不完全市场中相关性风险的度量与剥离研究

基于资产带有跳跃的价格过程和相关性随机过程,通过比较现实世界和风险中性世界中标的资产价格所遵循的随机过程,利用Ito引理推导出不完全市场中相关性风险存在的条件,并提出从股票指数的风险中剥离出相关性风险的方法.对香港恒生指数及其成分股期权的日数据进行实证分析,结果表明:股票指数包含显著的个股相关性风险,且相关性风险对于指数方差的动态变化具有较大影响.研究结果对于事前构建对冲相关性策略以规避极端事件发生时的相关性风险具有重要的参考价值.     

投资组合保险价值分析

投资组合保险策略利用期权、期货或模拟期权等衍生金融工具对冲和转嫁风险,金融衍生工具以风险资产作为标的物,因此风险资产价格波动对投资组合保险产生极大影响.本文利用动态复制模拟期权的方法,讨论风险资产价格波动与投资组合保险价值、投资组合保险收益、投资组合保险成本之间的关系,并进行相应的数据实证分析,为投资保险者提供一定的技术支持.     

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.     

方差风险溢价和收益率预测:来自上证50ETF期权市场的证据

方差风险溢价反映了投资者的风险规避程度和其对极端风险损失的高估.本文首次将我国期权市场的方差风险溢价分解为向上和向下的方差风险溢价,讨论其预测效果,同时还通过构造Delta对冲组合对方差风险溢价进行检验.研究发现,方差风险溢价显著为正,Delta对冲组合的收益显著为负,两者相互印证了一个事实:中国投资者是风险规避的,并愿意为对冲方差风险支付溢价.研究结果还表明和成熟市场不同,中国市场的方差风险溢价对收益率缺少预测能力,向上方差风险溢价和向下方差风险溢价均没有表现出显著的预测能力.本文的研究丰富了对中国期权市场投资者行为的理解.     

基于序贯贝叶斯参数学习的Lévy动态波动率模型研究

非高斯动态波动率模型及其计量是现代金融的重要研究内容.基于Levy-GARCH动态波动率模型,引入了序贯贝叶斯参数学习方法,并进行SP500指数的跳跃风险溢价估计、欧式期权定价、风险测度评估的实证研究.研究表明,相比傅里叶变换的极大似然估计,序贯贝叶斯参数学习显著改进了各模型的期权定价能力.研究还发现,带跳跃随机模型的风险度量更加准确;跳跃风险溢价明显高于扩散风险的溢价;跳跃强度越大,风险的市场价格越高.     

存在相关性风险的资产组合策略

经典金融理论的资产配置策略没有考虑相关性风险, 而现实中,各种市场和各种资产之间的相关性是变化的, 从而使投资组合风险上升.与传统金融理论基于完全市场条件下的组合选择不同, 通过SJC-Copula刻画金融市场间不对称的尾部相关性,用CVaR方法求出存在相关性风险的资产组合有效前沿及策略.通过沪港市场的实证研究, 发现忽略上下尾相关性均会影响投资组合风险的估计, 会使投资组合遭受极端的负收益;量化并有效地控制不对称的尾部相关性能够改善资产组合的表现.     

我国沪深300股指期货和现货市场的交叉相关性及其风险

利用2010年4月16日到2012年4月12日期间的我国沪深300股指期货和现货1分钟高频数据，采用降趋交叉相关分析方法（DCCA）和多重分形降趋交叉分析方法（MF-X-DFA），研究我国股指期货市场和现货市场之间的以及在不同收益率情况下的长程交叉相关性和风险情况. 结果表明，我国股指期货和现货市场之间具有长程交叉相关性，均呈现出长期记忆性和多重分形特性，且股指期货市场的整体风险大于现货市场；随着市场波动程度加大，市场之间的交叉相关性增强，风险的传染程度加剧. 这对于金融市场的风险监管和政策的制定具有一定的借鉴意义.     

股指期货对冲比率和对冲期限关系的多尺度研究

为研究股指期货对冲比率与对冲期限的关系,基于小波分析推导了多尺度最优对冲比率的计算方法,揭示了期货和现货的波动性及相关性的多尺度变化导致了最优对冲比率和对冲效率多尺度变化的本质.通过对国际上具有代表性的股指期货的实证研究表明,股指期货和现货的波动性和相关性存在有规律的多尺度变化特征.其中,在高频尺度上, 股指期货和现货的波动率差异较大,相关性较小.而在低频尺度上,波动率差异较小,相关性较大.进一步研究表明,波动性和相关性的多尺度变化导致了最优对冲比率及对冲效率呈相似规律的多尺度变化.     

不同市场状态下股指期货套期保值效率研究——异常波动事件的影响效应

本文以股市异常波动为背景系统地考察了沪深300股指期货在不同市场状态下动态套期保值效率的变化,以探究异常波动和交易限制措施对股指期货套期保值功能的影响.本文基于日内高频数据建立已实现协方差(RCOV)和已实现相关系数来度量期现收益率相关性,进而建立RCOV-Wishart-HAR模型以及MVGARCH族模型用于动态套期保值.本文的实证结果表明股指期现收益相关性在异常波动中出现下降,并在严格的交易限制措施出台后受到进一步冲击.股指期货的风险对冲效率相应地在异常波动中出现下降,但仍能够对冲70%以上的市场波动风险;近年来,随着交易限制的逐渐松绑和市场波动率的降低,股指期货的风险对冲效率出现回升.套保成本在异常波动中最低,而交易受限后套保成本高于受限之前的水平,并没有随着交易限制的松绑而下降.以上结果表明股指期货在异常波动中较好的发挥了套期保值功能,交易限制措施阻碍了套期保值功能的发挥,现行的松绑政策一定程度上促进了股指期货套期保值功能的恢复,但仍有进一步的政策空间.     

交易者过度自信与信息相关性暖昧的资产定价

本文构建了理性预期均衡模型,假定交易者过度自信,认为自己拥有最独特的信息,高估对手信息相关系数,且对信息相关系数存在暧昧.在过度自信的情绪下,交易者因低估对手信号反映的信息量而减少从价格中学习他人信号,这缓解了搭便车的行为,使交易量增加.引入信息相关性暧昧环境后,随着风险资产价格从高到低,交易者的情绪表现为盲目自信(价格高位)-观望-谨慎乐观-观望-盲目自信(价格低位)五个阶段.我们的研究发现:虽然过度自信会放大风险资产收益波动率,但是当市场充分竞争时,其增加股权溢价的作用占主导,能提升社会福利.特别是在熊市末期和反转初期,交易者表现出盲目自信,这种情绪有助于社会福利水平恢复.进一步地,交易者盲目自信时,信号暧昧程度越强,过度自信越高,投资增加,能提升整体社会福利;但当交易者谨慎乐观时,信号暧昧性的作用相反.     

投资者情绪影响香港股票市场吗?

本文选取香港股票市场的封闭式基金折价率,initial public offering(IPO)首日收益率,IPO数量,市场成交量和换手率等五个原始情绪指标,利用主成分分析法构造了综合投资者情绪指数,然后应用autoregressive moving average-generalized autoregressive conditional heteroskedasticity(ARMA-GARCH)族模型分别剔除了综合投资者情绪指数与香港恒生指数中的趋势因素和季节因素等外在影响,对ARMA-GARCH模型的残差作相关性分析和Granger因果关系检验.研究表明,ARMA-GARCH族模型能有效处理投资者情绪指数和香港恒生指数的自相关性和异方差性.Granger因果检验发现在短期内恒生指数收益率是投资者情绪的Granger原因,即当香港股市处于上升阶段时,投资者情绪会更加乐观,而当股市处于下降阶段时,投资者情绪则会变的更加悲观.     

风险中性高阶矩:特征、风险与应用

本文采用香港恒生指数期权中的虚值期权计算香港股票市场风险中性高阶矩, 通过其与另一种高阶矩预期——运用历史分布通过AR(1)-GARCH(1,1)模型估计出来的现实世界高阶矩预期之间的关系分析高阶矩风险溢酬.研究结果发现: 在香港股票市场中,偏度、峰度等高阶矩具有非常显著的风险溢酬, 且风险溢酬均小于0. 这表明香港市场的投资者热衷于冒险, 以在短时间内获得较大收益.另外,考察了香港股票市场的期权价格结构,我们发现从恒生指数期权中得到的香港股票市场隐含波动率几乎是一条水平的直线. 在对香港市场整体高阶矩进行分析时,也发现其偏度与峰度不能拒绝市场整体分布为正态分布的假设.     

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.     

基于改进PSO算法的调和稳定跳跃下随机波动模型期权定价与套期保值

为同时捕获金融收益率分布的尖峰、厚尾、有偏特性及波动率扩散中的异方差效应、集聚效应,联合刻画股价动态演变中的无限跳跃变化,将无限活跃纯跳跃Lévy分布中的经典调和稳定分布(CTS)引入平方根CIR模型为基础的随机波动率(SV)过程,建立了经典调和稳定分布下随机波动(CTSSV)模型,重构了纯跳跃Lévy分布驱动的随机波动(LVSV)模型框架.利用LVSV模型特征函数表达式,采用分数阶快速傅里叶变换(FRFT)方法推导了欧式期权定价公式.由于模型参数众多和目标函数高维积分困难,提出了多区域自适应粒子群优化算法(MAPSO)估计LVSV模型参数.利用FRFT技术和MAPSO参数估计结果,使用CTSSV模型和方差伽马随机波动(VGSV)模型对恒生指数期权数据进行欧式期权定价和方差一最优期权套期保值,实证研究结果证明了MAPSO算法的优越性和CTSSV模型的有效性.     

罕见灾难风险与中国股权溢价

本文计算了我国1996-2014年平均股权溢价,并通过基于传统效用函数及广义预期效用函数的资产定价模型计算的相对风险规避系数、GMM估计方法及H-J最小方差界验证了我国的确存在股权溢价之谜,以此构建灾难风险模型对我国股权溢价之谜进行解释,结论包括:1)我国1996-2014平均股权溢价为8.64%,股票收益波动性较大;2)我国的确存在股权溢价之谜,仅考虑广义期望效用函数无法合理解释我国股权溢价之谜;3)时变灾难模型可以较好地解释我国股权溢价之谜,尤其股市熊市模型更能体现灾难对投资者行为的影响从而影响资产价格风险溢价;4)我国股票收益率波动较大,而股息增长率波动较小,本文验证了灾难视角下股利价格比可以有效预测股票超额收益,为今后投资决策提供稳定科学指标和研究框架.     

股指期货交易政策演变与股票市场质量

研究了在中国股指期货市场交易政策逐渐放宽这一背景下, 股票市场质量所表现出的变化特点, 为监管者进一步支持和发展指数衍生品提供了实证证据。从个股横截面角度,对指数成分股(样本组) 和非成分股(对照组) 进行匹配,通过描述性统计、差异性检验和回归检验等方法发现: 随着交易政策的逐步宽松, 尽管市场整体波动性可能有所增加, 股指期货交易对成分股的波动存在抑制作用; 股指期货对市场整体流动性存在一定的“交易转移效应”, 指数成分股所受影响更小。综合上述结果, 股指期货交易政策对投资者越具有吸引力, 越有利于改善股票市场质量、发挥股指期货应有的作用。     

投资者情绪与期货市场功能——基于沪深300股指期货的研究

本文以2015年股指期货市场实行交易限制措施事件作为自然实验样本，研究了不同市场环境下投资者情绪对沪深300股指期货风险管理功能和价格发现功能的影响及其差异.研究结果表明，在无交易限制的市场环境下，投资者情绪对沪深300股指期货的风险管理能力和短期动态价格发现能力有显著的负面影响；而在有交易限制的市场环境下，投资者情绪对沪深300股指期货市场风险管理能力的影响出现反转，但其对股指期货市场价格发现能力的负面影响却进一步加剧，本文分析这一现象是由于交易限制规则实施后股指期货市场流动性和市场深度极度匮乏、逆向选择效应增强所致.与现有研究相比，本研究可以更有效地从市场微观结构角度揭示投资者情绪对金融市场的影响存在差异的原因.此外，本研究结果在以双重差分模型和以互联网搜索指数作为投资者情绪代理变量的检验中同样稳健.     

股市特质风险因子与噪声交易

本文从套利风险和非对称套利角度,通过构造可用于多因子资产定价模型的股市特质风险因子,实证分析了不同股票特质波动率组合之间的收益率差异.接着,本文基于理性套利者进行套利活动时面临的噪声交易者风险这一研究视角,分别分析了股票是否发放现金股利、股票流动性和投资者情绪对股市特质风险因子的影响.研究结果表明,股票特质波动率与投资组合形成期的收益率正相关,即股市特质风险因子显著为正.此外,发放现金股利的公司,信息透明度较高,噪声交易者风险较低,股市特质风险因子相对较小;投资者情绪越乐观,股市非预期流动性越高,股市特质风险因子越大.     

Mean-variance model based on filters of minimum spanning tree

This study aims to reduce the statistical uncertainty of the correlation coefficient matrix in the mean-variance model of Markowitz. A filtering algorithm based on minimum spanning tree (MST) is proposed. Daily data of the 30 stocks of the Hang Seng Index (HSI) and Dow Jones Index (DJI) from 2004 to 2009 are selected as the base dataset. The proposed algorithm is compared with the Markowitz method in terms of risk, reliability, and effective size of the portfolio. Results show that (1) although the predicted risk of portfolio built with the MST is slightly higher than that of Markowitz, the realized risk of MST filtering algorithm is much smaller; and (2) the reliability and the effective size of filtering algorithm based on MST is apparently better than that of the Markowitz portfolio. Therefore, conclusion is that filtering algorithm based on MST improves the mean-variance model of Markowitz.