基于ACD模型的中国期货市场波动性

通过用久期来调整收益率, 把非等距数据等距化, 构建ACD-GARCH模型来反映高频波动特征.并添加微观结构变量, 构建了ACD-GARCH-M模型, 用以分析久期、交易量与收益率和波动率的关系.结果表明: 较长的久期是由于信息缺乏所致, 久期对收益率的影响不显著, 但久期和价格的波动性负相关.交易量和价格的波动性正相关.在加入了微观解释变量的ACD-GARCH-M模型中, GARCH效应大大减弱了, 说明ACD-GARCH-M模型能较好地反映高频波动聚集性的本质, 久期、交易量是产生波动聚集的原因.     

基于违约强度信用久期的资产负债优化模型

在经典的Macaulay利率久期的基础上引入违约强度参数,构建信用久期测度模型并基于信用久期建立信用和利率风险整体免疫模型.本文的主要创新与特色:一是根据简约化定价理论,通过违约强度和违约损失率确定各期现金流的违约风险溢价,通过含违约风险溢价的折现利率对Macaulay经典利率久期模型的参数进行修正,构建了同时反映信用风险和利率风险的"信用久期"测度模型,完善了经典的Macaulay利率久期测度参数,提高了利率风险免疫的精度.二是通过同时反映信用风险和利率风险的"信用久期",来揭示信用久期缺口对银行净值的影响.通过信用久期缺口为O的免疫条件,建立了同时控制利率风险和信用风险的资产优化模型.改变了Macaulay经典久期免疫条件忽略违约风险对银行净值影响的弊端.三是根据Cox回归的生存分析模型,通过违约强度为基准违约强度与企业自身风险因素的乘积的思路,拟合出时变的违约强度,确定不同时间点上的企业违约风险溢价,改变了现有研究的信用风险久期忽略违约风险溢价时变性的不足.对比表明:当市场利率发生变动时,本研究的信用久期免疫模型可以准确免疫利率风险,保证银行净值不受损失.而Macaulay久期免疫模型并不能准确免疫利率风险,利率的变动仍然会导致银行净值的损失.     

基于方向久期与凸度免疫的资产负债优化模型

通过方向久期和方向凸度的免疫条件来控制资产配给中的利率风险,建立了银行资产负债组合优化模型.本文通过资产或负债价格对利率一阶导数受不同时段利率变动的影响而形成方向久期的思路,提出其二阶导数也受不同时段利率变动影响形成方向凸度的概念.通过资产或负债的凸度受不同时段利率变动的影响关系给出方向凸度的表达式,反映了即期利率及其变动对贴现现金流的影响,改变了现有研究忽略利率变化对凸度的影响的状况.通过方向久期和方向凸度的双重免疫建立优化模型,解决了无论利率在不同时段的变化量是否相同均可进行风险免疫问题.     

基于高频数据的ACD模型微观扩展应用

在金融高频数据中,价格久期反映了投资者的交易行为,从时间维度反映了信息的传导过程。本文采用股票交易的分笔数据,在自回归条件持续期间模型中引入微观结构变量:交易密度、每笔平均交易量和百分比买卖价差,分析价格持续期与市场交易之间的关系,进而得出投资者交易行为相关结论。     

利率风险管理的三因素久期模型

利用主成分分析法构建了一个管理利率风险的三因素久期模型,该模型可以计算相应的主成分久期.通过实证比较了该方法与Fisher-Weil久期的差异,发现不同期限的债券组合所受到的主要影响因素不相同.因此,单一风险因素管理利率风险不能完全满足要求.     

上海股票市场流动性的度量与影响因素实证分析

首先分析了市场流动性的定义,给出了流动性指标的一种新的度量方法,然后,首次描绘了上海市场弹性和影响力的日走势图和分时特征图.最后,研究了交易量、股票价格、波动性和流通盘的大小与各项流动性指标的影响,通过对上海证券交易所的交易数据进行实证,表明上海证券市场,交易量、股票价格、波动性和流通盘的大小对流动性各项指标都有显著的解释能力;上海交易所存在“股本小的股票价格较高”的现象.     

中国期货市场流动性协动现象实证研究

以交易量、交易金额、持仓量、平均深度、有效交易量以及非流动性指标作为流动性度量指标,以近三年的日数据为基础,对中国期货市场流动性协动进行了实证研究.结果表明,中国期货市场存在显著的流动性协动现象,日内交易者易受市场流动性变化的影响,并且该现象具有显著的行业效应、地域效应以及组合效应.     

中国股市暴涨暴跌前有迹象吗

基于深证300价格指数中数据最全的220支股票的分笔交易数据,分析股票暴涨暴跌之前1天的股价和流动性状况,以探讨大幅价格变动与之前交易过程的关系.对暴涨暴跌之前1天的日内分析表明,暴涨暴跌前1天的收益和流动性与未发生暴涨暴跌时显著不同,这意味着中国市场存在提前的信息泄露和内幕交易行为.回归结果表明因信息泄漏而发生异常变动的价格和流动性指标与次日股价暴涨暴跌的概率有显著的关联性.     

证券市场日内流动性的综合度量、特征与信息含量

证券市场的流动性是一个包含量、价、时的多属性概念,现有的度量方法只涵盖了流动性的部分属性.本文综合考虑股票交易数量、价格波动性和交易时间, 提出用单位时间内价格波动一单位所能吸收的交易量来度量日内流动性的新方法.进而用这种方法研究中国股票市场的流动性日内模式,建立对数自回归条件流动性（LACL）模型对流动性建模,探寻拟合和预测流动性的最佳模型并分析流动性的特征.实证结果表明：流动性表现出与传统指标类似的显著的日内模式; 残差项服从Weibull分布的LACL模型（WLACL）拟合日内流动性、买方流动性和卖方流动性序列的效果最理想; 流动性过程是一个均值回复过程, 当前时刻的流动性对未来期望流动性有影响, 其影响呈Weibull形式衰减.最后, 通过核平滑估计得出个股在不同时点的流动性分布, 应用相对熵度量流动性分布的变化作为市场在交易中吸收的信息含量的代理变量, 发现10：30～11：30市场吸收的信息含量最多.     

考虑投机活动和库存信息冲击的国际原油期货价格短期波动

通过分析原油价格波动,探讨库存信息对市场预期的冲击以及非商业交易商的头寸变化是否对原油价格及其波动具有显著的影响,这些因素以及其它影响因素如何影响原油期货的价格和波动;同时探讨原油期货收益率是否与风险相关,金融危机的发生是否增加了原油期货价格的波动等问题. 构建了一个刻画库存信息对市场预期冲击的新指标,并试图将原油期货市场的投机因素纳入到模型中来度量其影响程度.实证结果揭示了市场未预期到的库存变化、非商业交易商的交易活动、美元汇率的变动对原油价格水平有显著影响;但所考察因素对原油收益率的条件方差无显著影响,条件方差存在波动聚集现象;原油期货在下跌趋势下的波动率要远大于上升趋势.     

Component ACD Model and Its Application in Studying the Price-Related Feedback Effect in Investor Trading Behaviors in Chinese Stock Market

This paper explores the investors’ feedback to the price change by modelling the price-related dynamics of trading intensity. A component decomposition duration modeling approach, called the component autoregressive conditional duration (CACD) model, is proposed to capture the variation of trading intensity across time intervals between price change events. Based on the CACD model, an empirical analysis is carried out on the Chinese stock market that covers different market statuses. The empirical results suggest that the CACD model can capture the price-related dynamics of trading intensity, which supports the existence of the feedback effect and is robust across different market statuses. The authors also study how the investors react to the price change by examining the driven factors of the price-related dynamics of trading intensity. The authors find that the trading can be triggered by the fast rise in the price level and the high trading volume. Besides, investors are more sensitive to the price change direction in the sideways market than in the upward or downward markets.     

上海证券市场日内价格变化的影响因素研究

采用次序probit回归方法研究指令驱动市场中日内交易价格变化的影响因素.将我国上海证券市场日内交易价格的变化量分解为信息成本、存货成本、流动性成本和累计买卖压力四个部分,并利用上证50指数样本股的高频交易数据进行了实证,结果表明在上海证券市场上这四个部分在解释日内交易价格的变化方面均显著,但这四个部分在个股上的表现强弱不同;同时发现不同于纽约证券交易市场(NYSE)和香港证券交易市场(SEHK),上海证券交易市场(SSE)的信息成本与存货成本之间没有统一的大小关系,信息成本不总是比存货成本大,反之亦然,这说明在我国股票市场上,信息成本与存货成本均是股票日内价格变化的不可忽视的解释因子.     

流动性调整地风险价值度量: 基于金融高频数据的实证分析

结合ACD和UHF-GARCH理论构造了适应我国股票市场的日内风险价值WACD(1,1) -UHF-GARCH(1, 1)-IVaR模型,然后引入价格冲击模型构造的流动性度量指标,以浦发银行为例对我国股票市场的流动性日内风险价值进行了实证分析,得出三点结论: 一是我国股票市场的交易持续期具有很强的聚类性;二是高频数据中GARCH效应显著,且利好消息会对等量的利空消息产生更大的波动,但考虑流动性的影响因素后利空利好消息对市场的冲击效果都有明显降低;三是蒙特卡罗模拟结果表明,不考虑流动性影响的风险价值较大幅度地低估了实际损失.     

最小报价单位对我国股票市场流动性影响--基于高频数据的实证研究

最小报价单位是影响证券市场流动性的重要因素之一。利用上海证券交易所分笔交易数据，从价差、深度以及交易金额三个方面考察了最小报价单位对股票市场流动性的影响。实证结果表明，从总体上看．最小报价单位的变化将导致股票市场平均价差、深度和交易金额同向变化。按照股价大小将股票分组后发现：最小报价单位增加将导致低价股的价差和深度变大，交易金额减少；最小报价单位增大对高价股的价差没有显著影响，但会增大深度和交易金额，从而改善高价股的流动性。最后刺用“分改厘”后基金流动性的变化验证所得结论。     

上海天胶期市的过度反应、涨跌停板与流动性的实证研究

对三个月天胶1999．5．18-2003．7．3连续合约数据进行详细研究。结论表明，①在这段时间内，天胶市场不是一个有效市场，但也不存在过度反应现象，而是存在反应不足现象。即投资者在短期内对信息的反应并未超过应有的理性水平。导致价格存在一定的惯性，一个大的上涨之后往往跟着上涨，一个大的下跌之后往往跟着下跌。②涨停板并没有影响市场的价格发现功能，而跌停板延迟了价格发现过程。因此本文认为跌停板设置为-5％更有利于提高市场价格发现效率。③从平均意义而言，天胶市场涨跌停板制度并没有对市场的流动性产生损害。但跌停板阻碍了价格跌到均衡水平，还是在一定程度上影响了市场的流动性。     

Liquidity-Adjusted VaR Measurement based on High-Frequency Data: Model Constructing and Backtest

This article constructed a WACD(1,1)-UHF-GARCH(1,1)-IVaR Model to the stock market of China with the theory of ACD and UHF-GARCH, and took Shanghai Pudong Development Bank as an example, gave an empirical analysis to the intraday Value at Risk adjusted by liquidity in our stock market combining the liquidity indicators designed by price impact model. The result shows that: first, the transactions duration has strong clustering character; second, there is also strong GARCH effect on high-frequency data, and good news will come out more volatility than bad news, but the effect of both news impacting on the market have obviously reduced after considering the influence of liquidity; finally, Monte Carlo simulation shows that the Value at Risk will underestimate the real losses without considering the liquidity effects.     

Liquidity dynamics around intraday price jumps in Chinese stock market

Using 4128 single jumps detected from high frequency data of 220 individual stocks in SZ300P index, this paper investigates the liquidity dynamics around price jumps in Chinese market. Some interesting empirical results are obtained and the corresponding explanations are given. The frequency of positive jumps is quite higher than that of negative jumps. The trading volumes and average trade sizes are all in a high level around positive jumps. The relatively low liquidities around negative jumps show that negative jumps may be generated and enlarged by poor liquidity provision. The price reversal after price jumps is significant, and price reversal lasts longer after positive jumps. Moreover, the size and direction of jumps are significantly correlated with the returns and trades in the post-jump trading time. These findings are believed to be associated with the high proportion of retail investors and their herding behavior for price trend chasing.     

中国证券市场的HAR-BACD-V模型及其应用

在已有的高频时间序列模型的基础上, 基于异质市场假说理论,构建了HAR-BACD-V模型.通过实证分析以探询在异质市场环境下不同交易频率投资者的交易行为对股市即时波动的贡献程度以及交易量对交易持续期、金融产品收益率和波动性的影响.研究结果进一步证实了我国股票市场的异质性,不同交易频率投资者的交易行为对股市波动的影响程度是不同的,并且发现交易量对交易持续期、收益率及波动性都存在不同程度的影响.