基于改进PSO算法的调和稳定跳跃下随机波动模型期权定价与套期保值

为同时捕获金融收益率分布的尖峰、厚尾、有偏特性及波动率扩散中的异方差效应、集聚效应,联合刻画股价动态演变中的无限跳跃变化,将无限活跃纯跳跃Lévy分布中的经典调和稳定分布(CTS)引入平方根CIR模型为基础的随机波动率(SV)过程,建立了经典调和稳定分布下随机波动(CTSSV)模型,重构了纯跳跃Lévy分布驱动的随机波动(LVSV)模型框架.利用LVSV模型特征函数表达式,采用分数阶快速傅里叶变换(FRFT)方法推导了欧式期权定价公式.由于模型参数众多和目标函数高维积分困难,提出了多区域自适应粒子群优化算法(MAPSO)估计LVSV模型参数.利用FRFT技术和MAPSO参数估计结果,使用CTSSV模型和方差伽马随机波动(VGSV)模型对恒生指数期权数据进行欧式期权定价和方差一最优期权套期保值,实证研究结果证明了MAPSO算法的优越性和CTSSV模型的有效性.     

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.     

具有结构转换的GARCH模型及其在中国股市中的应用

引入具有结构转换(switching regime)的GARCH模型(简称SW—GARCH)，并利用上海股市收益进行实证研究，通过与GARCH模型下的结果相对比，表明SW—GARCH大大提高了对市场波动性的预测能力，为股价波动的变结构建模问题提出了一个新方法，从而解决GARCH及其他异方差模型的结构变化问题。     

具有未知跳跃股票价格异方差性的 Bootstrap模拟检验

采用Bootstrap模拟方法检验股票价格异方差性．利用随机分析方法获得波动率的一个渐进估计，这种估计能够消除股票价格中可能存在的随机跳跃的影响，并且无需确定波动率函数的具体形式、建立了一个关于波动率为常数的原假设的统计量，用Bootstrap模拟方法可以获得该统计量的分布．用此检验方法对中国沪深两市指数进行检验，获得了两市中指数呈异方差性的结论．这种检验方法对认识市场微观结构、资产定价、投资和风险管理都具有积极作用．     

基于日内价格幅度与回报的随机波动率模型

金融资产波动率测量与建模是金融理论与实践中的一个重要课题，已经有了许多测量与建模方法。本文引入了基于日内价格幅度与回报两个测度指标的随机波动率模型。利用中国股市数据进行的实证结果表明，与单测度指标的随机波动率模型相比．基于两个测度指标的随机波动率模型能更好地描述股票市场波动率和市场波动风险。     

中国股市波动的异方差模型及其SPA检验

以中国股票市场最具代表性的股价指数-上证综指的高频(High-frequency)数据样本为例,实证计算了以GARCH族模型和随机波动(Stochastic volatility)模型为代表的不同异方差模型对中国股市波动率的预测,并进一步运用SPA(Superior predictive ability)检验法,实证检验了不同异方差模型对中国股市波动的刻画能力和预测精度问题.实证结果显示,就中国股市而言,随机波动(Stochastic volatility)模型是预测精度最高的异方差模型,但在某些损失函数标准下,EGARCH模型也具有良好的波动预测表现.     

基于方差波动多重分形特征的金融时间序列聚类

提出了一种新的概率函数计算方法，用于研究金融时间序列在方差波动方面的多重分形特征。在此基础上提出了一种基于多重分形的时间序列聚类算法，该算法能够根据不同的分析目的，灵活地使用不同的概率函数以及序列的多重分形特征参量进行聚类。对上海证券市场实际数据的实验结果表明，本文提出的聚类算法是灵活有效的。     

分形市场中的资本资产定价

简要介绍有效市场理论的局限性及其与分形市场理论的关系,并指出有效市场理论是资本资产定价模型的基础。在分形市场中单个资产收益与市场收益之间的线性关系很难成立。针对于此,提出运用非线性协整理论进行分形市场中的资本资产定价,并给出运用小波神经网络进行非线性协整建模的方法。最后给出上海股市的实证研究。     

扩展SV模型及其在深圳股票市场的应用

在金融风险的研究中很重要的一个领域就是量测金融风险的波动性。本文所研究的这种波动性指的是资产收益的方差随时间不断变化,这在讲师经济学中称之为异方差问题。许多高频的金融时间序列都具有异方差现象。对于波动性的量测（即异方差的量测）,主要有两种模型方法：其一是ARCH模型族的量测方法,它包括Engle的ARCH模型（1982）、Bollerslev的GARCH模型（1986）以及在此基础上提出的其他扩展模型;另外一种方法就是SV(Stochastic Volatility）模型。本文提出扩展的SV模型及其参数估计方法和波动估计方法,并进行蒙特卡罗试验,最后利用扩展SV模型对深圳股票市场的波动性进行了实证研究,说明扩展SV模型比标准SV模型描述金融波动性的优越性。     

金融市场的效率与分形市场理论

简要回顾了通常描述金融市场效率的有效市场理论并指出其缺陷 ,将非线性系统理论中的分形理论引入金融市场有效性的研究 ,阐述了分维时间序列的经济涵义以及分形市场理论 ,并指出分形市场理论提出的意义 .最后给出实证研究 .     

基于Lévy过程修正GJR-GARCH模型的权证定价——对中国大陆和香港权证的实证研究

考虑股票收益率在GARCH模型下的非正态特征, 以及收益率标准差序列的非对称特征, 首先给出几种真实测度下服从Lévy分布的条件异方差模型, 接着对随机扰动项和波动率进行风险中性调整, 最后通过蒙特卡罗模拟进行大陆和香港权证的实证. 结果表明: Lévy过程修正下的GJR-GARCH模型能够很好地捕捉到金融数据"跳跃特征"、"群聚现象"和"杠杆效应".同时, 该模型显著提升了权证的定价精度. 市场间对比显示, 香港权证的定价精度高于大陆权证, 且大陆权证的市场价格显著偏离无套利假设下的理论价值.     

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.     

基于长记忆性特征的欧式期权模糊定价研究

为了将金融市场的长记忆性特征纳入到不确定环境下欧式期权定价研究中,用分数布朗运动去刻画标的资产价格的变化过程.在分数Black-Scholes模型的基础上,考虑到金融市场的不确定性包括随机性和模糊性,运用随机分析、分形理论和模糊集理论构建了不确定环境下金融市场长记忆性特征的欧式期权定价模型.其次,分析了金融市场长记忆性的度量指标Hurst指数H对欧式期权定价的影响.最后,通过数值实验论证了该定价模型的合理性和可行性.研究结果表明:在不确定环境下充分考虑长记忆性特征得到的欧式期权定价模型更符合金融市场.     

一种基于广义多尺度分形参数的图像边缘检测方法

分形是实现自然纹理描述的一种有效方法.本文从分数布朗随机场模型的描述出发,证明了具有不同分形特性的两种纹理边缘处的H参数估计值大于1的一般结论、将H参数泛化用于描述一般图像的特性,从而提出了一种基于广义多尺度分形参数的图像边缘检测方法.该方法通过构造多分尺度的广义分形参数H值,从而可以实现图像边缘的有效提取.     

上证指数收益率、波动性与成交量动态关系研究——基于日数据的非线性动力学实证分析

对上证指数的收益率、波动性与成交量的动态关系进行了实证分析.采用EGARCH(1,1) M模型和ARMA(4,3) ARCH(1)模型分别测度上证指数收益率的波动性以及成交量的波动性,使用逐步回归法建立了收益率与成交量(R-V),收益率的波动性与成交量(hR-V)以及收益率的波动性与成交量的波动性(hR-hV)等的二维动力学模型,并用动力学方法研究以上诸二维系统的动力学行为.研究结果表明,虽然大量研究结果表明股市收益率时间序列存在混沌现象,但由收益率与成交量、波动性与成交量等构成的二维动力系统并不存在混沌现象.     

Return and Volatility Spillovers Effects:Study of Asian Emerging Stock Markets

This paper examines the extent of contagion and interdependence across the six Asian emerging countries stock markets(e.g., Bangladesh, China, India, Malaysia, the Philippine, and South Korea) and then try to quantify the extent of the Asian emerging market fluctuations which are described by intra-regional contagion effect. These markets experienced both fast growth and key upheaval during the sample period, and thus, provide potentially rich information on the nature of border market interactions. Using the daily stock market index data from January 2002 to December 2016(breaking the 15 years data set into three sub periods; pre-crisis, crisis, and post crisis periods);particularly make attention to the global financial crisis of 2007~2008. The return and volatility spillovers are modeled through the GARCH(generalized autoregressive conditional heteroscedasticity),pairwise Granger causality tests, and the forecast error variance decomposition in a generalized VAR(vector auto regression) models. This paper shows that volatility and return spillovers behave very differently over time, during the pre-crisis, crisis, and post crisis periods. Importantly, Asian emerging stock markets interaction is less before the global financial crisis period. The return and volatility spillover indices touch their respective historical peaks during the global financial crisis 2007~2008,however Bangladeshi market faces this condition in 2009~2010.     

ARCH族模型在干散货运价指数分析中的应用

为了改善国际干散货航运市场预测的可靠性,通过对国际干散货航运市场运价指数(BDI)收益率序列的平稳性、异方差性进行分析和检验,验证BDI收益率序列是平稳的.通过使用GARCH(1,1)模型分析发现BDI收益率序列有明显的波动集聚效应并结合实际分析特别波动的原因.同时利用EGARCH模型刻画不同时期外部信息对国际干散货市场造成的影响以及区别.结论可用于国际干散货航运市场预测方法的改善.