基于Gibbs抽样的厚尾SV模型贝叶斯分析及其应用

我国的金融时间序列存在普遍的波动性现象,而波动性又存在尖峰厚尾现象。首先对反映波动性特征的厚尾金融随机波动模型(SV-T)进行贝叶斯分析,然后构造基于Gibbs抽样的MCMC数值计算过程进行仿真分析,最后利用DIC准则对SV-N模型和SV-T模型进行优劣比较。研究结果表明:在模拟我国股市的波动性的方面,SV-T模型比SV-N模型更优,更能反应我国股市的尖峰后尾的特性,并且证明了我国股市具有很强的波动持续性。     

基于厚尾分布的非寿险准备金评估模型

未决赔款准备金评估是财产保险公司偿付能力管理的核心工作,通常使用的评估方法是广义线性模型.当增量赔款数据存在尖峰厚尾特征时,广义线性模型的传统分布假设可能与实际数据不相符合.此外,保险公司的多条业务线之间往往存在一定的相依关系,这就要求对总准备金的评估结果进行相应调整.本文使用三种新的厚尾分布(即幂Frechet分布、广义对数Moyal分布和全尾伽马分布)代替传统模型中使用的伽马分布、对数正态分布和GB2分布假设,考察它们在未决赔款准备金评估中的应用效果,并应用Copula函数描述了不同业务线之间的相依关系.借助参数化bootsrap和蒙特卡罗随机模拟方法,给出了准备金的预测分布和风险度量值.基于一组实际数据的研究结果表明,厚尾分布对于改善未决赔款准备金的预测效果具有很高的应用价值,而相依性的调整也使得准备金的预测结果更加合理.     

基于随机图论的股市"羊群效应"模型

在介绍金融市场中的羊群效应和投资性资本收益分布的厚尾特性的基础上,运用概率论中的随机图理论,构造出一个随机性羊群效应模型.该模型能较好地刻画投资主体之间的微观联系机制,并很好地解释股票收益的厚尾特性.     

过度自信、后悔厌恶对收益率分布影响的数值模拟研究

通过构建数值模拟模型,对投资者受过度自信与后悔厌恶影响下的收益率分布进行模拟,结果证实:与有效市场假说之下的正态分布相比,此种状态下的收益率分布存在着尖峰厚尾、左偏、左尾厚于右尾以及尖峰与厚尾程度随着时间单位的延长呈现下降趋势等统计学特征.进一步的数值模拟还发现,随着反应滞后时间的增加,收益率分布峰度增加明显,左尾有下降的趋势;随着反应不足程度的增加,收益率分布的峰度与偏度同时增加;随着过度反应程度的增加,收益率分布右尾有着明显的增加;收益率分布右尾对处置效用不敏感,左尾随着处置效用的增加厚尾程度减少.     

基于Copula-GARCH-EVT的资产组合选择模型及其混合遗传算法

在非正态分布的条件下,M arkow itz的均值-方差资产组合选择模型存在不足。为此,以V aR和CV aR作为风险度量方法,EVT反映收益率的尾部分布,GARCH反映收益率的波动性,Copu la函数反映金融资产收益的相关性,构建了基于Copu la函数的资产组合选择模型。针对非正态分布条件下V aR非凸性和分布函数不连续性导致资产组合选择优化计算复杂、不精确的难题,设计了基于单纯形和传统遗传算法的混合遗传算法。最后,根据中国证券市场数据,采用该混合遗传算法对建立的资产组合选择模型求解。     

基于幂律型分布的动态VaR模型及实证研究

针对金融资产回报时间序列的尖峰厚尾性和波动集聚性,提出了基于AR(1)一GARCH(1,1)模型与幂律型分布相结合计算VaR的方法.用GARCH模型对时间序列建模刻画波动集聚性,用基于幂律型分布的扩展形式拟合GARCH模型的残差分布尾部,刻画回报时间序列的厚尾特征,两者结合更好地描述回报时序的动态波动现象.对上证综指进行实证分析,结果表明,文中提出的方法比基于正态分布的GARCH模型和静态幂律尾法更精确.     

随机波动率模型的参数估计及对中国股市的实证

基于有效重要性抽样(EIS)技巧,提出极大似然(ML)方法估计了四种不同收益分布假定的随机波动率(SV)模型的参数. 以上证综合指数和深证成份指数为例,实证检验了不同收益分布假定的SV模型的性能,分析适合我国股票市场的SV模型及收益分布. 实证结果表明,与正态分布、学生t-分布和广义误差分布(GED)假定的SV模型相比,具有“有偏”和“尖峰厚尾”特征的有偏学生t-分布假定的SV (SVSKt)模型能够更好地描述中国股票市场的波动性.     

基于有偏胖尾分布的随机波动模型估计及其检验

金融资产的收益分布普遍展现出两个重要的典型特征:"有偏"性和"胖尾"性,但目前绝大多数的随机波动模型都无法同时将上述两类典型特征综合纳入其估计的条件分布假定中.以上证综指和标准普尔500指数为例,通过引入有偏的广义误差分布(Skew GED)来综合刻画条件收益的有偏和胖尾特性,并运用马尔科夫链一蒙特卡罗模拟法(MCMC),探讨了在正态分布(Normal)、有偏的正态分布(Skew Normal)、广义误差分布(GED)以及Skew GEI)这4种条件分布假定下的随机波动模型估计方法,同时实证检验了不同分布假定下的随机波动模型对实际市场波动率的刻画精度和适用范围.     

收益率主观分布与常用分布的拟合能力比较

利用上海A股数据，将收益率主观分布模型与t分布、双正态混舍分布、稳定分布和正态分布进行分布拟合比较。x^2检验表明：0．05水平下，沪市69．56％股票的收益率分布认为符合收益率分布主观模型，而接受t分布、双正态混合分布、稳定分布和正态分布假设的股票分别为56．31％、44．80％、46．06％和1.74％。     

随机条件久期模型的贴近度新息构建方法

针对随机条件久期(SCD)模型伪似然估计方法的非有效性问题,分析了新息对数正态分布的可能,证明了经修正的对数正态分布不仅满足SCD模型新息构建要求,其在期望值设定和随机取值方面优于原有新息分布,并进一步在此分布基础上提出了贴近度新息构建方法,该方法不同于期望新息构建方法,目的在于产生更少极端值使拟合久期接近实际久期,进而提高模型拟合和预报性能.同时也证明了新方法能包含原新息构建方法,具有一般性.当然,新息的对数正态分布也保证了SCD模型卡尔曼滤波解具备有效性,属于非伪似然估计.最后,通过一组模拟数据证实了新息对数正态分布的可行性,以及所提贴近度新息构建方法的优越性.     

SV-GED模型在中国股市的VaR与ES度量及分析

从分析中国股市指数收益率的统计特征入手,以SV模型为基础,在多种分布情形下测算了沪深两市时变风险值V aR及ES。结果表明:基于GED分布的SV模型(SV-GED模型)较好地刻画了高频时间序列的尖峰肥尾性及波动集聚性与持续性等特性,并对两市指数进行较准确的预测,ES相比V aR能够较准确地估计尾部风险。     

基于贝叶斯原理的随机波动率模型分析及其应用

基于贝叶斯原理,对随机波动性模型进行研究,并将随机波动率模型应用股市风险价值VaR的估计与预测.针对中国股市数据进行的实证结果表明,与GARCH模型相比,随机波动率模型能更好地描述股票市场回报的异方差和波动率的序列相关性;基于随机波动率的VaR较GARCH模型的VaR具有更高的精度.     

基于Copula-SV模型的金融投资组合风险分析

基于正态Copula函数和SV模型,建立了正态Copula-SV模型,将其应用到金融投资组合风险分析,并与Copula-GARCH模型对金融投资组合风险分析方法进行了对比,结果表明,边缘分布的选择对变量的联合分布具有重要作用,Copula-SV模型比Copula-GARCH模型在刻画组合风险VaR值方面具有优越性。     

具有有偏厚尾的非对称SV模型及其实证研究

为了描述资产收益与波动率之间的非对称关系,提出一种非对称SV模型,即具有杠杆效应与尺寸效应的SV(SV-LS)模型。进一步,针对资产收益分布展现出"有偏"及"厚尾"特征,引入有偏广义误差分布(SGED)来描述资产收益,提出具有有偏厚尾的SGED假定下的SV-LS模型。继而,基于有效重要性抽样(EIS)技巧,给出了模型参数的极大似然(ML)估计方法。最后,采用上证综合指数收益数据进行实证研究。结果表明,SGED假定下的SV-LS模型表现最优,它能够综合刻画资产收益的"有偏"及"厚尾"特征,并且证明了我国沪市具有很强的波动持续性以及显著的杠杆效应。     

变截距SV模型及其在上海股市的实证

给出波动变结构的 Bayes诊断方法 ,并用上海股市的数据对它进行了实证检验 ,在此基础上建立了一类变结构随机波动模型——变截距 SV模型 ,实证分析与 Monte Carlo试验表明 ,随机波动模型的持续性参数对波动的变结构是极为敏感的     

基于VS-MSV模型的金融市场波动溢出分析及实证研究

对于动态投资组合与风险管理来说，测定波动溢出效应是非常重要的。已有的资料显示SV模型比GARCH模型能够更好地刻画金融市场的波动，使用SV模型研究两个金融市场间波动溢出的文献并不多见，而使用多元SV模型研究多个金融市场间波动溢出则属空白。为了同时研究分析金融市场之间的波动溢出，作者在研究多元SV模型的基础上，建立了能分析判断波动溢出的模型——VS—MSV模型，并进行了实证分析。     

基于MSV类模型的中国汇市与股市间溢出效应

金融市场波动特征及溢出效应一直是经济、金融学界研究的热点问题之一,SV模型作为一种有效刻画金融时间序列波动的工具,极具应用前景,但用于测度溢出效应的向量SV模型由于参数估计困难而鲜见于文献。本文借助WinBUGS软件,采用基于Gibbs抽样的MCMC方法,运用DC-MSV模型和GC-MSV模型分别对汇市与股市间的动态价格溢出效应和波动溢出效应进行研究。实证结果表明,汇市与股市间的价格溢出具有明显的时变特征,总体为负相关关系;汇市与股市间存在双向波动溢出效应,但汇市对股市的波动溢出要强于股市对汇市的波动溢出,呈现不对称性。     

权证收益率波动的度量:基于GARCH和SV模型的比较

分别采用GARCH模型和SV模型对权证收益率波动进行比较研究,发现这两类模型均能较好地拟合权证收益率的波动,但SV模型比GARCH模型更能捕捉权证收益率的波动信息。在权证总持续期间,通过SV模型计算的V aR值比GARCH模型更加准确;而在权证发行上市时期及最后交易日期间,通过GARCH模型计算的V aR值比SV模型更加准确。