随机波动模型的持续性和协同持续性研究

波动持续性是广泛存在于经济和金融时间序列的一类普遍现象，它反映了经济和金融的风险相关性，在介绍随机波动模型有关要概念和性质的基础上，从单整的角度讨论了随机波动模型存在的持续性，并以此为基础，讨论了向量随机波动模型存在的持续性和协同持续性，给出了随机波动模型的协同持续定理，此外，文中进一步讨论了协同持续存在的条件和有关性质，给出了协同持续关系的误差校正模型形式。     

向量GARCH过程协同持续性研究

在Bolleralev和Engle提出波动协同持续概念的工作基础上，本文提出了部分协同持续、分块协同持续等概念，并讨论了时间序列的平稳性与波动持续性的等价关系，进一步研究了协同持续(co-persistence)的本质；在两种情况下，证明了协同持续的不存在性；以及在二维情况下，说明了完全线性相关的两变量协同持续的关系；并探讨了协同持续与协整的联系，这有利于深刻理解波动的协同持续性。     

向量FIGARCH过程的持续性

协同持续是协整概念在时间序列二阶矩意义上的体现，主要讨论条件方差过程之间的长期均衡关系。基于脉冲响应分析给出分数维波动持续和协同持续的定义，并研究了一类范围更广的模型族——FIGARCH过程的持续性问题。最后，运用双变量FIGARCH模型对我国两大证券市场的波动持续性进行检验，实证表明其波动行为存在分数维协同持续现象，这为动态金融风险规避策略的构建提供了理论依据。     

向量GARCH模型的非线性协同持续

讨论波动持续性的函义，介绍向量GARCH模型的持续性及协同持续的定义，来研究上海和深圳股市，发现股市表现很强的持续性，但不存在线性的协同持续。提出非线性协同持续的概念，并提出用小波神经网络逼近非线性协同持续函数，同时证明沪深股市存在非线性协同持续关系。     

基于协整理论的协同持续研究

首先介绍了持续性与协同持续概念,对于文献中已给出的两个协同持续定义,证明了它们之间存在内在联系,进一步建立了协整与协同持续的关系,给出了向量GARCH过程具有协同持续的条件,在矩意义下将协整与协同持续统一起来,并给出了估计和检验方法.初步将时间序列一阶矩的理论和方法在二阶矩中得以应用,有助于研究经济领域中的波动过程的协同持续性问题.     

波动协同持续存在性研究

本文对几种多维GARCH模型的波动持续性及协同持续性条件进行了分析和研究,得出正交GARCH、广义正交GARCH、完全因子GARCH过程的协同持续与各分量波动过程的协整存在密切的关系,而Hadam ard乘积GARCH过程不存在协同持续,BEKKGARCH过程在因子模型的表达下存在协同持续,常条件相关GARCH过程不存在因子表达等结论.     

基于“已实现”波动的协同持续研究及其应用

目前文献中对金融波动持续性和协同持续性的研究都是以低频金融数据为研究对象的.而随着信息技术的发展,高频金融数据的储存和获取更加便利.针对高频金融数据,采用“已实现”波动作为新的波动度量方法,并且给出基于“已实现”波动的金融时间序列波动持续性和协同持续性的定义,并且采用上海股票市场和深圳股票市场的高频金融数据对两个股票市场的波动的持续性和协同持续性进行了实证研究.     

多元变结构门限GARCH模型的伪协同持续性研究

首先在理论上证明了变结构GARCH模型与IGARCH模型的关系,从而给出了波动持续性产生的一个主要原因,其次基于变结构GARCH模型伪持续性的概念给出了多元变结构门限GARCH模型伪协同持续性的定义;最后应用深圳和上海两个股市的日数据进行实证研究,表明两个股市的波动都存在很强的持续性,且他们之间是伪协同持续的.     

基于高频方差持续的资本资产定价模型研究

对高频金融时间序列的“已实现”波动和“已实现”协方差提出相应的模型并建立“已实现”波动自回归移动平均模型和“已实现”波动向量自回归模型.同时,给出了高频时间序列持续性定义及相关性质.在“已实现”波动自回归移动平均模型基础上,从条件方差持续性的角度,讨论了条件方差的持续性对资产资本定价模型的影响.又进一步讨论了多资产组合条件下,“已实现”波动向量自回归模型持续性对组合投资的影响.给出了基于“已实现”波动自回归移动平均模型的实证分析,指出当模型具有单位根时条件方差对资产定价的影响是持续的.最后讨论了条件方差持续性质在金融分析中的现实意义.     

多分辨持续及协同持续研究

为刻画金融风险随时间尺度的变化关系,基于小波分析和脉冲响应分析,给出了多分辨持续及多分辨协同持续的定义,扩展了先前有关波动持续及协同持续相关主题的讨论,分析了多分辨持续的三种状态并论证了多分辨协同持续与协整之间的对应关系.这为描述金融风险的动态变化特征和消除其影响提供了理论依据,并给出实证加以验证.     

上海股市投资组合的非线性协同持续研究

利用GARCH模型对上海股市个股的持续性进行分析。由协同持续的思想,从投资组合的角度研究消除风险的持续性达到规避风险的途径。通过对上海股市实例分析,发现线性组合后持续性不降低反而升高。进一步考虑金融市场的非线性性,扩展了协同持续的概念,利用投资组合的非线性协同持续,可以达到规避风险的目的。     

具有方差持续性的套利定价模型研究

在介绍有关方差持续性和协同持续性概念的基础上 ,首次将有关的概念应用于以套利定价理论为背景的多因子动态模型的二阶矩的结构分析 ,并讨论了动态因子存在持续性和协同持续性时对组合资产风险率和收益的影响 ,得到了一些有益的新结论 .     

高频金融时间序列的协同持续关系研究

对向量高频时间序列的“已实现”协方差阵提出相应的模型并建立了“已实现”向量自回归模型.应用Bollerslev和Engle提出的持续和协同持续概念,讨论了“已实现”向量自回归模型存在线性协同持续的充要条件和寻找这种线性协同持续向量的方法,在此基础上进行了实证分析,表明沪深两股市之间不存在线性协同持续关系.最后指出协同持续概念在动态组合投资、风险规避策略中的意义和作用.     

Common Persistence and Error-Correction Mode in Conditional Variance

1　 IntroductionThe persistence of GARCH model implies that the shocks of the current conditionalvariance remain persistent effects for the conditional variances of all future horizons,i.e.the current conditional variance would never be equal to zero as time is infinite.Theconception of persistence existing in the autoregressive conditional heteroscedasticityprocess was firstly introduced by Engle and Bollerslev ( 1 986) .They studied theintegration GARCH model or IGARCH model and analy…     

多维高频数据的"已实现"波动建模研究

金融市场高频数据的分析与建模是金融计量学一个全新的研究领域.把基于一维高频数据的“已实现”波动率扩展到多维高频数据情形,给出“已实现”协方差阵,并给出了协方差阵的极限性质,用以刻画多维金融变量的波动率和相关性.研究了基于上证综指和深圳成份指数高频数据的“已实现”协方差阵的特性,最后针对它的长记忆性建立了FIVAR模型,该模型刻画了上证综指和深圳成份指数各自的波动性和之间的相关性.研究发现,“已实现”波动和“已实现”协方差取对数后具有良好的正态分布特性,相同的长记忆性.针对“已实现”协方差阵建立的FIVAR模型为进一步研究波动的协同持续性提供了基础.     

动态投资组合风险控制策略

从股市上采集的大量股票收益率数据表明,前后相邻的股票收益率数据呈现出一定程度的依赖关系,即前期收益率呈现出大的波动幅度,紧接着后期收益率也呈现出大的波动幅度,这样的波动特点被称之为"波动聚集性","风险传染性",在金融计量上,通常用收益率的方差来定量刻画收益率的波动幅度的大小和相应收益率风险的大小,因此本文选用能准确拟合金融资产收益率方差的GARCH模型来刻画金融资产收益率的这种"风险传染性",在此基础上应用协同持续思想构建了投资组合的风险优化控制模型,并求得了相应最优投资组合权重.选取6支股票作了实证检验.检验结果表明,按该模型配王的投资组合收益率长期被控制在较小的风险范围,在统计上亦表现出较高的夏普比.