机构投资者、股权分置改革与股市波动性——基于MCMC估计的t分布误差MS-GARCH模型

从2003年开始, 中国机构投资者占股市流通市值中的比例迅速增长. 论文以这段时期上证指数的日收益率序列为研究对象, 改进了最新的t分布误差MS-GARCH模型, 运用马尔科夫链蒙特卡罗模拟(MCMC)对该模型进行了估计, 为研究股权分置改革、机构投资者对股市收益率波动的影响提供了新的证据. 研究发现, 股权分置改革使股市波动性发生了结构性改变, 股市由低波动风险期转换为高波动风险期; 各类基金的总净值和仓位给股市波动性带来的影响有显著差异, 存款准备金率和利率的调整也会影响股市波动性. 最后, MS-GARCH模型对股市数据的拟合度和预测效率等都优于单状态GARCH模型.     

基于MIDAS模型的中国股市对居民消费的影响效应

根据混频数据抽样模型,实证研究了中国股市对居民消费的影响效应,深入讨论了牛市和熊市阶段股市收益和波动对居民消费的影响特征。已有研究都是使用同频数据,多数研究认为股市对居民消费的影响不显著或不稳定。而本文基于混频数据的分析却得出不同的结论:不论是股市收益还是股市波动均对居民消费有着显著的影响效应。通常股市收益对居民消费有正的影响效应且影响持续时间长,而股市波动对居民消费有负的影响效应且持续性很短。股市收益在牛市阶段具有较大的影响;相反,股市波动在熊市阶段具有较大的影响。     

动态内生拆借网络演化的银行系统稳定性

目前针对银行系统稳定性的研究大多在静态给定(外生)的网络结构下,并假设银行资产负债表固定的情况下,研究银行网络系统中银行倒闭传染规律。而现实中的银行网络系统,网络结构是内生(银行动态拆借选择形成的)动态演化的,同时网络中银行的资产负债表也是动态演化的。本文基于银行资产负债表动态演化、储蓄波动动态演化及同业拆借利率动态演化下,构建动态内生拆借网络演化的银行网络系统模型。然后研究内生拆借机制,网络结构、银行异质性及不同参数变动对银行系统稳定性的影响。研究表明:偏好拆借形成的多中心网络结构下的系统更稳定,且偏好网络的网络密度明显低于随机网络;进一步研究发现,异质性银行系统比同质性银行系统稳定性更高;同时,增大银行数量、增加所有者权益比重和提升存款准备金率有利于维护系统稳定性;但增加投资比重并加大存款波动时系统稳定性将遭到破坏。     

动态内生拆借网络演化的银行系统稳定性研究

目前针对银行系统稳定性的研究大多在静态给定（外生）的网络结构下，并假设银行资产负债表固定的情况下，研究银行网络系统中银行倒闭传染规律。而现实中的银行网络系统，网络结构是内生（银行动态拆借选择形成的）动态演化的，同时网络中银行的资产负债表也是动态演化的。本文基于银行资产负债表动态演化、储蓄波动动态演化及同业拆借利率动态演化下，构建动态内生拆借网络演化的银行网络系统模型。然后研究内生拆借机制，网络结构、银行异质性及不同参数变动对银行系统稳定性的影响。研究表明:偏好拆借形成的多中心网络结构下的系统更稳定，且偏好网络的网络密度明显低于随机网络；进一步研究发现，异质性银行系统比同质性银行系统稳定性更高；同时，增大银行数量、增加所有者权益比重和提升存款准备金率有利于维护系统稳定性;但增加投资比重并加大存款波动时系统稳定性将遭到破坏。     

基于Markov机制转换模型的我国股市周期波动状态研究

运用Markov机制转换模型,研究我国股市在不同状态之间的周期转换.研究结果表明, 四状态异方差马尔科夫机制转换模型最能刻画我国股市周期波动特征; 1996年12月26日-2010 年 12月 31日涨跌停板限制下, 股票价格的变动可以分为快速下跌、缓慢下跌、缓慢上涨和快速上涨四种状态;我国股市总体上体现出急涨慢跌的态势, 缓慢下跌是其主要波动状态;股市阶段性波动大体上分为波动较大和波动较小两种期间.     

基于系统动力学的货币政策多目标交互行为

货币政策多目标之间具有显著的交互行为和多重反馈特性,根据系统动力学的方法和Vensim仿真技术构建货币政策多目标模型,预测货币政策四个工具的未来十年趋势,并建立政策方案模拟货币政策效果,分析货币政策不同目标之间的敏感性,揭示货币政策多目标交互行为的协调机理。结果表明,所选取的四个操作工具指标都对M2的存量有影响:人民币汇率和贷款利率对M2的影响最明显,法定存款准备金率和再贴现率的变动对M2影响偏弱;进一步研究交互行为,模拟M2变动12%对最终目标的影响,发现M2的增加对通货膨胀的影响最明显,对经济增长和金融稳定的促进作用较显著,而对就业和国际收支平衡的影响较小。     

基于偏t分布的Shibor隔夜拆借利率影响因素分析

由于隔夜拆借利率更能有效反映货币市场短期资金供求关系,本文通过建立Garch模型分析影响Shibor隔夜拆借利率波动性的各种因素,发现新股发行对其影响显著远大于存款准备金制度;随着央行不断提高法定存款准备金率,准备金制度对波动性的影响有增强趋势.这一结论可以为央行把握存款准备金制度改革进程,准确估计Shibor隔夜利率的走势提供参考;也有利于央行更好地制定金融市场政策,实现货币政策既定目标.     

政策因素、金融危机对中国股市波动性影响——基于ICSS-GARCH模型的分析

为有效识别影响股市波动性的因素,在此基础上准确判断事件冲击对股市波动性的作用方向与影响程度,本文创新性地利用ICSS算法对国内、区域性和国际股市波动性突变点进行判断。随后对照证券业年鉴、四大证券报及网络搜索结果对股市波动性突变点发生的事件进行梳理和归类,并以此构建ICSS-GARCH模型对影响股市波动性的事件冲击因素进行深入分析。本文发现:(1)国内宏观经济政策、政府工作报告和政府经济预期等政策因素成为影响中国股市波动性突变的主要因素,国际金融危机成为影响中国股市波动性的主要国际事件。(2)相对于区域性和国际因素,国内因素对股市波动性的影响更为显著。(3)股市波动突变性是波动持续性的重要原因,一定程度上解释了股市波动的长期记忆性,考虑股市波动突变性的ICSSGARCH模型的构建有利于预测和控制股市的剧烈波动。     

经济增速下行阶段我国股市波动敏感因素分析

在滚动窗口回归的框架下分析我国股市波动驱动因素的时变特征.利用component-wise gradient boosting处理高维备选变量集合,允许波动率的解释变量在不同时间段内存在差异.分别以线性及树形基分类器考察波动率短期及长期敏感因素的变化.得出各经济变量对波动率的主要作用区间和作用符号.研究表明随着我国经济增速下行,股市波动对宏观基本面因素的敏感度上升,国际经济因素对我国股市波动具有较为持续的长期影响.     

引入隔夜信息的已实现波动率

中国股市每天交易时间只有4小时,而可能影响股票收益的信息却在24小时内连续累积。隔夜信息即指非交易时段产生的影响股市的信息,既可能源自非交易时段的政策颁布、公司公告,也可能源自海外市场的股价变动等。在估计日已实现波动率时,对隔夜信息的处理方式尚无定论。以沪深300指数5分钟高频价格为实证数据,比较多种引入隔夜信息的方法,发现本文提出的以SP500指数交易时段已实现波动率代理隔夜波动率,与沪深300指数交易时段已实现波动率相加而构建的日已实现波动率估计量,在均方误差指标和模型置信集检验下具有最高的样本内精确度。并且以之为真实波动率代理变量时,常用GARCH类模型样本外预测性能的比较结果在各种估计窗/预测窗组合下最为一致。     

宏观经济信息发布对股票市场收益率及其波动的影响

通过构建宏观信息发布中的未预期信息衡量指标,本文研究了宏观信息对股票市场收益率及其波动的影响.实证分析发现:股票市场指数月收益率具有"通胀对冲"功能,同时PPI、固定投资、货币供给(M2)也会显著影响指数收益率,贸易顺差则与收益率波动显著相关;进一步对股票市场指数日收益率分析发现沪深两市对宏观信息的短期反应并不相同.对上证综指,仅CPI、固定投资与进口同比显著影响指数收益率,而出口同时影响指数收益率及其波动;对于深证成指,市场只对出口信息会作出及时反应.此外,本文还发现危机后股市对宏观信息的反映也出现了显著变化,宏观信息变量中只有PMI和进出口变量显著影响市场收益率,而PPI则成为影响收益率波动的显著因素.     

交易者异质性条件下系统风险冲击与企业创新能力对股票价格波动性的影响机理:理论模型与仿真分析

基于信息交易者和非信息交易者行为特征，建立数学模型从理论上研究交易者异质性条件下系统风险冲击与企业创新能力对股票价格波动性的影响机理，并利用MATLAB编程对理论模型结果进行仿真分析.研究结果表明：企业创新能力在任何系统风险冲击和交易者结构下都将发挥股票价格稳定器作用；在企业创新能力较高时，股票价格波动性与信息交易者持股比例负相关，与系统风险冲击之间的相关性因交易者结构不同而呈现出不同特征；在企业创新能力较低时，股票价格波动性与系统风险冲击正相关，与信息交易者持股比例之间呈U型关系；信息交易者持股比例较高的股票市场更具优胜劣汰选择机制.提升企业创新能力、提高信息交易者持股比例、完善信息披露制度是抵御系统风险冲击、保障股票市场稳定可持续发展的重要途径.     

不同变现策略下的股票质押率定价模型

目前理论界和实务界多是简单基于波动率来设计股票质押率定价方法,虽易操作,但精确度明显不够.本文认为质押人违约所导致的流动性风险是影响股票质押率的另一关键因素,而质权人的相应变现策略则直接作用于流动性风险水平.因此,本文首先根据Obizhaeva线性冲击模型原理来刻画流动性风险,继而考虑了质权人为控制该风险而可能采取的四种变现策略,并给出了不同策略下兼顾波动率和流动性风险的股票质押率定价模型.最后,模拟分析发现:若只考虑波动率风险,股票质押率估值偏高问题显著;若兼顾流动性风险,但质权人仅采取被动变现策略,股票质押率最低;若质权人采取主动变现策略,那么股票质押率与其风险偏好正相关;再考虑金融市场中的负向冲击所导致的股价跳空现象,各情形下的股票质押率则会进一步降低.     

股指期权推出对股票市场和股指期货市场波动性影响

对于证券市场来说期权具有价格发现、活跃股票市场、增强市场的流动性与稳定性、促进资本形成、确保资本市场良性运行等功能.以韩国KOSPI200指数和KOSPI200指数期货为研究对象,使用GARCH(1,1)模型、TARCH(1,1)模型对韩国KOSPI200股指期权推出后KOSPI200指数和KOSPI200指数期货的波动性进行了研究.研究结果表明:KOSPI200指数期权推出对于KOSPI200指数和KOSPI200指数期货的波动性和非对称波动性都有显著的影响,KOSPI200指数推出后KOSPI200指数和KOSPI200指数期货的波动增大,同时股指期权推出后现货市场的不对称性加大,而股指期货市场的不对称性减小.结论对于新兴市场经济国家股指期权产品的设计和中国股指期权推出后的风险防范有着重要的参考价值.     

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。     

期现套利对我国股指期货市场波动性影响分析

利用计算实验金融的方法,在MASON系统的基础上进行二次开发,建立一个股票和股指期货并存的跨市场计算实验金融平台,进行模拟实验,产生5秒钟高频数据,分析期现套利者的数量变化对股指期货市场波动性的影响. 研究发现,期现套利者过多或过少都会影响市场稳定,保持合理数量的套利者对降低市场波动性和价格发现有着重要的意义. 监管机构应当加强监管的效率和质量,保证投资者结构的合理,同时丰富市场中投资者的种类,保证市场的多样性.     

中国股票市场最优清算策略研究

研究机构投资者大额头寸的最优清算策略.通过对市场冲击成本和价格波动风险的权衡,获得了变现期VaR框架下的最优清算策略.理论分析表明:最优清算策略是总头寸、交易间隔、冲击系数和波动率的函数.在估计出中国股票市场冲击系数之后,对理论分析结果进行了实证测算和蒙特卡罗模拟检验.模拟结果表明实证估计得到的清算策略是最优(或近似最优).     

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。     

Brexit and Its Impact on the US Stock Market

This paper firstly analyzes the Brexit's impact on the US stock market using a novel interval methodology. The interval-valued dummy variables are proposed to measure the direction and magnitudes of the changes in the inter-day trend and the intra-day volatility of SP500 returns simultaneously. It is found that both the trend and the volatility of SP500 returns increased before the Brexit. Besides, the Brexit negatively affected SP500 returns' trend in the short term after the event,while its impact on market volatility was positive, which slowly decayed across time. Furthermore, a new interesting finding is that there are both short-term momentum effects(i.e., positive autocorrelation of trends) and volatility clustering in stock markets.