波动率风险和波动率风险溢酬:中国的独特现象

本文以美国市场作为对比,运用多种方法深入考察了中国市场的波动率风险和波动率风险溢酬,发现中国市场具有与美国市场不同的异常现象.首先,与美国市场不同,中国股票市场上的波动率风险整体而言并非系统性风险,而是呈现出暴跌时期显著为负,非暴跌时期显著为正的明显时变特征;其次,虽然中国市场的波动率风险是非系统性风险,但期权隐含的波动率风险溢酬却显著为负,这与美国情形不同,也不符合金融原理,可能意味着中国期权价格存在高估.进一步的模拟Buy-Write策略结果证实中国期权价格的确存在持续的系统性高估.     

风险中性高阶矩:特征、风险与应用

本文采用香港恒生指数期权中的虚值期权计算香港股票市场风险中性高阶矩, 通过其与另一种高阶矩预期——运用历史分布通过AR(1)-GARCH(1,1)模型估计出来的现实世界高阶矩预期之间的关系分析高阶矩风险溢酬.研究结果发现: 在香港股票市场中,偏度、峰度等高阶矩具有非常显著的风险溢酬, 且风险溢酬均小于0. 这表明香港市场的投资者热衷于冒险, 以在短时间内获得较大收益.另外,考察了香港股票市场的期权价格结构,我们发现从恒生指数期权中得到的香港股票市场隐含波动率几乎是一条水平的直线. 在对香港市场整体高阶矩进行分析时,也发现其偏度与峰度不能拒绝市场整体分布为正态分布的假设.     

期权隐含偏度风险溢酬:来自中国台湾市场的证据

偏度风险溢酬是投资者对偏度风险所要求的回报,可由已实现偏度期望与风险中性偏度期望(隐含偏度)相减得到,其中包含了丰富的信息含量.本文运用Neuberger提出的无模型方法,通过构建方差互换和偏度互换合约,从台指期权价格数据中得到了已实现三阶矩和隐含三阶矩,然后根据Kozhan等的定义进一步得到已实现偏度和隐含偏度,将二者之差作为隐含偏度风险溢酬.本文对偏度风险溢酬的基本特征、信息含量、预测力和影响因素进行了研究,研究发现:中国台湾市场上的期权隐含偏度风险溢酬显著异于零,偏度风险是系统性风险,这一风险因子与市场风险因子有关,但仍然是异于市场风险的定价因子;中国台湾市场上的期权隐含偏度风险溢酬的确含有未来市场尾部风险的信息,但却并不能对未来真实的尾部风险进行准确的预测,其更多地是受到投资者情绪的影响:投资者情绪越高涨,所要求的偏度风险溢酬越低,反之亦然.     

基于等价鞅测度的动态套期保值模型研究

分别考虑期货机会成本和期权预算约束,建立最优期货和期权套期保值模型.通过构造等价鞅测度,在风险厌恶型一般效用函数下证明了模型最优解是唯一存在的,给出了求解模型的算法步骤;并在负指数效用函数下得到期货和期权最优头寸的显式表达式.实证研究表明:为规避上证50ETF价格风险,期货和期权套期保值都获得了正收益.期货(权)套期保值收益随着投资者风险厌恶系数的增加而增加(减少).通过分析预算的影响建议风险厌恶系数较小的投资者在预算较大时选择期货套期保值,而风险厌恶系数小预算较少或风险厌恶系数较大的投资者选择期权套期保值;通过模拟金融危机情景发现随着标的价格波动的增大,期货套期保值收益增大、期权套保收益减少,建议投资者在现货价格波动较大时优先采取期货套期保值.     

上海证券交易所回购利率期限结构的风险溢酬

利用1999-01-04~2004-11-08的周样本数据,发现上交所回购市场上,回购利率期限结构具有显著的风险溢酬,利率期限结构的纯预期假设不成立。进一步分析发现,风险溢酬与利率期限结构的斜率明显相关,斜率越大,风险溢酬越大。利率期限结构的斜率还可以预测短期利率的变化。但风险溢酬与短期利率的波动率相关关系较弱,利率波动风险不是风险溢酬的主要决定因素。考虑到利率变化的高持续性,对回归估计量的小样本分布进行模拟分析发现,上述判断仍然成立。     

基于波动率分解的期权定价

文章通过将标的资产波动率分解为不相关的两个组成部分,构建了期权定价模型,并求解了相应的期权定价公式.分析新模型在标的资产收益率的偏度与峰度、隐含波动率等方面的重要特征,并利用市场数据对模型进行了拟合.研究表明:将波动率进行分解,以适应于其组件不同的运动过程,从而扩展了模型的适用场景;利用波动率组件的相互作用,即使在波动率参数较低时,也可以令短期期权获得明显的尖峰、波动率微笑等形态特征,从而有效地规避了单因素随机波动率模型的缺陷;同时,通过波动率分解引入新的风险源,模型具有更好的定价效率.     

分红政策与股票收益波动的关系

利用2007~2012年国际、国内面板数据,基于股票收益波动率与股利收益率(或股利支付率)及其二次项的关系,实证分析了股票收益波动与分红政策之间的关系。研究发现,现金分红与收益波动之间存在显著负相关关系,但这一关系存在临界水平(股利支付率约为46.62%)。这表明提高分红水平可降低市场波动,但对公司不加区分强制分红无助于降低市场波动。最后,区分不同行业、不同公司提出的差异性分红策略对监管者制订分红政策平抑股市波动、提高投资者回报、增强投资者保护具有借鉴意义。     

噪音交易、投资者情绪波动与股票收益

通过对Delong etc的噪音交易理论模型的修正,分析了投资者情绪对股票收益的影响机理.选择市场换手率、封闭式基金折价和投资者开户增长率作为间接投资者情绪指数,应用因子分析法构造综合投资者情绪指数,并应用OLS和GARCH-M回归分析方法对中国股市投资者情绪及波动与股票收益间关系进行实证分析.结果显示, 投资者情绪是影响股票价格的系统因子,股票价格随着投资者情绪波动而波动, 而且情绪的上涨和下降对股票价格的影响是不对称的, 情绪上涨对股票价格的影响要比下降强的多;因投资者情绪波动而产生的股票收益波动构成市场系统风险并得到了相应的风险溢酬.     

中国股票市场特质波动率异象及成因

本文改进并构建了月滚动已实现特质波动率作为度量特质波动率的标准,通过横截面回归的研究方法对中国股票市场是否存在特质波动率异象进行实证检验。在此基础上,基于HP滤波法将特质波动率分解为长期特质波动率和短期特质波动率两部分,分别研究二者与股票截面收益之间的关系。结果显示,中国股票市场确实存在特质波动率异象。进一步研究发现,长期特质波动率与股票截面收益成正向关系,短期特质波动率与股票截面收益成反向关系。在长期特质波动率与短期特质波动率综合作用下,特质波动率与股票截面收益率之间的关系可能为正也可能为负,取决于两者谁占主导地位,进而从指数构建与方法论的视角对我国股票市场的特质波动率之谜做出了解释。     

时变分数布朗运动下的GARCH族欧式期权定价研究

本文拓展了分数布朗运动理论下欧式期权定价问题,尤其突破了Hurst指数和波动率为常数的假设.我们在时变Hurst指数的分数布朗运动环境下,采用GARCH族模型描述收益率序列的波动率,推导出了一个欧式看涨期权定价的闭型解.利用该模型和韩国Kospi200股指期权日交易数据的实证检验表明,韩国Kospi200股指波动率符合GJR过程,时变波动率下的分数布朗运动刻画金融市场的动态特征比采用标准布朗运动更适合,该模型计算的期权理论价格与市场价格更接近,优于传统的定价模型.     

极端事件下相关性风险对冲策略研究

当世界各国出现极端事件时,金融资产之间的相关性风险会显著上升,因此如何事前防范并对冲相关性风险成为金融风险管理及应急管理的重要而迫切的课题.由于指数波动率受到市场流动性、个股波动率与个股间相关系数的共同影响,而个股波动率不受个股间相关系数的影响,因此,当极端事件发生时,股票指数波动率会由于资产间相关系数的提高而大幅提高,这样股指期权的价格就会随之大幅升高.而个股期权价格仅受个股波动率影响,与相关性的变动无关,此时股指期权价格比个股期权价格高出来的部分就包含了"相关性风险"的溢价.从理论上说,股指期权价格因为包含了相关性风险的溢价,所以可以用来对冲个股组合的相关性风险.本文通过厘清指数波动率风险和个股波动率风险,从中剥离出个股间的相关性风险,并对相关性风险进行对冲.本文利用香港恒生指数期权及其成分个股从2007年3月1日至2011年8月31日的日数据进行实证研究,研究结果表明当极端事件发生时,恒生指数个股之间的相关性风险显著上升,本文所构建的相关性交易策略能够对冲组合中个股间的相关性风险,起到事先控制和防范个股之间的相关性风险的作用,并且给投资者带来一定的收益.     

股市特质风险因子与噪声交易

本文从套利风险和非对称套利角度,通过构造可用于多因子资产定价模型的股市特质风险因子,实证分析了不同股票特质波动率组合之间的收益率差异.接着,本文基于理性套利者进行套利活动时面临的噪声交易者风险这一研究视角,分别分析了股票是否发放现金股利、股票流动性和投资者情绪对股市特质风险因子的影响.研究结果表明,股票特质波动率与投资组合形成期的收益率正相关,即股市特质风险因子显著为正.此外,发放现金股利的公司,信息透明度较高,噪声交易者风险较低,股市特质风险因子相对较小;投资者情绪越乐观,股市非预期流动性越高,股市特质风险因子越大.     

国际股市联动条件下中国股市与汇市的非线性相依性关系研究

与以往仅对市场间相依关系进行静态、孤立的研究不同，基于全局化视角，在国际股市联动条件下研究中国股市与汇市间的相依关系。选取2006-01-04~2019-02-28沪深300指数、人民币兑美元汇率中间价、美国S&P500指数、欧洲STOXX50指数、香港恒生HSI指数、日本N225指数、英国FTSE100指数以及全球股市MSCI指数为研究样本，聚焦于2008年全球金融危机和2015年中国股灾两次极端波动事件，采用R-vine Copula方法研究国际股市联动条件下中国股市与汇市间的非线性相依关系，并构建参数动态化的动态R-vine Copula方法进行稳健性检验。研究结果表明：国际股市与中国股市和汇市之间分别存在着正向联动关系；在国际股市联动条件下，中国股市对汇市具有引导作用，且两者间的相依关系可以由资产组合平衡模型解释；中国股市与汇市在国际股市联动条件下间的相依关系弱于不考虑国际股市联动条件时的相依关系，且这种偏差在金融危机、股灾等极端波动后会显著增加。本研究对国际投资者合理配置资产规避风险、政府监管部门制定相关政策具有重要参考意义。     

投资者情绪影响香港股票市场吗?

本文选取香港股票市场的封闭式基金折价率,initial public offering(IPO)首日收益率,IPO数量,市场成交量和换手率等五个原始情绪指标,利用主成分分析法构造了综合投资者情绪指数,然后应用autoregressive moving average-generalized autoregressive conditional heteroskedasticity(ARMA-GARCH)族模型分别剔除了综合投资者情绪指数与香港恒生指数中的趋势因素和季节因素等外在影响,对ARMA-GARCH模型的残差作相关性分析和Granger因果关系检验.研究表明,ARMA-GARCH族模型能有效处理投资者情绪指数和香港恒生指数的自相关性和异方差性.Granger因果检验发现在短期内恒生指数收益率是投资者情绪的Granger原因,即当香港股市处于上升阶段时,投资者情绪会更加乐观,而当股市处于下降阶段时,投资者情绪则会变的更加悲观.     

跳跃自激发与非对称交叉回馈机制下的期权定价研究

跳跃集聚和波动率非对称回馈是股票价格运动过程中不可忽视的重要特征.基于动态跳-扩散半鞅随机过程,本文提出了具有时变跳跃到达率和波动率的双因子交叉回馈机制的期权定价模型,推导了跳-扩散交叉回馈模型的一般化风险中性变换关系;同时借助序贯贝叶斯方法对模型和跳跃风险溢价进行校准,并对道琼斯工业平均指数(DJX)、标普500指数(SPX)、苹果(APL)、IBM、JP摩根(JPM)股票进行实证研究,研究发现,它们的跳跃达到率和波动率都呈现集聚性和非对称回馈效应,且跳跃到达率具有更强的持续性和更大的杠杆系数;跳跃风险溢价在定价中占主要地位.期权定价的实证研究还表明,双因子交叉回馈模型具有最小的期权定价误差,定价能力明显优于单向回馈的跳-扩散模型.     

股指期权推出对股票市场和股指期货市场波动性影响

对于证券市场来说期权具有价格发现、活跃股票市场、增强市场的流动性与稳定性、促进资本形成、确保资本市场良性运行等功能.以韩国KOSPI200指数和KOSPI200指数期货为研究对象,使用GARCH(1,1)模型、TARCH(1,1)模型对韩国KOSPI200股指期权推出后KOSPI200指数和KOSPI200指数期货的波动性进行了研究.研究结果表明:KOSPI200指数期权推出对于KOSPI200指数和KOSPI200指数期货的波动性和非对称波动性都有显著的影响,KOSPI200指数推出后KOSPI200指数和KOSPI200指数期货的波动增大,同时股指期权推出后现货市场的不对称性加大,而股指期货市场的不对称性减小.结论对于新兴市场经济国家股指期权产品的设计和中国股指期权推出后的风险防范有着重要的参考价值.     

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.     

American option pricing under GARCH diffusion model: An empirical study

The GARCH diffusion model has received much attention in recent years, as it describes financial time series better when compared to many other models. In this paper, the authors study the empirical performance of American option pricing model when the underlying asset follows the GARCH diffusion. The parameters of the GARCH diffusion model are estimated by the efficient importance sampling-based maximum likelihood （EIS-ML） method. Then the least-squares Monte Carlo （LSMC） method is introduced to price American options. Empirical pricing results on American put options in Hong Kong stock market shows that the GARCH diffusion model outperforms the classical constant volatility （CV） model significantly.