基于安全资本增长策略的多阶段资产配置模型

在安全资本增长策略的基础上，建立了安全资本增长的多阶段资产配置模型。并以中国证券市场为依托，对多阶段资产配置进行了实证研究。文中资产配置问题考虑了未来的经济环境的不确定性，采用情景生成的方法采处理不确定的风险资产收益，不同资产间的投资分配比例在每期期初都要进行调整，同时考虑了风险约束，对模型采用遗传算法，得到了控制风险条件下最大期末财富的资产配置策略。     

基于贝叶斯网络的团队仿真训练情景生成方法

对于基于EBAT的团队仿真训练,情景的有效生成直接决定了实际的训练效果.为解决随机条件下,考虑关键事件因素的情景生成问题.在对情景生成过程建模的基础上,引入训练目标、事件、关键事件等要素,提出情景贝叶斯网络模型.基于贝叶斯网络推理方法,建立情景贝叶斯网络推理的数学模型,并提出启发式推理方法.针对情景案例进行建模及推理实现,并对结果进行分析.结果表明,关键事件重要程度影响下的情景贝叶斯网络建模及启发式推理,能直接提高关键事件对情景生成结果的控制能力,从而使情景生成结果更为有效.     

非线性资产定价模型与特质波动率之谜

在资产收益分布非正态性或者投资者效用函数比二次型更复杂的条件下,依据均衡定价理论推导出一个基于消费的非线性资产定价模型.该模型不仅捕捉了收益的波动风险,而且可以捕捉收益的高阶矩风险.通过实证检验,发现包含因子平方项的非线性资产定价模型比传统的线性资产定价模型有更好的定价效率.分别以非线性定价模型和传统线性定价模型对"特质波动率之谜"进行检验,发现基于非线性定价模型估计特质波动率会使"特质波动率之谜"明显减弱,说明非线性资产定价模型比线性资产定价模型能够更有效地解释这一典型的市场异象.     

基于情景的装备发展战略环境分析方法

未来战略环境分析是正确制定装备发展战略的前提条件. 提出了基于情景的武器装备发展战略环境分析方法. 方法分三阶段: 首先通过识别未来战略环境动力因素及其输出, 构建未来战略环境空间; 其次主观评价因素输出之间的相容性, 在此基础上根据建立的目标规划模型计算情景概率; 最后根据情景相容性指标和情景概率选择合理情景集合, 并对合理情景集合进行分簇. 以某类装备发展战略环境分析为例, 说明了方法的可行性和有效性.     

基于贝叶斯原理的随机波动率模型分析及其应用

基于贝叶斯原理,对随机波动性模型进行研究,并将随机波动率模型应用股市风险价值VaR的估计与预测.针对中国股市数据进行的实证结果表明,与GARCH模型相比,随机波动率模型能更好地描述股票市场回报的异方差和波动率的序列相关性;基于随机波动率的VaR较GARCH模型的VaR具有更高的精度.     

资产负债管理模型及在辽宁养老金问题中的应用

在资产负债管理随机规划模型的基础上,根据国内实际情况,改进了模型的约束条件,建立了适合国内情况的资产负债管理模型.进一步以辽宁养老金管理问题为背景,考虑了未来各种资产收益、工资变动以及养老金支付的不确定性,确定出计划期间缴费成本和赤字惩罚最低的缴费率和最佳的资产配置.通过辽宁养老金实际数据的计算,得到符合实际情况的结果.     

中国证券市场Knight不确定性度量及资产定价研究

针对资本市场中不能被单一资产收益分布描述的Knight不确定性,首先分析了投资者信息集与这类不确定性的关系.在此基础上依据投影概率理论描述它以及传统风险对资产收益的映射过程,并构造了考虑这类不确定性的新定价模型.通过度量中国证券市场Knight不确定性及研究其对资产价格的影响,发现我国证券市场这类不确定性近几年来呈现出递减趋势且其大小略小于美国市场.另外,实证结果显示Knight不确定性能够参与定价并与收益率负相关,说明中国证券市场投资者对其呈现出喜好的态度.     

中国股票市场的非对称效应研究

为检测重大风险事件对我国股票市场影响的非对称效应,运用贝叶斯MCMC推断技术对我国上证综指和深证成指进行了实证研究.研究结果显示:基于t-分布的门限随机波动模型比基于正态分布的随机波动模型能更加合理地刻画经济事件、政治事件和自然灾难对我国股票市场收益和波动影响的非对称特性.并且发现,经济事件、政治事件和自然灾难对我国股票市场收益和波动的影响均具有显著的非对称性.相对而言,政治事件对股票市场收益的影响存在正向杠杆效应,而经济事件和自然灾难却存在反向杠杆效应;经济事件和政治事件对股票市场波动的冲击存在正向杠杆效应,而自然灾难则存在反向杠杆效应.此外,除在牛市环境下利好经济事件和利空经济事件对股票市场收益和波动的影响具有反向杠杆效应之外,其它风险事件在熊市和牛市环境下对收益和波动的影响均具有正向杠杆效应.     

基于全部组合收益概率最大的最优新增组合套期比率

提出了全部资产组合收益大于0概率最大原理,以全部资产组合单位风险期望收益最大为目标函数,以全部资产组合期望收益大于0为约束条件,建立了基于收益概率最大的新旧两组套期保值决策模型.该模型的特色与创新一是通过中心极限定理分析得到了在套期保值过程中使全部资产组合收益大于0的概率最大的两个基本条件:全部资产单位风险的收益最大和全部资产组合收益大于0;二是通过确定新增资产组合的套期保值比率使全部资产套期保值的组合收益大于0的概率最大.解决了在旧组合套期保值比率不可调整时,如何确定新组合的套期保值比率,使全部资产整体收益大于0的概率值最大的问题;三是通过建立新、旧两个套期保值资产组合风险非线性叠加的函数表达式,解决了在新增一组套期保值资产时, 如何确定全部资产组合风险的问题;四是最优套期保值比率的优化目标同时兼顾收益和风险因素.     

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.     

波动率风险溢酬: 时变特征及影响因素

应用香港市场的数据, 通过构造恒生指数看涨期权的动态delta中性组合估计了股票市场的波动率风险溢酬, 并对其时变的 特征和影响因素进行了分析. 实证结果表明: 香港股票市场上的确存在显著为负的波动率风险溢酬, 说明波动率的确是随机的, 是市场中存在 的另一个风险源. 而投资者是厌恶波动率风险的, 并通过支付较高价格购买股指期权来规避这一风险, 股指期权并非股票现货的冗余证券. 并且, 波动率风险溢酬呈现明显的时变特征, 其最重要的影响因素是股票现货市场的波动率, 股市当前的波动率越大, 投资者对未来波动的预期和风险 厌恶程度越高, 越愿意为规避波动率风险支付更高的风险溢酬.     

单阶段R&D项目与有价证券投资组合优化的情景生成模型

不确定性是市场的本质, 分散投资于不同种类的资产可以降低投资整体的风险, 并增加在长期投资中获得更多收益的可能性. 基于矩近似方法, 建立了单阶段R&D项目与有价证券的投资组合优化问题的情景生成模型, 并通过一个实例来说明该模型的分析过程. 研究成果为进一步研究单阶段R&D项目与有价证券的投资组合问题奠定了理论基础和决策支持.     

基于日内价格幅度与回报的随机波动率模型

金融资产波动率测量与建模是金融理论与实践中的一个重要课题，已经有了许多测量与建模方法。本文引入了基于日内价格幅度与回报两个测度指标的随机波动率模型。利用中国股市数据进行的实证结果表明，与单测度指标的随机波动率模型相比．基于两个测度指标的随机波动率模型能更好地描述股票市场波动率和市场波动风险。     

随机波动模型参数估计的新算法及其在上海股市的实证

研究用马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC)算法估计随机波动模型的参数问题.基于“前向滤波,后向抽样”方法提出一种新算法,并将新算法同原有算法进行了比较.然后利用新算法对上海股市进行波动性分析,发现中国涨跌停板制度对波动的持续性估计有着重要的影响,忽视这些因素将会导致波动的持续性被高估.     

中国股市波动的异方差模型及其SPA检验

以中国股票市场最具代表性的股价指数-上证综指的高频(High-frequency)数据样本为例,实证计算了以GARCH族模型和随机波动(Stochastic volatility)模型为代表的不同异方差模型对中国股市波动率的预测,并进一步运用SPA(Superior predictive ability)检验法,实证检验了不同异方差模型对中国股市波动的刻画能力和预测精度问题.实证结果显示,就中国股市而言,随机波动(Stochastic volatility)模型是预测精度最高的异方差模型,但在某些损失函数标准下,EGARCH模型也具有良好的波动预测表现.     

Study of Modern Securities Pricing Model

On the basis of the theory of system, epistemology, and feedback control, a novel securities pricing model — stochastic volatility pricing model (SVPM) with jump and feedback mechanism is proposed. This model overcomes the defect of traditional SVPM models that neglect the important events happening frequently in financial markets, and also considers the interaction between investors and securities price. Theoretical analysis and numerical simulations indicate that this model can simulate the complex behaviors of real securities price better than traditional SVPMs. Comparisons suggest that the simulated return rates have the same statistical characteristics as the real stocks’. Finally, practical applications of this model show that this is of high precision, efficiency, robustness, and universality.     

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。     

股本规模、价格触限频率与波动溢出效应——来自沪深股市的实证研究

首先运用广义矩估计(GMM)方法,对沪深股市公司价格触限频率与股本规模之间的关系进行回归分析.其次采用事件分析法对涨跌停现象进行波动溢出效应检验.结果表明:流通股本规模越小的公司,其价格触限频率更高,而中小企业板股票的价格触限频率高于主板股票近两个百分点.而股本规模与其波动溢出效应的关系并不明显.研究说明中小企业板的涨跌停幅度应大于主板幅度,以更好地体现价格限制制度的作用.     

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.