网络舆情及其应对与上市公司的信息效率

网络舆情的兴起给资本市场带来了深远影响,对监管层和上市公司的舆情管理工作也提出了新的挑战.借助于监管部门对深市上市公司网络舆情应对状况的调查,实证检验了网络舆情及其应对与上市公司的信息效率的关系.研究发现,网络舆情危机会造成当年度股价崩盘,且来自自媒体的转载会增大股价崩盘的幅度,网络舆情重视和应对程度良好的公司在面对舆情危机时的股价崩盘幅度更低.上市公司对网络舆情的重视及投入能够向资本市场传递公司特质信息,提高资本市场的信息效率,进而降低未来股价崩盘风险和股价同步性.结论表明,上市公司加强网络舆情应对并非是满足监管要求和投资者诉求的面子工程,而是一项切实有效的求是工作,结论对完善资本市场信息传播管理制度,提高资本市场信息效率具有一定的参考价值.     

高新技术企业创新资金配置风险预警的FOA-SVM模型及实证

为了提高创新资金的运营效率和为企业创新活动提供有效支撑,按照高新技术企业创新资金配置的生态化要求,从资金的来源、使用、偿还、收益分配四个维度进行风险分析并构建风险预警指标,给出创新资金配置的生态目标,将支持向量机二分类问题扩展到多分类并与果蝇优化算法结合构建风险预警的FOA-SVM (fruit fly optimization algorithm and support vector machines)模型,确定警度和警限,选取117家医药制造企业2016年数据进行模型验证并与GA-SVM (genetic algorithm and support vector machines)模型进行比较分析,研究表明,FOA-SVM模型分类准确率高而且对于高风险的误判率低,可以实现对高新技术企业创新资金配置风险的分类预警,为优化创新资金配置、防范与控制创新资金配置风险提供依据.     

Forward Rates,Monetary Policy and the Economic Cycle

The short end of the yield curve incorporates essential information to forecast central banks' decisions, but in a biased manner. This article proposes a new method to forecast the Fed and the European Central Bank's decision rate by correcting the swap rates for their cyclical economic premium, using an affine term structure model. The corrected yields offer a higher out‐of‐sample forecasting power than the yields themselves. They also deliver forecasts that are either comparable or better than those obtained with a factor‐augmented vector autoregressive model, underlining the fact that yields are likely to contain at least as much information regarding monetary policy as a dataset composed of economic data series. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.     

复杂金融网络中的系统性风险与流动性救助:基于不同网络拓扑结构的研究

以支付结算网络为例,通过构建复杂网络中的流动性循环模型,基于仿真模拟研究了不同网络拓扑结构和不同风险场景下的系统性风险与流动性救助问题.研究发现:1)网络拓扑结构对系统稳健性有显著影响,系统呈现出"稳健而脆弱"的特点,即网络节点间差异越小、相互连接越紧密,系统性风险发生的概率越小,但风险一旦形成,则后果更为严重;2)由于系统性风险的程度与系统流动性正缺口规模呈现线性正相关关系,在进行流动性救助时,基于节点流动性正缺口的救助资金配置方案均不劣于平均分配或基于冲击规模分配的方案,但在不同网络拓扑结构下,方案间的差异程度存在显著差异;3)在基于节点流动性正缺口的配置方案下,网络拓扑结构对不同救助顺序的效果也存在影响,但仅在网络节点间差异较大且中等救助规模下,影响才是显著的.     

地震损失风险的Copula混合分布模型及其应用

地震造成的损失主要包括直接经济损失和人员伤亡.本文以我国1950-2015年期间的地震灾害统计数据作为研究样本,建立了地震灾害造成的直接经济损失和死亡人数的Copula混合分布模型.在该模型中,用右截断的Gumble分布与广义帕累托分布构造的混合分布拟合对数直接经济损失,用两端截断的负二项分布与广义帕累托分布构造的混合分布拟合死亡人数,用Copula函数建立直接经济损失与死亡人数之间的相依关系,并通过蒙特卡罗模拟计算风险相依情况下地震灾害的风险度量值.与传统的地震灾害模型相比,本文提出的直接经济损失与死亡人数的Copula混合分布模型对巨灾数据的拟合更加合理,为我国建立地震巨灾保险制度提供了一种可供选择的精算模型.     

基于效用最大化的PPP项目社会资本社会风险决策行为研究

本文基于期望效用理论构建了社会资本在面临PPP项目社会风险决策时的数学模型.文章将其决策行为分为正向行为和负向行为.通过计算分析得出社会资本的社会风险决策共存在四种情形,并且归纳出在完全由社会资本承担社会风险损失的情况下其必然会选择负向行为.对此,文章提出了四种情形下相应的补偿机制,通过该机制可确保社会资本采取正向行为,提升PPP项目社会效益.并进一步分析了折现率与PPP合同期长短分别对社会风险决策行为的不同影响.研究最终表明社会资本对长短期利益的重视程度是正负向决策行为选择的关键因素,"伙伴关系"与"风险合理分担"是促进正向行为选择的有效路径.     

Forecasting of dependence,market, and investment risks of a global index portfolio

This paper undertakes an in-sample and rolling-window comparative analysis of dependence, market, and portfolio investment risks on a 10-year global index portfolio of developed, emerging, and commodity markets. We draw our empirical results by fitting vine copulas (e.g., r-vines, c-vines, d-vines), IGARCH(1,1) RiskMetrics value-at-risk (VaR), and portfolio optimization methods based on risk measures such as the variance, conditional value-at-risk, conditional drawdown-at-risk, minimizing regret (Minimax), and mean absolute deviation. The empirical results indicate that all international indices tend to correlate strongly in the negative tail of the return distribution; however, emerging markets, relative to developed and commodity markets, exhibit greater dependence, market, and portfolio investment risks. The portfolio optimization shows a clear preference towards the gold commodity for investment, while Japan and Canada are found to have the highest and lowest market risk, respectively. The vine copula analysis identifies symmetry in the dependence dynamics of the global index portfolio modeled. Large VaR diversification benefits are produced at the 95% and 99% confidence levels by the modeled international index portfolio. The empirical results may appeal to international portfolio investors and risk managers for advanced portfolio management, hedging, and risk forecasting.     

互联网金融环境下智能投顾对于投资行为的影响

基于国内知名网贷平台的数据，采用固定效应模型和双重差分分析方法，研究了智能投顾的使用对于投资者的投资金额和风险偏好的影响。实证结果表明，智能投顾的使用会减少投资者的单笔投资金额，增加投资者的总投资金额，并使得投资者的风险偏好趋于保守。研究结果丰富了智能投顾和行为金融学的研究内容，加深了智能投顾企业对于投资者行为的理解，使其可以更好地设计和完善相关服务。     

怀化高速洪江服务区雷电灾害的防护

为降低山区高速公路雷电灾害的风险，以怀化高速洪江服务区为试点，选取周边2007-2016年的闪电数据，结合区内环境和天气系统，采用数理统计方法分析服务区的雷电特征、雷电风险等级等.洪江服务区属多雷或强雷地带，雷电风险逐年递增，雷电的密度呈东多西少、强度呈西强东弱的趋势，特别是偏东和东北方位约200 m（服务区加油站附近）以远是大片的高雷区.西风带与东风波天气系统会对服务区雷电产生不同的影响.建议考虑服务区环境和雷电风险等级，按标准对防雷设施进行检测整改，加强偏东和东北方位的防雷设施建设，开展雷电灾害防护宣传等以减少雷电灾害的发生.     

基于BEMD-Copula-GARCH模型的股票投资组合VaR风险度量研究

鉴于股票波动具有显著的多尺度特征,本文引入二元经验模态分解(EMD)与二元CopulaGARCH算法,提出一种新的VaR风险度量模型,即BEMD-Copula-GARCH模型.具体地,新BEMD-Copula-GARCH模型可分为三个主要步骤:数据分析,分风险估计和总风险集成.首先,基于二元EMD模型,将复杂且相互作用的股票对分解为若干组较为简单且相互独立的分量,以降低建模难度.其次,引入二元Copula-GARCH模型,刻画各组分量间的相互关系,以度量股票投资组合在不同尺度上的分VaR值.最后,集成各分VaR值以得出最终VaR风险度量结果.实证研究以恒生指数与上证综指为数据样本构造投资组合,结果表明:本文所构建的新模型能有效度量投资组合风险,其估计精度显著优于DCC-GARCH和Copula-GARCH等现有模型.