农产品价格波动的非对称效应

农产品价格指数的误差存在条件异方差问题,还具有杠杆效应。通过应用GARCH系列模型对中国农产品生产价格指数进行研究,发现农产品价格波动特点具有"尖峰厚尾"、非对称性、波动聚集性、零均值等特征。用EARCH模型发现农产品生产价格指数存在非对称效应。当市场出现"利好消息"的时候,农产品价格波动会出现比较大的波动;而当市场出现"利空消息"的时候,其波动比较平稳。     

中国股市指数与投资者情绪指数的相互关系

选取"新开交易账户数"作为投资者情绪的代理变量,应用ARMA-GARCH类模型研究了投资者情绪与股市收益率之间的相互关系.结果显示ARMA-GARCH类模型能有效拟合投资者情绪变化率和上证综合指数收益率的自相关性和异方差性.Granger因果检验表明上证综合指数收益率是投资者情绪变化率的一个显著影响因子,而并没有发现投资者情绪的变化率对上证综合指数的收益率Granger因果显著.根据市场表现的不同特征, 投资者利用这一信息调整情绪.当市场处于上升阶段时, 投资者情绪会更为乐观,有更多新的投资者进入股市; 当市场处于下降阶段时,投资者就会转变为较为悲观, 场外的投资者就会处于观望状态,不急于进入股市, 这样反映在股市上就是"新开交易账户数"减少.     

沪市指数的短期尾部相依结构

短期相依和同期相依是金融资产两类主要的相依关系。应用相依结构Copula函数模型对上海综合指数收益率序列前后一个交易日的价格波动的短期相依关系的尾部相依结构进行了分析。经检验认为Clayton-copula模型能较好地捕捉沪市收益率序列的短期相依关系的变化规律;上证综合指数收益率的短期相依结构有正相依关系也包含了负相依关系,且主(副)对角线上的尾部相依结构表现为非对称的特征。     

我国股市与汇市间信息传导的实证研究

运用Granger因果检验方法和DCC-MGARCH模型,对我国沪深300指数、上证综合指数以及深证综合指数与人民币对美元汇率之间的联动关系进行了实证研究,与国内很多研究文献所得结论不同,研究发现股价与汇率之间均不存在长期的稳定协整关系,只存在外汇市场对股票市场的短期单向价格引导关系和单向波动溢出效应。     

机构投资者对中国股市波动性影响的实证研究

以中国股票市场上的上证指数与深证成份指数的日收益率为样本，采用GARCH与EGARCH模型，来研究机构投资者对中国股票市场波动性的影响。实证研究的结果发现，在大力发展机构投资者后，股指收益率波动性数值减小。波动的平稳性增强，波动的杠杆效应减弱，这表明机构投资者能够有效地降低股市的波动性。     

中国股票市场的波动率聚集性研究——基于Markov机制转换Copula模型的实证分析北大核心CSCDCSSCI

波动率聚集性是金融资产收益率序列中的一个重要特征。构建了Markov机制转换Copula模型研究中国股票市场的波动率聚集性(波动率相关性结构)。采用上证综合指数和深证成份指数日内高频数据,构造已实现波动率作为隐波动率的代理变量,对中国股票市场进行了实证分析。结果表明,SJC Copula相比其他Copula能更好地刻画中国股票市场的波动率聚集性,波动率聚集具有明显的尾部非对称特征,高波动率的聚集相比低波动率的聚集发生概率要更高。另外,基于Markov机制转换SJC Copula模型的研究表明,中国股票市场的波动率聚集还具有明显的尾部动态特征。     

中国股票市场的波动率聚集性研究——基于Markov机制转换Copula模型的实证分析

波动率聚集性是金融资产收益率序列中的一个重要特征。构建了Markov机制转换Copula模型研究中国股票市场的波动率聚集性(波动率相关性结构)。采用上证综合指数和深证成份指数日内高频数据,构造已实现波动率作为隐波动率的代理变量,对中国股票市场进行了实证分析。结果表明,SJC Copula相比其他Copula能更好地刻画中国股票市场的波动率聚集性,波动率聚集具有明显的尾部非对称特征,高波动率的聚集相比低波动率的聚集发生概率要更高。另外,基于Markov机制转换SJC Copula模型的研究表明,中国股票市场的波动率聚集还具有明显的尾部动态特征。     

投资者异常关注与成交量和波动率的交叉相关性及传导方向——基于复杂性理论视角

选取上证50指数中32只成分股为实证研究对象，以百度指数衡量投资者异常关注，突破原有的未考虑投资者行为与市场表现之间非线性复杂交互特征的线性范式框架，引入更符合金融市场实际的DCCA和基于时间延迟的DCCA复杂性方法研究投资者异常关注与成交量和波动率的交互效应及传导方向。结果表明：投资者异常关注与成交量和波动率均存在正向的交叉相关关系，且其与成交量的交叉相关性水平更高；投资者异常关注与成交量和波动率之间的交叉相关性传导方向是双向的，且随滞后期增加，交叉相关性水平逐渐减弱；进一步划分市场态势，发现牛市状态下投资者异常关注与成交量和波动率之间的交叉相关性强于震荡市。上述研究为深入探讨投资者行为与股票市场表现之间非线性依赖关系和复杂特性机理提供有益参考，也为投资者和监管部门提供决策依据。     

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。     

谁是赢者?——上证180指数股票的赢者输者效应实证检验

在回顾相关文献的基础上,选取了相应的实证检验方法,并针对乘积法计算累积收益率提出了简化算法.采用沪市2002-07～2005-09的月收益数据,着重对上证180指数股票进行了赢者输者效应检验,从而排除规模因素的影响,得出与沪市A股市场基本一致的结论上证180指数股票普遍反应不足,仍有升值潜力.对投资者而言,采用相应的惯性投资策略,具有很好的投资价值.     

中国股票市场的非对称反应

采用门限随机波动率(THSV)模型,从实证的角度分析中国股票市场对利好消息和利空消息的非对称反应。为了估计THSV模型的参数,提出基于有效重要性抽样(EIS)技巧的极大似然(ML)估计方法。采用上证综合指数和深证成份指数的日收益数据为样本进行的实证研究表明,利好消息和利空消息对中国股票市场的影响具有非对称性。具体而言,与利好消息相比,同等程度的利空消息引起中国股票市场更高的波动率以及波动率持续性,这说明中国股票市场对利空消息的反应程度要大于对利好消息的反应程度。     

基于非对称跳跃粗糙随机波动率模型的期权定价研究

基于资产价格存在的非对称跳跃与资产波动率存在的粗糙特性,本文提出了粗糙带非对称跳Heston模型(rHeston-AEDJ),在风险中性测度中推导出该模型的特征函数.由于模型的非马尔可夫且非半鞅性质,不能使用传统的欧拉方法进行逼近,本文使用混合模拟方法对该模型进行逼近,并解决粗糙波动率下奇异期权的定价问题.在风险中性测度下,基于Fourier-SINC推导了欧式期权的拟闭解.实证研究结果表明,上证50ETF价格存在跳跃、波动率Hurst指数远小于1/2,即波动率存在粗糙性,并基于拟闭解对上证50ETF期权进行定价实验发现本文所提出的rHeston-AEDJ模型在样本内外均有较好的定价精度.本文的研究对国内外期权产品定价与精确风险管理具有重要的现实意义和应用价值.     

基于小波多尺度分析的GARCH建模方法的拓展

考虑到交易周期对资产价格波动特征的重要影响,将小波多尺度分析引入广义自回归条件异方差(GARCH)建模理论, 提出了多尺度广义自回归条件异方差模型和多尺度增广分整广义自回归条件异方差均值模型,同时通过改进迭代的步长参数, 得到了收敛速度快于BHHH算法的数值优化方法.对上证综合指数进行实证分析,结果表明: 该模型克服了GARCH理论无法同时揭示蕴含在资产价格内部的多时间尺度信息的缺陷, 还能够捕获到资产收益率在不同时间尺度上的局部波动特征; 改进后的算法对模型参数估值效果十分明显. 这类模型有助于探究资产价格伴随交易周期演化的微观动力学机制.     

我国股票市场连续性波动与跳跃性波动实证研究

以非参数化方法为理论基础,利用沪深300指数2006年至2008年的一分钟高频数据,分离出已实现波动率中的连续性波动和跳跃性波动的时间序列,进而检验了两种不同波动成分在股市不同周期内的统计性质,以及收益率对各种波动成分是否存在规模效应和杠杆效应.结论表明:股票指数的运行过程存在明显的跳跃聚集现象;我国A股市场的连续性波动与跳跃性波动比美国市场具有更为长期的滞后相关性;杠杆效应在各个考察时期内均不具有显著性,规模效应在大部分时间内具有显著性,表明收益率取值的大小较取值的正负更能对各种波动成分造成影响,这种影响在牛市中更为明显.     

基于高频交易数据的上海证券市场投资者风险态度实证研究

机会成本和逆向选择成本是影响限价指令提交者行为的主要因素。本文采用2003年7月1日～2004年6月30日上证50成份股高频交易分笔数据检验了我国股票市场收益率的波动、波动率的变化与价差、深度的关系，结果表明在股票市场中，波动越高，价差和深度越大；当波动短期内上升或下降时，价差显著增大，深度有不显著的增大。本文实证结果意味着：投资者在市场上面临机会风险和逆向选择风险，前者体现在股票收益率的波动，后者体现在波动率的变化；价差和深度的变化反映了投资者的风险态度，投资者不仅对股票收益的波动性敏感，对股票收益波动性的变化也有一定的敏感性，本文从微观层次上研究了我国股票市场的风险因素及风险态度。     

投资者关注度对国际原油价格波动的影响研究

国际原油市场剧烈波动对大多数国家的经济持续发展产生了显著影响，但投资者的有限注意力增加了原油市场波动的不确定性，使得分析市场基本面因素不足以解释其复杂波动.鉴于此，本文构建投资者关注度指数，并基于BEKK-GARCH模型和2006年1月至2018年12月间的历史数据，探究投资者关注度对WTI和Brent原油现货与期货市场的波动溢出效应.结果发现：第一，在5%的显著性水平下，投资者关注度对国际原油市场收益率有单向波动溢出效应；第二，投资者关注度对国际原油市场波动的冲击在前3个月都维持在一个较高的水平，而10个月后投资者关注度的冲击将几乎被原油市场吸收；最后，投资者关注度对原油现货市场的冲击强度大于对期货市场的冲击强度.     

股本规模、波动性和小盘股效应--来自沪深股市的实证研究

以往的实证研究已经证明“小盘股效应”的存在，但中小上市公司收益率波动性研究却较少。本文采用GRACH类模型，利用三个针对不同股本规模的指数对我国股市中小上市公司收益率波动进行了实证研究，研究显示中小上市公司收益率具有较高的波动性，文章对此进行了分析并提出一种对“小盘股效应”的新解释和相关政策建议。     

投资者情绪和资产定价异象

在以个人投资者为主体的中国股票市场中,投资者情绪对资产价格的影响非常重要.本文将投资者情绪和宏观经济变量加入到条件CAPM模型中,采用Avramov和Chordia(2006)的两步回归分析框架,检验了包含投资者情绪信息和宏观经济变量的条件资产定价模型对我国股票市场收益异象的解释力.实证结果表明,包含IPO首日收益率为投资者情绪信息的条件CAPM模型能够显著解释我国股市中的特质波动率之谜,规模效应和价值效应,经济不确定性指数作为额外的宏观经济变量加入条件CAPM模型能够解释我国股票市场的非流动性溢价,实证结果对于不同的度量指标都很稳健,进而证实了投资者情绪因素在资产定价过程中的重要作用.     

隔夜收益率能提高高频波动率模型的预测能力吗

将隔夜收益率作为解释变量加入到高频波动率模型中,研究其对模型预测精度的影响.以沪深300指数为例,运用样本外预测技术及新颖的模型可信集检验方法,同时选取比RV更为稳健的两尺度已实现波动率为基准波动率,实证研究表明,隔夜收益率对短期波动率存在显著的非对称效应;隔夜收益率能改善各波动率模型的拟合能力,并能显著提高模型的短期预测能力;在预测短、中及长期波动率时,已实现和已实现极差高频波动率模型的预测表现并不一致.     

不同市态下投资者情绪与股市收益、收益波动的异化现象——基于上证股市的实证分析

基于上证股市的相关数据,分析不同市场态势下投资者情绪与股市收益及其波动的异化现象。结果表明:我国投资者情绪对股票市场的收益并无显著影响;而股票收益却对投资者情绪的作用显著:牛市阶段股票收益与投资者情绪正相关,而熊市阶段则为负相关;投资者情绪对收益波动的影响在不同市态下也存在异化现象:熊市阶段投资者情绪对预期收益波动的冲击存在非对称效应,乐观倾向比等量的悲观倾向对波动的冲击更大;而牛市阶段收益波动主要受投资者悲观情绪的影响,且不存在非对称效应。这与国内外的相关研究结论不同。