中国期货市场价格发现功能研究

基于最新发展的非线性Granger因果检验方法,侧重于非线性视角全面探究了中国期货市场价格发现功能的现状.研究结果表明,金属期货市场价格发现功能最强,农产品期货市场次之,而金融期货市场价格发现功能则相对较弱.具体表现为沪金期货和沪铜期货市场中期货价格对现货价格的引导关系具有非常显著的非线性Granger因果关系,强麦期货市场和玉米期货市场中期货价格对现货价格的引导关系也相对较强,而沪深300股指期货和国债仿真期货中期货价格对现货价格的非线性Granger因果关系则相对较弱.最后,传统线性Grangerr因果检验方法可能由于忽略变量的非线性特征而使得研究结果出现较大偏差.     

我国棉花期货与现货市场的价格发现与波动溢出效应

以研究我国棉花期货和现货市场的动态关系为目的, 基于 VEC 模型、Granger 因果检验、脉冲响应分析和 BEKK 模型, 对我国棉花期货和现货市场的价格发现功能和波动溢出效应进行实证分析. 研究结果表明: 期货价格和现货价格之间存在长期均衡关系和双向Granger 引导关系. 但期货市场对现货市场的引导作用更强, 并且较现货市场具有更强的信息效应. 此外, 两个市场均存在很强的自身波动滞后效应, 相互间的波动溢出效应也非常显著, 但期货市场对现货市场的波动溢出效应明显大于后者对前者的波动溢出效应.     

原油期货价格对现货价格的预测准确性分析

基于断点检验方法以及预测能力比较模型,对各种到期期限的原油期货价格在不同时期对相应到期日原油现货价格的预测准确性进行了分析. 实证研究表明: 2004年之前,原油期货价格对到期日现货价格的预测基本都是无偏的,能够为预测提供比较有效的信息; 2004年之后,期货价格对相应到期日现货价格的预测显著有偏,普遍存在着正的``系统偏差'和绝对值小于1的``尺度偏差',表明此时期货市场 对现货的预期存在着价格低估和风险高估.这对运用期货价格对现货价格的预测的调整和分析提供了方向性的指导.     

国内外钢材市场价格发现功能研究

钢材产业是我国的支柱产业.与国外钢材市场不同, 国内出现了三类市场形态: 电子交易市场、期货市场、现货市场.钢材电子交易市场是我国独有的一种钢材交易市场.该市场的价格发现功能一直被理论界和 实业界所关注.研究国内外钢材交易市场的价格发现功能对于引导国内各钢材市场的健康发展和形成钢材定价中心尤为重要. 本文运用共同因子度量模型的两种经典方法, 测算并分析了国内三类钢材交易市场和国外两大钢材期货市场的价格发现.结果表明: 电子交易市场的价格发现功能明显优于期货、现货市场; 与伦敦金属交易所和印度国家商品及衍生品交易所相比, 国内钢材电子交易市场的价格发现功能更强; 且国内外钢材期货价格尚不能真实反映价格变化趋势.     

我国股指期货市场的价格发现与波动溢出效应

借助向量误差修正模型、公共因子模型和带有误差修正的双变量EGARCH模型,对沪深300股指期货市场和现货市场之间的价格发现功能以及互动关系进行了研究和分析,研究结论表明:目前指数现货市场在价格发现中起到主导作用,且两个市场之间不存在显著的非对称双向波动溢出效应,但是指数期货价格和现货价格之间存在长期的均衡关系、短期的双向Granger因果关系。     

国际大宗农产品定价对中国农产品价格的影响

选取小麦、玉米、大豆作为研究对象,利用2005~2015年的月度数据和分位数回归方法检验国际大宗农产品定价对中国农产品价格的影响。研究结果表明,国际大宗农产品定价对中国农产品期货市场价格和现货市场价格均具有显著地正向影响,且对期货市场的影响力大于现货市场。此外,金融危机前国际大宗农产品定价对中国农产品期货市场价格和现货市场价格的影响力均大于金融危机后。分位数回归结果进一步揭示了,在各分位数水平上国际大宗农产品定价对中国农产品价格均具有显著的正向影响,并且在中低分位点的影响力基本大于高分位点。不同类型农产品的回归结果表明,国际大宗农产品定价对中国不同农产品价格的影响存在差异。     

我国商品期货的定价要素:跳跃与国际期货价格的影响

分析了我国商品期货市场价格变化的两个重要特点:一是受国际商品期货价格的影响,二是具有跳跃特征,建立了体现上述特点的我国商品期货定价模型。该模型将我国商品期货的价格变化视为可观测变量与不可观测变量的影响之和。这里,可观测变量是国际商品期货价格,不可观测变量为短期偏离,跳跃特征包含在短期偏离中。将该模型运用到我国铜、棉花、豆粕期货市场进行实证分析,并与Villaplana模型进行比较,结果表明:国际商品期货价格的前期变化对我国商品期货的价格变化有显著的解释作用,跳跃特征能够很好地反映期货价格的剧烈波动。这一结果表明,在研究我国商品期货定价时应充分考虑国际商品期货价格的影响和跳跃特征。     

股指与股指期货价格发现过程研究

使用脉冲响应和一般因子分解模型检验了标准普尔500指数、道琼斯工业平均指数、香港恒生指数、日经指数和金融时报100指数现货市场和期货市场之间的价格发现过程.结果发现,期货市场在价格发现过程中占主导地位,并且随着期货市场的发展,期货市场在价格形成过程中的作用越来越大,起到了信息(定价)中心的作用.     

不完全市场期货定价模型

利用最优增长投资组合法（The Optimal Growth Portfolio）解决了连续时间不完全市场下期货合约的定价问题，推导出不完全市场期货定价模型的解析表达式。该表达式具有与完全市场持有成本模型（即现货价格与持有成本之和）相似的结构．表现为现货价格与现货价格同某一价格因子乘积的和，价格因子的正负取决于现货价格的变化。模型实证采用动态模拟方法．所得理论期货价格与实际期货价格拟合度很高。本文用相同的方法和数据对完全市场单因素持有成本期货定价模型进行了检验．结果表明不完全市场期货定价模型比完全市场单因素持有成本期货定价模型更准确。     

沪深300股指期货市场中的宏观经济信息发布与价格发现

利用沪深300股指期货、现货市场1分钟高频数据,采用信息份额模型(IS模型),研究在有宏观经济信息发布时沪深300股指期货市场价格发现的日内效应及其影响因素.实证结果表明,在宏观经济信息发布时期,期货市场的信息份额会增加,这可能来源于期、现货市场交易机制、交易者构成、指数形成方式的不同.此外,工业企业利润累计同比和贸易顺差信息发布对价格发现作用有显著的影响,而CPI等“价格”类信息对价格发现的影响并不显著.     

房屋价格与收入基本面关系研究

利用面板平滑转换模型对我国35个大中城市的房屋价格和收入基本面的关系进行研究，结果发现：房屋价格与工资收入之间存在显著非线性关系；房屋价格对工资收入的线性弹性系数约为0.602，即：平均工资上涨1个单位，房屋价格上涨0.602个单位，而非线性部分则每个城市各不相同；深圳、北京、上海、杭州等城市的房屋价格存在相对较大的非线性，与支撑房价的收入基本面背离较多，可能存在泡沫成分；在房屋改革初期我国房屋价格经历了一段房屋价格向收入基本面回归的过程，金融危机前房价出现了偏离收入基本面的现象，金融危机促进房屋价格向收入基本面靠近，但是金融危机后的救市措施和宽松的货币环境等因素再度导致房价偏离收入基本面.     

技术采用、实物期权和资产价格

针对技术进步的不确定性、嵌入性以及技术采用的不可逆性, 将公司的技术更新机会表示为一交换期权, 得到了最优的投资规则,并探讨了模型的资产定价含义.通过将Beta值表示的风险与公司特征联系起来,模型为从风险角度理解股票收益横截面上表现出的规模和价值效应提供了一个视角.     

范围经济、集体外包与市场价格

为解释供应链城等由于集体外包行为导致的集聚现象,建立一个由一个承包方和多个外包客户参与的博弈模型,定义完全参与的集体外包均衡(FPCOE),并通过FPCOE建立范围经济和最终市场价格之间的联系.结果表明,1)如果范围经济程度达到足够高水平,并且存在一个触发客户,则FPCOE将是唯一的博弈均衡;2)在FPCOE的情形下,最终市场的价格随着范围经济程度的提高而下降;3)当范围经济的程度进一步提高,FPCOE对应的最终市场价格低于自制均衡时的价格.这意味着,范围经济可以通过集体外包行为为最近观察到供应链城等集聚现象和"中国价格"现象提供一个可行的解释.     

未确知测度模型在艺术品定价中的应用

文章在构建艺术品评价指标体系的基础上,利用专家评分数据,通过信息熵确定各指标权重,首次运用未确知测度模型对艺术品进行综合等级评价,并将评价的结果转化为艺术品价格,得到一种新的艺术品定价方法.实证应用以2011年艺术品拍卖市场上齐白石的画作进行定价分析,实证结果表明模型将定性描述转化为定量测度,能够降低主观评价的随意性,为艺术品定价提供客观依据和参考.     

理性、有限理性、噪音与资产价格

通过构建一个世代交替条件下,同时存在BSV投资者、噪音交易者以及理性预期投资者的均衡模型,在理性预期均衡条件下扩展了BSV模型.通过对模型均衡价格的分析以及进一步的数值模拟发现:在套利限制与噪音交易同时存在的条件下,风险厌恶的理性预期投资者并不能完全纠正BSV投资者心理偏差对于风险资产价格的影响,导致均衡市场价格几乎时时偏离信息效率价格.如果投资者非理性的状态能够充分多样化,那么风险资产价格过度波动程度就可以被大大减弱.     

基于SSA-ELM的大宗商品价格预测研究

随着经济全球化的发展,国际期货市场中各大类大宗商品价格波动剧烈,而全球经济形势不明朗以及货币政策不确定使得大宗商品期货价格难以被准确预测.本文选取玉米,原油,黄金分别作为大宗商品农产品类、能源类、金属类的代表对象,基于奇异谱分析方法(singular spectrum analysis,SSA),对商品期货价格进行分解,结合Kmeans动态聚类技术将分解量聚合成不同特征的价格序列,再采用具有优良特性的极限学习机算法(extreme learning machine,ELM)对模型进行训练,得到大宗商品期货价格预测模型.实证结果表明,采用序列分解聚类策略能够显著提高模型预测精度,在价格未来的整体水平和变动方向上都能达到较好的预测效果.     

违约风险对期权定价的影响

在违约条件下，证券的特有者将得到无违约风险证券价值的一定比例的补偿，就对方所发行的同等级要求权的衍生证券和债券而言，预期无违约价值的比例是相同的，文章据此来推算违约风险对期权的影响。     

Aumann—Shapley定价公式在分配问题中的应用

基于无原子对策原理，探讨了Aumann－Shapley（A－S)定价公式在分配问题吉的应用，并对其公理性质进行了深入分析。最后详细研究了当得润函数决定于特定数学规划问题时，如何应用A－S定价机制进行联营企业利润的分配。     

深圳股市价格运动可预测性的研究

讨论了市场的可预测性及有效性的关系。以深圳股票市场为对象，研究了股票价格或各类指数的可预测性，发现深圳股市综合指数和各类分类指数的对数可以认为服从随机走动，而在被检验的6个股票价格中发现两个股票价格的对数不服从随机走动，只服从单位根过程，随机扰动项具有序列相关性。检验方法包括用Phillips-Perron检验法检验单位根过程，用方差比检验法检验随机走动等。