考虑杠杆效应的多重分形波动建模:基于中国股指的实证分析

为提高波动估计的准确性,针对修正因子的不足,改进了多重分形波动率测度,建立了反映多重分形波动特征的ARFIMA模型和HAR模型.样本内拟合实证表明:考虑杠杆效应的多重分形波动建模明显提高模型拟合程度.样本外预测实证表明:基于多重分形的波动模型是比GARCH类模型更有效的预测模型.两方面实证表明考虑杠杆效应的多重分形波动建模更能有效地刻画金融市场波动复杂性.     

基于杠杆效应和结构突变的HAR族模型及其对股市波动率的预测研究

近年来,基于高频交易数据的HAR族模型在对各类金融市场波动率的预测研究中展现出了良好的预测效果.本文在4个经典或前沿的HAR族模型的基础上,考虑杠杆效应和结构突变因素对波动率的预测作用,构建4个带杠杆效应和结构突变的HAR族模型.接着,以上证综指和深证成指的5分钟高频交易数据为研究样本,对上述模型进行样本内和样本外分析,以此检验各成分对股市波动率的预测作用以及比较各模型的预测能力.实证结果显示:已实现波动率,连续波动率,下行波动率,上行波动率,杠杆效应和结构突变成分对股市波动率的预测作用较强,而跳跃波动率,符号跳跃方差对股市波动率的预测作用较弱;带杠杆效应和结构突变的HAR族模型对股市波动率的样本内拟合效果和样本外预测能力都明显优于相对应的不带杠杆和结构突变的HAR族模型,其中大多数情况下LHAR-CJ-SB模型展现出最高的拟合效果和预测精度.以上结果表明,杠杆效应和结构突变因素能有效提高HAR族模型的预测精度,所以在HAR族模型的构建中这两个因素不能被忽视.     

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。     

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.     

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.     

交易量与股价波动性:对中国市场的实证研究

以沪深股市的20只股票为样本，对条件方差方程中是否引入交易量分别建立的两组收益率GARCH模型进行分析．结果表明，引入交易量后，GARCH效应显著减小，大部分模型的GARCH效应不再显著，而所有模型交易量的系数估计量均显著为正．并以中国市场为实例，证明交易量具有序列相关的性质，支持了交易量作为信息到达数量的代理变量对股价波动持续性的解释作用．     

羊群效应的新测度指数及其对我国股市波动的预测作用研究

羊群效应作为一种典型的市场投资者行为异象，极易对股票价格波动形成影响.因此，在已有羊群效应测度方法基础上，提出了一种新的羊群效应测度指数，并以我国上证综指为样本，运用广义自回归条件异方差混频数据（GARCH-MIDAS）模型实证检验了该指数对上证综指波动率的影响及预测作用，并与多种常用的同频数据GARCH族模型和纳入经济政策不确定性指数（EPU）的波动率模型进行比较分析.实证结果表明，相对于EPU指数，纳入新羊群效应指数的GARCH-MIDAS模型具有更显著的样本内参数估计结果，同时可以更好地解释上证综指波动的长期成分.进一步，模型信度集合（MCS）检验和预测方向准确性（DoC）检验结果表明，纳入新羊群效应指数能够显著提高模型对我国股市波动率的样本外预测精度.最后，采用不同样本外预测天数、不同损失函数、不同滞后期预测以及基于深证成指样本的各种实证结果进一步证实上述结论的稳健性.     

中国原油期货与国际原油期货的价格波动溢出效应及其持续性 ——基于BEKK-MGARCH模型的研究

针对中国原油期货与国际原油期货间的价格波动溢出效应及其持续性进行了研究.鉴于BEKK模型在刻画多市场间波动溢出效应及其方向性方面具有显著优势,本文首先构建了关于WTI、Brent和INE的三元BEKK-MGARCH模型;以十组交割期限不同的合约数据为样本,实证探讨了三者间的波动溢出效应及其方向性;结合BEKK系数矩阵估...     

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。     

开发时滞在房价上涨中的中介效应研究

因开发时滞已成为限制房屋供应效率的核心因素,受国内土地杠杆不断提升现象启发,我们试图验证两者的作用机制.我们首先利用实物期权模型,建立更贴近实际的二重随机微分方程,定量测算土地杠杆和开发时滞的非线性交互机制.局部均衡模型显示,在市场预期稳定的情况下,土地开发周期主要由土地杠杆(即土地价值与房屋价值的比例)决定.2002-2015年全国31个省域的面板数据回归结果显示,在有效控制人口密度等外部因素的影响后,平均来看,土地杠杆每提高100个百分点,当年开发时滞提高20个百分点.在经过时间趋势、外生事件冲击和地区位置等稳健性检验后,这一结论仍然成立.继而,建立三阶段中介效应模型,计算得到整体的中介效应为46%,但随着土地杠杆的提升,相较于时滞的间接途径,直接成本效应已成为影响房价的主要途径.而在此过程中,开发时滞对房价的影响始终是相对稳定且显著的.同时,土地杠杆存在类似的加速器效应,即随着从较低状态提高到较高状态,土地杠杆对房屋价格的正向溢出效应更强,作用力度提高约80%.上述研究证实,忽视土地杠杆过高对房地产市场的负面作用、单纯从需求端控制房价可能是不足的,凸显了从土地供给端进行结构性改革的重要性,需要将管理开发时滞纳入房地产调控整体政策框架中.     

中国股市多分形波动率建模及预测研究

本文考虑股市高频数据的日内效应和已实现波动率的测量误差修正了现有多分形波动率指标的构建方法，以HAR模型为基础构建新的多分形波动率预测模型.利用Diebold-Mariano检验和"模型信度设定"检验等方法综合评价了各种模型对我国沪深300股指的预测能力.结果表明：1）在相同模型范式下，赋权调整已实现波动率的样本外预测能力要优于已实现波动率，而本文提出的新的多分形波动率模型要显著优于其他模型；2）在相同波动率测度指标下，引入股价波动的跳跃成分和杠杆效应能进一步改善波动率模型的短期预测效果；3）最优和次优模型均是基于新多分形波动率方法构建的模型.     

杠杆效应对期权定价的影响研究

本文基于时间序列视角从随机模拟和实证研究两方面探讨随机波动率模型中杠杆效应对期权定价的影响.在随机模拟中,通过与基本的随机波动率模型比较,发现当收益率时间序列存在高杠杆时,带杠杆的随机波动率模型给出的期权价格更接近真实的价格,在MAE和RMSE距离统计量上都存在显著差异,但较低的杠杆对期权定价不会有显著影响;并且,在带杠杆的模型中,路径模拟定价法优于BS框架下的定价方法.此外,在标普500指数的欧式期权上的实证研究,表明指数存在较高的杠杆水平;相较于期权市场价格,带杠杆的模型在定价上好于基本的模型,在MAE和RMSE统计量上存在显著性的差异.     

上海与伦敦期铜市场风险变异性实证研究

波动群聚效应和杠杆效应是资本市场风险变异性的两个重要特征。选取1997-07~2004-11上海期货交易所和伦敦金属交易所3个月期铜的日收益时间序列,利用相关模型分别对两时间序列的波动群聚效应和杠杆效应进行实证分析。结果表明:从整体来看,上海期铜市场收益波动不具杠杆效应,而伦敦期铜市场具有显著的杠杆效应;并且,上海期铜市场的风险特征发生重大变化,具有明显的波动群聚效应,但分阶段呈现杠杆效应。     

中国股指期货和现货市场信息传导关系在牛熊市中的异化现象

本文采用牛熊市的视角,根据市场的历史周期的判断结果,分别提取我国沪深300牛市和熊市样本窗口,使用了BVGJR-GARCH-BEKK模型和LM跳跃检验法,从价格发现、波动溢出和跳跃风险三个方面对股指期货和现货市场间的信息传导关系的异化现象进行了实证研究.结果表明,牛市时股指期货市场发挥主要的长期价格发现作用,熊市时两个市场存在双向的价格发现,过分自信效应可以解释这一异化现象.两个市场在牛熊市都存在双向的波动溢出,但非对称性的方向相反.熊市时两个市场上都检验出了更多的跳跃行为,熊市下股指期货市场的跳跃风险来自于未预期到的信息.     

外汇市场与股票市场间波动溢出效应——基于汇改后数据的小波多分辨分析

随着金融全球化与自由化进程的加快以及人民币汇率体制改革和中国企业股权分置改革的深化,外汇市场与股票市场间的信息流动和风险传递进一步加强。通过小波多分辨分析能够从不同尺度研究外汇市场与股票市场间的波动溢出效应,以达到从时频2个角度同时进行研究的目的。实证结果表明,人民币汇率波动与股票价格波动的低频信号具有协整关系。其独到之处在于发现不同交易周期上波动溢出效应存在非一致性:短期主要表现为股票市场向外汇市场的单向波动溢出;而随着交易周期的加长,则表现为双向波动溢出效应。     

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。     

具有杠杆效应SV模型的贝叶斯分析及其应用

对具有杠杆效应的SV模型进行了的贝叶斯分析，使用基于Gibbs取样的BUGS软件对模型的参数进行了估计。用上海和深圳股市的指数收益时间序列对杠杆效应SV模型进行检验，指出沪、深两个股票市场存在显著的杠杆效应。