投资者异常关注与成交量和波动率的交叉相关性及传导方向——基于复杂性理论视角

选取上证50指数中32只成分股为实证研究对象，以百度指数衡量投资者异常关注，突破原有的未考虑投资者行为与市场表现之间非线性复杂交互特征的线性范式框架，引入更符合金融市场实际的DCCA和基于时间延迟的DCCA复杂性方法研究投资者异常关注与成交量和波动率的交互效应及传导方向。结果表明：投资者异常关注与成交量和波动率均存在正向的交叉相关关系，且其与成交量的交叉相关性水平更高；投资者异常关注与成交量和波动率之间的交叉相关性传导方向是双向的，且随滞后期增加，交叉相关性水平逐渐减弱；进一步划分市场态势，发现牛市状态下投资者异常关注与成交量和波动率之间的交叉相关性强于震荡市。上述研究为深入探讨投资者行为与股票市场表现之间非线性依赖关系和复杂特性机理提供有益参考，也为投资者和监管部门提供决策依据。     

金融系统工程与风险管理的一些新进展

金融系统工程就是指以系统工程的理论方法研究应用干金融相关的微观和宏观经济问题,从系统科学与系统工程的理论视角,研究金融系统的动态特征和风险规律、预测与防范金融风险、应用金融工程技术进行金融创新等问题.金融系统工程把金融市场看作一复杂系统,可从系统内部的结构及系统与环境的相互作用来考察这一系统的特性,以便揭示金融市场演化的规律与金融风险形成的机理,是对系统工程的延展概念,丰富和拓展了系统工程的研究领域,有着广泛的应用前景.     

基于小波分析的金融波动分析

提出了一种基于小波方差的金融波动的长记忆分析方法,以及基于小波协方差的不同市场金融波动相关性的分析方法,用该方法对上海和深圳证券市场综合指数收益波动序列进行了分析,结果表明该方法是有效和可行的.又对长记忆随机波动(LMSV)过程同一尺度下和不同尺度下的离散小波变换(DWT)系数的相关性进行了分析,结果表明同一尺度和不同尺度下的DWT系数都是近似不相关的.     

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.     

后金融危机时代金融系统工程与风险管理研究的新进展专辑序言

1出版本专辑的背景后金融危机时代,全球和中国的产业格局正在发生深刻变化,虚拟经济与实体经济的关系更加复杂,金融危机并没有远去,金融风险就在我们的身边.面对复杂金融体系中的金融风险、金融安全、金融创新及其监管,无论是从理论上还是从实践中都需要认真地反思与研讨,我们需要构建不同于传统的风险管理模式应对时代挑战.     

金融风险的持续性及其规避策略

从动态角度研究金融风险问题 .金融时间序列波动持续性反映金融风险的相关性 .讨论了波动持续性的协同持续关系 ,基于协同持续的概念 ,讨论风险的规避策略 .给出一个有关汇率的实证分析 ,以支持文中的结论 .最后 ,指出了未来可能的研究问题.     

股市是经济的晴雨表吗?--基于2005-2017年沪深300指数和采购经理人指数数据

本文采用去趋势交叉相关性分析(DCCA)、多重分形去趋势交叉相关性分析(MF-ADCCA)、基于时间延迟的DCCA算法,选取2005年4月至2017年6月沪深300指数和采购经理人指数数据,对中国股市与经济的相依性、非对称性及传导方向进行研究,并引进DCCA交叉相关系数进行国内外比较分析,结果表明总体来看,股市与经济的交叉相关具有持久性,说明股市与经济存在相互影响;股市与经济的交叉相关具有非对称性:股市收益率(经济增速变化量)呈上升趋势比下降趋势时的交叉相关更具有持久性,同时,二者走势存在背离现象,说明股市不是经济的晴雨表;二者之间传导方向是双向的,且相同时滞时,股市对经济的影响更大;与美、英两国比较,中国股市与经济的交叉相关程度最弱.上述结果为宏观经济预测和调控提供重要参考.     

专辑序言:复杂金融系统工程与风险管理研究的新进展

1 出版本专辑的背景金融系统工程是近年才在国内兴起的学科,它以系统工程的原理、理论和方法研究金融系统的微观和宏观问题,包括金融系统的动态特征和风险规律、预测与防范金融风险、应用金融工程技术进行金融创新等问题.金融系统工程把金融市场看作是复杂性系统,从而可以从系统内部的结构及系统与环境的相互作用来考察系统的特性,以便揭示金融市场演化的规律与金融风险形成的机理.这是对系统工程的一个延展概念, 丰富和扩展了系统工程的研究领域,有着非常广泛的前景. 金融市场是个交叉开放的复杂适应性系统、整体秩序性与局部随机性的统一体,随着信息技术的迅猛发展、经济全球化与中国改革开放进程的全面推进,需要用系统的观点而不是局部的眼光来看待中国金融体系的演化,更多地从整个金融经济体系的角度把握金融创新与发展的脉络,进一步增强我国金融业的国际竞争力, 促进金融安全、高效、稳健运行,推动金融业的稳定健康持续发展, 为促进和构建国际金融新秩序做出贡献.为此, 从复杂系统科学的理论视角,研究全球金融危机、全球金融体系、全球化下金融系统的动态特征与风险规律、风险预测、金融安全与防范、金融创新与监管等方面的重要基础科学问题、关键技术与机制建设,有其重要的理论与现实意义. 为加强国际学术界在上述相关领域的学术交流,在2003年由中国系统工程学会金融工程专业委员会、中国科学院数学与系统科学研究院、湖南大学等单位发起组织了``金融系统工程国际学术研讨会'和``风险管理国际研讨会'系列会议. 2009年10月10--11日,第6届风险管理国际研讨会暨第7届金融系统工程国际研讨会在南京成功举行,在金融系统性思维下金融创新与技术发展的关键时刻,召开风险管理和金融系统工程的国际研讨会有着特别重要的意义.会议由中国系统工程学会金融工程专业委员会、中国科学院数学与系统科学研究院和南京大学主办,南京大学工程管理学院、南京财经大学承办,天津财经大学、弘业期货和江苏省证券研究会协办,国家自然科学基金委员会管理科学部资助,南京大学洪银兴教授、中国科学院数学与系统科学研究院汪寿阳教授担任大会主席,天津大学张维教授、南京大学李心丹教授等担任大会执行主席. 来自美国、欧洲、中国香港特区、中国台湾省及中国内地的80余所科研院所以及10余家证券、银行、保险公司等金融机构的200余名专家、学者与研究生齐聚一堂,从系统复杂性科学与系统工程的视角,对金融系统的动态特征和风险规律以及金融风险管理开展了广泛而深入的探讨. B-S模型创造者、诺贝尔经济学奖获得者、斯坦福大学Myron Scholes教授、中国科学院数学与系统科学研究院汪寿阳教授、天津大学张维教授、香港中文大学李端教授、上海证券交易所胡汝银教授、乔治亚理工学院Shijie Deng教授、香港城市大学Kin KeungLai讲座教授、湖南大学陈收教授、上海交通大学吴冲锋教授、厦门大学郑振龙教授、北京航空航天大学韩立岩教授、深圳证券交易所研究所何基报副所长,以及Risk MetricsGroup公司、德勤中国财务咨询公司、国信证券有关负责人以复杂金融系统的视角,从宏观和微观不同层次针对金融工程与风险管理等方面作了大会主题报告.本次会议在南京召开,成为海内外复杂金融系统工程与风险管理研究人员深入研讨中国金融创新实践、交流学术研究成果、发现前沿研究课题的重要平台. 为反映在金融系统工程与金融风险管理领域的最新研究成果,在《系统工程理论与实践》主编陈光亚教授和编辑部的大力支持下,出版本专辑.经过大会组织委员会和《系统工程理论与实践》编辑部组织评审,从向会议提交的200余篇投稿中遴选出了35篇论文,汇编为本专辑(由于篇幅所限, 部分论文将在后续的一期中刊登).     

基于CPS的相位误差估计算法

在基于星座相位特征（CPS）相位误差估计算法的基础上,对高阶QAM信号,利用循环相关函数的局部对称性,提出一种基于局部对称性检测的相位误差估计算法。此外,利用平稳信号相关函数小波变换后的性质,提出了两种基于循环相关函数小波变换的相位误差估计算法。最后详细分析了小波变换对高斯白噪声的影响。与CPS算法相比,基于对称性检测的算法在低信噪比下有一定的优势。基于Morlet小波变换的相位误差估计算法在低信噪比下性能最好,而基于Harr小波变换的相位误差估计算法在高信噪比下性能较好。     

一种基于小波模极大值的信号去噪算法

研究了小波变换中噪声和信号的次要的模量极大值曲线对定位信号特征点造成干扰的问题,提出一种基于小波模阈值和模极大值曲线长度阈值的去噪算法,并把该算法与传统小波阈值去噪算法进行了对比。仿真结果表明,该算法可以明显地去掉噪声和信号中次要的模极大值曲线,保留信号主要的模极大值曲线,在定位信号特征点上优于小波阈值去噪算法。     

基于MSV类模型的中国汇市与股市间溢出效应

金融市场波动特征及溢出效应一直是经济、金融学界研究的热点问题之一,SV模型作为一种有效刻画金融时间序列波动的工具,极具应用前景,但用于测度溢出效应的向量SV模型由于参数估计困难而鲜见于文献。本文借助WinBUGS软件,采用基于Gibbs抽样的MCMC方法,运用DC-MSV模型和GC-MSV模型分别对汇市与股市间的动态价格溢出效应和波动溢出效应进行研究。实证结果表明,汇市与股市间的价格溢出具有明显的时变特征,总体为负相关关系;汇市与股市间存在双向波动溢出效应,但汇市对股市的波动溢出要强于股市对汇市的波动溢出,呈现不对称性。     

基于动态方差的指数期货到期日波动效应

基于有关文献中关于到期日效应的诊断方法,指出其中波动效应诊断方法中存在的缺陷。在此基础上,提出基于动态方差的诊断方法。与传统波动效应检验方法相比,基于动态方差的诊断方法能够根据金融数据的特征,充分利用研究时段中各个异常波动的信息,分析到期日与比较日(非到期日)之间出现异常波动的差异,进而动态地诊断波动效应。     

基于正交小波包变换的判决反馈盲均衡算法

针对严重线性失真的水声信道,在分析正交小波包变换理论和判决反馈盲均衡算法的基础上,利用正交小波包变换良好的去相关性特性,对判决反馈盲均衡算法的前馈滤波器权向量进行修正,提出了基于正交小波包变换的判决反馈盲均衡算法(WPT-DFE)。与基于正交小波变换的判决反馈盲均衡算法(WT-DFE)和常规判决反馈盲均衡算法(CMA-DFE)相比,该算法具有收敛速度快、跟踪性能好、稳态误差小的特点。水声信道的仿真结果,验证了算法的有效性。     

基于ICA的多元金融市场波动溢出及实证研究

研究多个金融市场间的波动溢出效应能更好地刻画金融复杂系统的演化过程,有效防范和抵御金融风险。鉴于BEKK和DCC-MVGARCH等传统多元波动率模型存在的缺陷,运用独立成分分析(ICA)方法建立基于ICA的IC-EGARCH波动溢出扩展模型。实证分析了上证综指、上证基金、上证国债、美元兑人民币汇率和上海银行间同业拆借利率间的波动溢出效应。结果表明:我国股票、基金、债券、外汇和货币五个金融市场间存在不对称性的波动溢出;另外,IC-EGARCH模型的波动率预测效果显著优于BEKK模型和DCC模型,且在险价值(VaR)更低;新模型显著降低了多元波动率参数估计的个数。     

基于正交小波包变换的变步长双模式盲均衡算法

在分析正交小波包变换盲均衡算法特性的基础上,提出一种基于正交小波包变换的变步长双模式盲均衡算法(WPT-VDMA)。该算法利用正交小波包变换良好的去相关性和变步长,来加快收敛速度;利用符号判决实现基于正交小波包变换的常数模盲均衡算法(WPT-CMA)与基于正交小波包变换的判决导引盲均衡算法(WPT-DD)间的切换,以减小均方误差。仿真结果表明,与WPT-CMA和WPT-DMA(基于正交小波包变换的双模式盲均衡算法)相比,WPT-VDMA收敛后的均方误差分别减少约3.1dB和2.2dB,收敛速度分别快约6500步和3000步。因此,该算法具有收敛速度快、跟踪性能好、均方误差小的特点。     

像素级多分辨图像融合技术概述

多分辨率图像融合算法是目前常用的图像融合方法,可分为多分辨金字塔融合算法和基于小波变换的融合算法。详细介绍了各类金字塔的演变过程、构成方法和融合规则,并分析了各自的优缺点;还论述了基于小波变换的多分辨率图像融合方法,包括离散小波变换图像融合方法、小波树图像融合方法和小波标架图像融合方法。最后,对这两类融合算法作了比较,证明了该算法比其它方法具有更好的性质。     

基于复杂网络的金融市场网络结构实证研究

基于股票价格波动序列的相关特性,通过阈值化处理得到金融网络的连接矩阵,并用复杂网络的特征参量表征其网络性质.节点累积度分布的胖尾特征表明存在少数中心节点的股票,而聚类系数和最紧邻平均度表征金融网络具有层次结构和异配特性.进一步研究k核结构,发现核数随节点度幂律增长,当节点度较大时核数保持不变,而且最核心的节点对应中心节...     

中国金融状况与实体经济发展研究——来自中国2000-2017年月度数据

运用混合创新时变系数随机方差向量自回归模型(mixture innovation time-varying parameter vector autoregressive models with stochastic volatility,MI-TVP-SV-VAR)构建中国金融状况指数(MFCI)测度中国金融状况,并基于非对称多重分形去趋势交叉相关分析法(multifractal asymmetric detrended cross-correlation analysis,MF-ADCCA算法)分析MFCI对实体经济发展的预测能力.以我国2000-2017年月度数据为研究样本,实证结果显示:各金融状况变量的权重均具有灵活时变性,股票价格、债券价格、房地产价格在MFCI中的权重较大;MFCI在样本期间能够与实体经济发展保持趋势上的一致性,且领先于实体经济发展(EC)的变动;基于MF-ADCCA算法的非对称相关性检验得出MFCI与EC具有持久的交叉相关性,MFCI的下降会导致EC的下降,MFCI的上升会导致EC的上升;MFCI对EC的交叉影响改变了单独序列本身的非对称影响,说明中国金融状况对实体经济发展的前期影响作用存在,MFCI具有对实体经济发展的预测作用.跨期相关性检验得出MFCI对实体经济的预测作用在6个月内效果更显著.     

一种小波网络的改进算法研究

将基于MGS算法的NARMAX模型结构与参数辨识的一体化算法和小波网络相结合,提出一种改进的小波网络学习算法.该算法基于数值稳定的MGS正交化方法对小波基进行优选,同时在迭代过程中不要求存储设定小波网络模型的整个参数回归矩阵,避免存储困难.同时采用[err]准则来初选小波网络的结构模型,采用[ERR]准则来剔除由[err]准则误选的冗余项.仿真结果表明,利用该算法设计得到的小波网络具有较小的存储量和较小的网络规模.     

经济政策不确定性宏观金融效应的统计测度研究

本文基于Diebold和Yilmaz (2012)提出的溢出指数,研究2006年6月至2018年10月中国、美国和全球经济政策不确定性的宏观金融效应.选取宏观金融的核心领域,分析经济政策不确定性对中国股市、汇率和大宗商品的静态溢出效应及其动态变化,并进一步探讨经济政策不确定性宏观金融效应的空间异质性.本文的主要结论为:第一,比较中国自身和其他经济体的经济政策不确定性效应,中国自身经济政策不确定性的宏观金融效应最强.稳定股票市场,预防外资恶意做空中国股票市场是规避宏观金融效应带来的系统性金融风险的有效手段.第二,经济政策不确定性对中国宏观金融市场的净溢出具有显著的时变特征,且与特殊事件具有很强的关联性.第三,不同国家或地区经济政策不确定性的宏观金融效应空间异质性主要表现在溢出强度和溢出同步性两个方面.