的相依特征.     

有限记忆对金融资产短期价格的影响分析

从有限记忆的角度分析了不完全理性交易行为对金融资产短期价格的影响并建立了相应的数学模型．通过对模型仿真结果的比较分析得出金融市场上即便信息是对称的，但若存在较大比例的不完全理性交易者，那么金融资产的短期价格变化过程与交易者完全理性情形下的短期价格行为有显著的差异；存在有限记忆交易行为情形下的金融资产的短期价格波动较大．此外，由于存在“有限套利”，因不完全理性交易行为引致的短期价格偏差可能得不到迅速纠正．     

Component ACD Model and Its Application in Studying the Price-Related Feedback Effect in Investor Trading Behaviors in Chinese Stock Market

This paper explores the investors’ feedback to the price change by modelling the price-related dynamics of trading intensity. A component decomposition duration modeling approach, called the component autoregressive conditional duration (CACD) model, is proposed to capture the variation of trading intensity across time intervals between price change events. Based on the CACD model, an empirical analysis is carried out on the Chinese stock market that covers different market statuses. The empirical results suggest that the CACD model can capture the price-related dynamics of trading intensity, which supports the existence of the feedback effect and is robust across different market statuses. The authors also study how the investors react to the price change by examining the driven factors of the price-related dynamics of trading intensity. The authors find that the trading can be triggered by the fast rise in the price level and the high trading volume. Besides, investors are more sensitive to the price change direction in the sideways market than in the upward or downward markets.     

基于Copula函数模型的股市交易量与股价相依关系

股市交易量与股价变化的相依关系一直是学术界和投资分析人士所研究的热点问题。研究交易量与股价的相依关系不仅要研究它们之间的相依程度而且还要研究它们之间的相依结构。应用ARMA(2,1)模型对交易量变量的序列相关性进行修正,基于Copula函数模型研究三个股票市场的交易量与股市指数收益率的相依程度和相依结构。通过χ2检验研究发现:混合Copula函数模型能够刻画交易量与股价之间的相依结构,通过了假设检验;交易量与股价之间存在上尾高下尾低的非对称相依关系且混合有负相依现象,但它们之间的负相依程度较弱。