基于符号价格极差的金融资产波动率预测研究

从价格极差在补充波动率预测方面的优秀表现和收益率符号信息在资本市场的广泛运用出发,本文将价格极差与收益率符号结合起来,构建了符号价格极差这一影响因子,并加入到4个主流的HAR模型中.基于上证综指的5分钟高频交易数据的实证结果表明:符号价格极差短期内对未来波动率影响显著且具有"非对称性",负(正)的符号价格极差导致未来波动率明显提高(降低);样本外预测结果显示,引入符号价格极差能够显著提高模型的预测能力且结果是稳健的,其中HAR-RSV-SR模型和HAR-Q-SR模型分别在对短期(1天)和中长期(5天和20天)的未来波动率预测中,表现出最高的预测精度.本文的结论对于波动率在资产定价和风险管理上的应用有着重要的参考价值.     

投资者信心指数发布对股市的影响——一个信息传递理论分析框架

研究投资者信心对投资者自身和他人决策行为的影响,以及对风险资产价格和波动率的影响是这一领域的关键话题。在Diamond和Verrecchia的信息传递模型基础之上,考虑投资者信心因子对均衡解的影响,对原模型进行扩展,并给出没有发布信心指数和发布信心指数两种情况下的风险资产均衡价格和波动率。结果表明,在公布信心指数后,均衡价格的波动率相比于没有公布信息指数时的波动率变小了,从而说明公布投资者信心指数可以减少股市的波动。     

考虑价格跳跃性的天然气期货定价模型及实证分析

对天然气价格的跳跃性和均值回复过程进行实证分析,发现天然气价格具有均值回复和跳跃性;在三因素模型基础上,考虑天然气价格的跳跃性,提出了带有跳跃性的天然气期货价格模型,并用高斯化滤波器处理非高斯分布变量;利用纽约商品交易所(NYMEX)的天然气期货日常价格作为样本数据对模型进行检验。结果表明:天然气价格具有明显的均值回复和跳跃特征,且向上跳跃的概率较大,天然气价格具有长期增长的趋势;投资者要求天然气价格的非跳跃随机波动的风险溢酬为正;与三因素模型相比,考虑价格跳跃性的期货定价模型的拟合和预测能力更好。     

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.     

考虑季节性和跳跃性因素的天然气期货定价模型及实证研究

针对天然气期货价格受季节性和跳跃性因素影响的问题,本文考虑了季节性和跳跃性因素,建立了具有季节性和跳跃性的天然气期货定价模型。采用高斯化滤波器处理非高斯变量。为了验证模型的实用性,利用纽约商品交易所(NYMEX)的天然气期货日常价格数据对模型进行实证分析。结果表明,天然气价格季节性周期为一年;天然气期货价格短期和中期偏离具有较强的均值回复性;天然气期货价格具有跳跃性,且向上跳跃的概率较大;投资者要求天然气价格的非跳跃随机波动的风险溢酬为正;与传统的模型相比,考虑价格季节性和跳跃性的期货定价模型具有更好的拟合效果和预测能力。     

原油价格预测：近30年研究回顾和未来展望

原油价格预测是能源经济和资产定价领域的重要研究方向，其研究热度正逐年上升。文系统梳理了30多年来原油价格预测领域的相关文献，从以下4个方面进行了现有文献的综述与讨论：(1)原油价格预测对象；(2)原油价格的影响因素、预测变量和理论基础；(3)原油价格预测方法与模型；(4)原油价格预测的实践意义。最后，结合当前热点和未来发展趋势给出值得进一步研究的方向：一是使用气候风险等新的预测信息；二是充分利用多源异构数据；三是提高机器学习等预测模型的可解释性。     

基于跳跃、好坏波动率与百度指数的股指期货波动率预测

本文首次将百度指数引入HAR波动建模框架,基于跳跃、好坏波动率与百度指数提出HAR改进模型,实证研究揭示股指期货波动运行规律,并通过MCS检验分析预测模型优劣.HAR建模考察连续-跳跃波动、好-坏波动率的两种已实现波动分解.为了降低波动率估计偏差,基于序列相关法仿真统计最优抽样频率,利用已实现核修正的ADS检测识别跳跃,进一步修正好坏波动率与符号跳跃.基于沪深300股指期货的样本内外预测表明:连续波动比跳跃波动对未来已实现波动的预测贡献更大;好坏波动率具有不对称的波动冲击,好(坏)波动率抑制(加剧)未来波动性;符号跳跃对未来波动具有负向冲击;好坏波动率分解优于连续与跳跃波动分解;百度指数能显著提升HAR波动建模的样本内外预测能力;MCS检验证实,考虑符号跳跃与百度指数的HAR-RV-SJ-BI模型表现最佳.研究结论对认识股指期货波动规律和市场风险具有意义.     

基于外部信息冲击的符号跳跃变差高频波动率模型

现阶段研究高频波动率的主流HAR-RV-跳跃模型仅考虑了与高频波动率有关的内生变量,忽视了外部信息冲击的影响,对高频波动率的估计和预测可能存在偏误.本文尝试将外部信息冲击引入到HAR-RV-跳跃模型中,构建基于外部信息冲击的符号跳跃变差高频波动率模型(HAR-VRV-跳跃模型).这类模型不仅兼顾内生因素和外部信息冲击对高频波动率的共同影响,还考虑了多元信息冲击的非对称效应.通过选取沪深300和中证500指数的高频交易数据作为研究样本,并利用滚动时间窗口预测和SPA检验对HAR-V-RV-跳跃模型的预测能力进行了评价,结果表明:HAR-V-RV-跳跃模型可以依据外部信息冲击的类型对高频波动率做出更准确的预测,其预测能力明显优于现有的HAR-RV-跳跃模型.但是,HAR-V-RV-跳跃模型对平稳期高频波动率的预测表现优于非平稳期.     

基于SV-POT-TDRM的沪深300股指期货尾部风险研究

使用随机波动率模型修正沪深300股指期货收益率序列的波动聚集效应,并在残差服从正态分布和极值分布的假设下,分别计算了度量尾部风险的VaR、ES及尾部扭曲风险测度(TDRM)值。研究发现:股指期货日收益率序列呈现负偏、尖峰厚尾及波动聚集的形态;使用随机波动率模型可以较好地预测波动率的变化;假设残差分布服从极值分布的模型结果优于假设残差分布服从正态分布的模型结果,说明极值模型在尾部分析上比正态分布更加适用;使用扭曲尾部风险测度估计尾部风险,通过扭曲函数的选取与风险厌恶系数的不同设定,调整尾部风险发生的概率,反映了投资者的主观风险偏好,在相同置信水平下,得到的尾部风险估计值比VaR更精确。     

基于双因子柳树的中国可转换债券定价研究

近年来,可转债已经成为我国上市公司再融资的重要方式,因此如何对其进行定价受到广泛关注.本文综合考虑了随机利率、股价、违约风险、赎回回售条款的触发条件,提出采用股价利率双因子柳树模型对我国市场上的可转债进行定价.较之现有的模型,柳树法模型的定价结果与可转债的市场价格匹配度更高.在估计标的股票的波动率参数时,本文既考虑了历史波动率也考虑了隐含波动率(通过可转债市场价格校准模型得到的波动率).实证结果表明采用隐含波动率时模型的精度有很大的提高.     

基于多分形波动率测度的ES风险度量

多分形波动率(Multifractal Volatility,MFV)是一种最近提出的金融市场波动率测度方法。以上证综指和标准普尔500指数的高频价格数据为例,构造了多分形波动率测度的lnMFV-ARMA动力学模型,并运用基于Bootstrap方法的后验分析过程,实证对比了lnMFV-ARMA模型与其他6种常用波动模型对ES(Excepted Shortfall)风险测度的估计精度差异。实证结果表明:在所考察的大多数分位数水平下,lnMFV-ARMA模型对ES风险测度的估计精度都优于许多现有常用波动模型,特别是对标准普尔500指数的极端价格波动风险具有最优的刻画能力。     

基于TVS-HAR模型的农产品期货市场已实现波动率的预测研究

本文以4种农产品期货的高频数据为样本,在实证考察预测因子对农产品期货已实现波动率的预测能力基础上,通过假定时变HAR模型的参数遵循独立正态-伽马自回归过程先验分布,构建了具有时变稀疏度的HAR模型(TVS-HAR),以同时考虑预测模型参数的时变性和预测模型的时变性,并采用MCS检验评价和比较该模型和其他HAR族模型的样本外预测性能.实证结果表明:TVS-HAR模型能较好地识别和拟合潜在预测因子对农产品期货市场波动率的预测的重要性和影响程度的时变性;跳跃成分对我国农产品期货市场已实现波动率具有一定的预测能力;相对于其他几类HAR模型,TVS-HAR模型的预测性能最好.     

Brent原油期货市场波动结构突变点预测

针对Brent原油期货市场可能存在结构突变点（结构断点），引入了隐马尔科夫模型(Hidden Markov Models，HMM)对其进行波动状态预测，但是由于HMM模型测度下的波动状态中可能存在伪结构突变点，再使用迭代累积平方和(Iterated Cumulative Sums of Squares，ICSS)模型对Brent原油期货市场波动结构突变点进行诊断，并修正其波动状态，为了检验ICSS-HMM-EGARCH模型对Brent原油期货市场结构突变点预测的准确性，基于修正后的波动状态再次使用HMM-EGARCH模型对Brent原油期货市场进行波动率预测。最后，采用成功率(Success Rate，SR) 和基于平均误差函数(Root Mean Squared Errors，RMSE)的Diebold-Mariano(D-M)模型分别对预测波动状态和预测波动率的准确性进行检验。实证结果表明：Brent原油期货市场中存在波动结构突变点；HMM模型测度下的波动状态中存在伪结构突变点，而ICSS-HMM-EGARCH模型能够修正波动状态中的伪结构突变点；基于修正后的波动状态后HMM-EGARCH模型能够对Brent原油期货市场进行更加准确地波动率预测，因而ICSS-HMM-EGARCH模型能够准确地预测Brent原油期货市场波动结构突变点。     

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.     

我国铁矿石进口价格预测的ECM-SVR混合模型

作为钢铁工业生产的重要原材料之一,铁矿石进口价格的剧烈波动给我国钢铁企业带来巨大的冲击.本文通过分析影响铁矿石价格波动的多种因素,包括供需关系、运费成本、国内外经济环境等,挖掘影响铁矿石进口价格的关键因素,综合考虑其线性和非线性均有的复杂时间序列特征,提出一种基于误差修正模型(error correction model,ECM)和支持向量回归(support vector regression,SVR)的铁矿石价格混合预测模型ECM-SVR.实证结果表明:与单一基准模型和传统混合模型相比,新模型具有较高的预测准确率,这对于钢铁企业控制原料成本和市场投资者合理规避价格风险具有重要指导作用.     

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。     

沪深300指数期货已实现波动率的跳跃行为

采用修正的已实现门阀多次幂变差研究沪深300股指期货已实现波动率的跳跃特征,并通过构建考虑跳跃的AHAR-C-TCJ模型研究沪深300股指期货已实现波动率的跳跃成分对股指期货市场未来波动率预测的影响。结果表明:沪深300股指期货波动率的连续成分存在较强的长记忆性,而离散跳跃序列的长记忆较弱,但仍具有一定的可预测性;跳跃的久期序列的自相关性较强,而规模序列的自相关性不显著;显著的离散跳跃对沪深300股指期货日、周以及月的已实现波动率的预测都存在显著的正向影响,AHAR-C-TCJ模型能显著提高股指期货市场波动率的预测精度,尤其是标准差形式和对数形式的AHAR-C-TCJ模型。     

多分形波动率测度的VaR计算模型

以上证综指长达6年时间的5分钟高频数据为实证样本,首先提出了一种基于多分形谱(Multifractalspectrum)分析的市场波动率测度方法(Volatility measurement),并进一步探讨了其在市场风险价值(VaR)计算中的模型设计和应用.实证结果表明: 我国新兴资本市场的价格波动确实具有显著的多分形特性,且与各类线性和非线性GARCH族模型相比, 在高风险水平上,基于多分形波动率测度的VaR模型具有更高的风险测度精度.     

高频环境下沪深300股指期货波动测度——基于已实现波动及其改进方法

作为中国唯一上市交易的金融期货产品,沪深300股指期货在资本市场价格发现和风险防范过程中扮演重要角色, 科学准确地测度其收益波动对充分实现股指期货避险功能具有重要理论和现实价值.在日内高频信息环境下分别采用经典已实现波动率、已实现极差波动率和已实现双幂波动率等三类方法对沪深300股指期货的收益波动进行测度,通过样本内预测误差指标对上述 方法的测度性能进行比较. 实证结果表明:沪深300股指期货在上市交易后表现出由剧烈波动 到渐趋平稳的波动特征,已实现波动的改进方法在沪深300股指期货收益波动的测度性能上具有较为明显的优越性.     

多品种期货组合风险评价模型及其应用研究

针对SPAN和TIMS保证金模型运用情景模拟法模拟期货合约多种价格风险的复杂性及使用风险线性叠加评价多品种期货组合风险导致的预测不精确的特点与弊端,提出了多头和空头损失不对称原则,建立了期货组合市场风险非线性叠加评价模型,解决了期货组合每一交易日最大损失的预测问题.模型的特点一是采用WKDE法对单个期货合约精确地预测未来交易日风险值,简化了SPAN和TIMS系统测算单个合约风险的复杂性.二是考虑了不同头寸之间风险对冲和组合中合约风险非线性叠加,解决了SPAN和TIMS系统由于期货组合风险线性叠加而导致风险评价不准问题.三是引入EWMA法计算动态迁移相关系数矩阵,避免了静态的相关系数矩阵不能有效及时地反映相关系数动态变化的缺陷.