考虑跳跃和杠杆效应的股市多分形波动率建模

考虑股票市场中存在的跳跃行为和杠杆效应等特征,在HAR模型基础上,构建了一种新的多分形波动率模型.以上证指数和深证成指每5min高频数据为研究样本,运用“模型信度设定”(MCS)检验方法,实证对比了各波动率模型在高波动和低波动两个子样本期对我国股市的预测能力.实证研究结果表明,所提出的多分形波动率测度指标及其计量模型具有较好的预测作用,特别是在高(极端)波动时期其优势更为突出;研究结果有望为金融风险(特别是极端风险)的管理与控制提供新思路与新方法.     

汇率波动对资本市场间溢出效应的影响

随着中国外汇管理制度改革日益深化,不断增强的人民币汇率波动对资本市场的影响越来越显著.基于改进的VAR模型构建了我国资本市场间的溢出效应指数,实证分析了汇率波动对资本市场溢出效应的冲击影响,进一步对比分析了不同的汇率波动区间对资本市场溢出效应冲击影响之间的差异.研究结果表明,不同波动率水平样本下人民币对美元汇率波动对资本市场溢出效应的影响具有非对称性,低波动率样本下汇率波动对资本溢出效应的冲击影响最显著;实证结果也证实了汇率的剧烈波动容易导致资本市场间溢出效应具有双边性.     

投资者情绪与股市收益率的非对称相关性分析

采用主成分分析的方法,把原始的投资者情绪变量构建成投资者情绪指标体系,运用VARBVGJR-GARCH-BEKK模型探讨投资者情绪和股市收益率之间的非对称相关性。实证分析结果表明:投资者情绪与股市收益率之间存在双向的均值溢出效应;股市收益率与投资者情绪间存在显著的双向波动溢出效应,任何一个变量的波动信息都会传递到另外一个变量中,对另一变量的波动产生影响;投资者情绪受到自身滞后的负冲击比受到自身滞后的正冲击产生更大的波动;投资者情绪的正面冲击会加大股市收益率的波动。     

半参数门限随机波动率模型及其实证研究

为了描写金融资产收益率波动率非对称性,以及充分刻画金融资产收益率偏态厚尾等典型特征,将门限效应和非参数分布引入到标准的随机波动率(SV)模型中,构建半参数门限随机波动率(TSV-DPM)模型对金融资产收益率的波动率进行建模。利用基于贝叶斯的MCMC算法估计模型参数,使用对数预测尾部得分(LPTS)比较不同模型在极端事件中的预测能力。以欧元/美元汇率日度数据对TSV-DPM模型进行实证分析,结果表明TSV-DPM模型不但能够有效的刻画欧元/美元汇率收益的波动率的动态特征,而且对极端事件的预测能力优于SV-DPM模型,同时验证了欧元/美元汇率收益率具有较强的波动率持续性和较弱的波动率非对称性。     

不同分布下非对称GARCH模型波动率预测评价

以损失函数为评价标准,研究不同分布(正态分布、T分布、广义误差分布、偏态T分布)下非对称GARCH模型在上证综合指数波动率的预测能力并进行比较.结果表明,无论样本内还是样本外,非对称GARCH模型均能很好地预测上证综合指数的波动率,其中偏态T分布下TGARCH模型能更加准确地描述收益率分布的尖峰厚尾及非对称特征,预测能力最强.     

采用MCMC方法的上海股市随机波动模型

采用贝叶斯统计中的马尔科夫链-蒙特卡罗(MCMC)方法对上海股市的随机波动性进行研究,基于Gibbs抽样的MCMC数值计算过程,对上海股市的随机波动率模型(SV)进行参数估计,并在WinBUGS软件中实现.根据信息判别准则(DIC),对比拟合的SV-N,SV-T,SV-MT模型参数,结果表明:SV-T模型最能反映上海股市波动具有尖峰厚尾的特性,可进一步用于预测样本外的波动率结果.     

中国股市跳跃行为的随机波动模型分析

基于上证综指样本数据,探讨双跳跃随机波动模型并研究股市波动跳跃行为.应用马尔科夫蒙特卡洛方法对模型参数进行估计,通过残差正态检验比较各类随机波动模型刻画股市波动能力,采用损失函数评价法和线性回归法,评估其对上证综指波动的预测精度.结果显示,中国股市跳跃波动程度和强度较大,对股市收益和波动均有显著影响;在引入跳跃成分刻画股市异常波动行为后,双跳跃模型显著提高股市收益波动率的估计精度与预测能力.     

ARCH族模型对沪市综合指数的实证分析

本文选取沪市股价综合日指数(1999/01/01～2002/12/30)作为样本,根据有效市场理论,利用股指的随机游走过程对上海股市的有效性进行检验,建立ARCH模型验证上海股市的可预测性.实证结果发现,上海股市具有杠杆效应、波动集群性和波动持续性.     

香港国企H股与沪深股市股指收益率波动特征及其关系研究

选取香港国企H股指数、上证指数和深圳综指2003年2月26日至2006年5月12日的股票日收盘指数作为样本,运用TARCH模型研究收益率波动的特征.结果表明:三市指数收益率均存在信息不对称效应,但沪、深股市比香港国企H股波动剧烈.运用Johansen多变量协整关系检验及Granger因果关系检验.结果发现,它们之间存在着长期稳定的协整关系.香港国企H股与内地股市关系密切,香港国企H股的变动会对沪、深股市产生影响,而沪、深股市的变动不会对香港国企H股产生影响,同时上海股市的变动也会对深圳股市产生影响,但深圳股市的变动对上海股市影响不大.     

基于修正GARCH模型的中国股市周内效应实证研究

运用总样本区间（1996～2009年）上证综指和深证成指数据,同时以合格境外投资者制度（QFII）实施为分界点,前后分为两个子样本区间（1996～2002年和2002～2009年）,采用修正GARCH模型分别研究三个样本区间中国股市周内效应特征。研究结果表明：1）在不同的样本区间中,中国股市收益率和波动率均存在周内效应;2）中国股市收益率和波动率周内效应在不同的样本区间：表现并不一致,前子样本区间沪深股市收益率和波动率存在更加显著的周内效应。     

关联于资产价格波动的货币政策非对称性检验——基于修正NK-SVAR模型的实证分析

资产价格波动通过多种途径影响宏观总产出,进而间接反映在货币调控的效应测度上.基于此,本文针对新凯恩斯模型进行了修正,在货币政策非对称效应的SVAR模型检验中导入了资产价格变化和汇率波动的影响.实证结果表明,紧缩货币政策较扩张性政策具有更强的产出冲击,但其效应显著关联于资产价格变化,这就要求资产价格变化必须纳入到未来相机抉择的货币政策体系中.     

SV族模型对沪市综合指数的实证分析

选取沪市股价综合日指数(1997/01/02～2003/12/26)作为样本,对上证综合指数进行了实证分析,根据有效市场理论,利用股指的随机游走过程对上海股市的有效性进行检验,建立SV族模型验证上海股市的可预测性实证结果发现:上海股市具有杠杆效应、长记忆性和波动持续性     

复杂金融系统的重现时间间隔分析

依据复杂性科学的思路,研究了金融市场大波动极端事件的重现时间间隔,考察了中国股市高频数据的重现时间间隔分布和时间关联特性,介绍了几种分布检验和关联测度方法,从不同角度进行精确分析.其次,系统介绍了重现时间间隔分析方法在金融复杂系统研究中的应用,对波动率、已实现波动率、收益率和交易量的重现时间间隔进行了实证分析,并在此基础上进行初步市场风险估计.最后,介绍了基于委托驱动的微观模型,通过模拟交易人的委托下单过程模拟市场的价格波动演化,研究大波动极端事件重现时间间隔的动力学机理,为中国股市大波动极端事件的风险估计和规避提供理论依据.     

上证综指收益率波动性的非线性方法研究

以上证综指日收盘价为样本建立了对上证综指收益率波动性的非线性模型.实证结果表明我国上海股市的价格波动具有异方差性及显著的左尖峰厚尾的特征;收益率的波动不服从正态分布;具有集聚性和记忆性;波动持续时间较长.通过分析比较GARCH模型拟合效果较好,并预测结果有一定的稳定性.同时对收益率建立了EGARCH（1,1）和TARCH（1,1）模型,表明收益率波动存在一定的杠杆效应.     

基于中国股市波动率的多元模型比较与分析

讨论了DCC-GARCH和ICA-GARCH的多元时间序列协方差模型,并从中国股市出发,对中国股市的波动率进行估计及预测.同时,引入VaR模型,比较各多元模型衡量中国股市波动率的准确性及适用性.     

TARCH-M模型在上证指数波动率的实证分析

本文应用TARCH-M模型,并且引入迭代累计平方和(ICSS)法则对上证指数进行波动时段进行划分,针对不同波动时段分析其上证指数日收益率上涨和下跌对上海股票市场非对称的影响特点.结果表明,上海股市在1997年以前,收益率的上涨比下跌对股市造成的影响更大,即与通常定义的“杠杆效应”相反;而在1997年以后,其“杠杆效应”才显著.此外,收益率和波动性在后两阶段出现明显的正相关关系,说明了投资者正从以前盲目投资逐渐转变为理性投资,上海股市已日趋成为一个成熟的市场.     

对于预测上海股市股指波动性的数量模型的比较

目前对于随时间而变化的波动性预测模型主要有两类:一类是假设波动性的变化是一个确定性过程的GARCH模型,另一类是假设波动性的变化是一个随机性过程的随机波动模型.本文同时将这两类模型(GARCH(1,1)模型及其特例RiskMetrics模型,随机波动模型)应用于上海股市中,通过对样本外区间的预测准确度来衡量这两类模型对我国股市波动性的预测能力.通过4个预测准确度指标,MS模型对于上证指数在样本外区间的预测相对于另外两个模型而言都是显著最佳的.RiskMetrics模型的表现则要优于GARCH(1,1),且RiskMetrics在实际运用中要方便的多.     

基于中国股市财富效应的资本市场效率研究

运用滚动样本和误差修正(ECM)模型检验了2001-2011年我国股票市场在不同样本期间的财富效应,在此基础上形成以下结论:我国股票市场在总体上存在财富效应,但其效果并不显著;短期内股市财富与社会消费相互影响,且股市财富对社会消费的影响在某些时段表现为替代效应;长期而言消费决定股市财富;我国股票市场呈现弱势有效市场特征,投机气氛较浓,影响财富效应的发挥。同时,就此提出了有利于发挥股市财富效应的相关措施。     

基于广义可加模型的波动率估计方法

放宽了传统GARCH模型参数形式的假定,将广义可加模型引入条件方差的估计,改进了[Bhlmann P,McNeil A J.An algorithm for nonparametric GARCH modelling.Computational Statisticsand Data Analysis,2002,40(4):665-683]提出的迭代算法并将其用于可加GARCH模型的估计.通过能够控制真实波动率的数学模拟实验,分别用样本内和样本外估计的方法说明了可加GARCH模型在估计现有参数模型无法刻画的复杂序列波动率时具有更好的估计效果,而与非参数模型相比,可加GARCH模型也有较好的估计效果.通过一个推断波动特征的算例,表明了可加GARCH模型对研究新兴市场股市或者处于金融危机中的股市等存在复杂波动特征的金融市场波动率有着非常现实的意义.     

MDH理论与日历效应下的中国股市量价关系

基于分布混合假说(MDH)理论的数学推导,以我国深沪股市的大盘指数为研究对象,检验原始交易量、包含自相关性的交易量对广义自回归条件异方差模型(GARCH)效应的解释效果,并分析日历效应对交易量与股价波动性关系的特殊影响.结果表明,GARCH模型可以很好地拟合中国股市的股价波动持续性问题;当引入原始交易量以后,股价波动性在一定程度上可以为原始交易量所解释,而包含自相关性的交易量对股市GARCH效应并无很好的解释力.经实证分析证实,股价的日历效应对于上海市场中交易量对股价波动性的解释有着推波助澜的作用.