基于微观结构噪音修正的波动率估计——以中国股市逐笔交易数据为样本

基于中国股市遂笔交易数据,有效利用全样本不规则采样数据,采用二尺度已实现波动率(TSRV)方法对我国股票市场分离噪音下的日波动率进行估计,并将TSRV方法拓展至日内高频时段,结合RV模型进行了对比研究,研究结果正示逐笔交易数据相对传统起高频数据包含更多的交易信息,噪音的存在严重的干扰了波动率估计,TSRV方法在中国市场条件日间和日内都具有较好的适用性,能有效别出微观结构噪音对波动率估计的影响,提高波动率的估计精度和稳定性.实际应用中,TSRV方法对低频采样频率的选取具有很好的鲁棒性.     

中国股市微观结构噪音特性及其影响因素——基于逐笔交易数据

基于中国股市逐笔交易数据,有效利用全样本不规则采样数据,对日内高频微观结构噪音的估计、特性及影响因素进行了研究。结果显示噪音分布具有尖峰厚尾的特点,日内模式呈现L型。信息非对称程度和流动性作为影响噪音的两个最重要因素,分别与噪音呈正相关和负相关关系。价差由于同时包含了信息非对称程度和流动性两方面的信息,对噪音有近60%的解释能力。     

基于 Copula 函数的程序化交易策略

利用 Copula函数对序列间下尾部相关性的刻画对资产价格风险的高频传染进行检验,构造目标 函数捕捉期货市场实时交易过程中的卖空信号, 制定相应交易规则,建立一套 适用于金融市场高频数据的程序化交易策略,并利用中国期货交易市 场的白糖和棉花期货合约进行实证.实证结果显示:我国期货市场存在高频风险传染, 基于此建立的程序化交易策略可以获得较高的收益, 并可有效地控制风险.     

不同类型知情者信息性交易概率及噪声问题

细分股票市场中投资者类型,运用收益方差分解的方法(适用于连续报价市场和集合竞价市场),得到两类知情者的信息性交易概率及噪声因素所占的比例,并在此基础上进行特征分析.采用2003年10月8日至2003年11月30日的分笔高频交易数据,选取上证50中45支股票为研究样本,将交易者区分为三种类型:提前知道公告信息的第一类知情者(内幕交易者)、分析判断股票信息的第二类知情者、噪声交易者.结果表明,内幕交易者的信息性交易概率大约为3.49%,远远小于第二类知情者的24.47%.噪声比例平均为58.14%,公告前的噪声比公告后的噪声大3.29个百分点.随着市值运渐增大,信息性交易概率逐渐下降,噪声比例运渐上升,两者都存在明显的日内效应,而日际效应却不显著.     

基于价格强度模型的量价关系与交易策略研究

本文将股票日内高频价格序列分解为价格上涨事件和价格下跌事件,采用价格强度模型刻画股票价格的动态特征,并捕捉日内微观尺度下交易量对股票价格的影响.研究结果表明,交易量对价格起助涨助跌的顺势推动作用:上涨后放量有助于进一步提高股票价格,下跌后放量则进一步压低股票价格.此外,交易量的影响具有不对称性,上涨时的助涨效应较下跌时的助跌效应更为明显.基于价格强度模型设计的高频交易策略可以获得显著的超额收益,表明A股市场仍然不是弱式有效市场.相比于纯价格数据,交易量数据具有预测价格的额外信息.本文为高频价格动态研究提供了新的建模分析框架,同时为日内量价关系和市场有效性问题提供了新的证据.     

基于序次Probit模型的离散股价研究

分析股票日内价格行为需关注高频分笔交易的价格离散特征.本文使用沪市个股高频分笔交易数据,采用序次Probit模型对离散股票价格建模分析.结合我国股市限制卖空与订单驱动的制度背景,考察了交易时间间隔、交易量和订单信息对价格变动的影响.研究结果表明,序次Probit模型可捕捉价格离散特征.较长交易时间间隔可能预示坏消息,使股价下跌.相对于卖方交易量,买方交易量更具有信息含量.订单信息影响价格变动,买方较多时股价上涨,卖方较多时股价下跌.     

指令驱动市场股票信息性交易概率的实证研究

在金融市场中，信息性投资者拥有资产未来价值的私人信息，并将根据其所掌握的信息情况进行交易，且其交易将向市场传递相关信息。信息性交易概率问题可以作为股票交易信息不对称程度的代理变量，以往对其的评估大多基于存在风险中性作市商的报价驱动市场。本文在传统的EKOP信息交易模型基础上发展了适合指令驱动市场的信息模型，考察了不存在做市商报价的中国指令驱动的证券市场信息性交易的概率问题，对市场上知情投资者委托单占日内所有成交委托单的比重问题进行了研究，考察了市场上投资者的行为并给出了衡量日内交易事件信息性交易概率的估计式。     

市场因素对交易强度的长、短期影响

利用生存分析理论建立一个高频交易强度模型,将市场因素对交易强度的影响分为临时性影响和持续影响,从而分析几个主要市场因素(市场深度、交易量及价差)对交易强度的长期、短期影响。以2006年上证50成份股前三季度高频数据作为样本,对影响交易强度的因素进行检验,结果发现市场深度对交易强度的短期影响显著为正,价差与交易量对交易强度的短期影响显著为负。而交易量对交易强度长期影响显著为正,市场深度对交易强度的长期影响显著为负,其中市场深度和价差对交易强度长期影响与知情交易策略密切相关。收益波动率对交易强度长期影响显著为正,而对短期影响显著为负。     

基于跳跃滤波和时变参数估计的中国股市微观结构研究

为了更为有效地探究微观市场结构对股票价格的影响,本文在状态空间模型框架下,同时将交易方向、带方向的交易量、交易间隔、微观噪声以及跳跃因素引入状态方程和观测方程中,建立全面的市场微观结构模型,以反映各变量对交易价格序列产生的暂时性和永久性影响.然后,在采用基于粒子滤波的非参数离群点检测方法检测跳跃并对跳跃进行滤波的基础上,运用贝叶斯最小二乘方法对微观结构模型系数、波动率以及状态变量进行实时更新和估计,在此基础上分析跳跃日度分布、日内分布、个股跳跃和共同跳跃特征,并同时判断不同交易方向、交易量的订单对价格产生的影响.最后选取2015年股灾期间、沪市股票的逐笔数据作为研究样本进行实证研究.实证结果显示:我国股票高频时间序列跳跃和共同跳跃均存在日内季节性,且跳跃频率和大小与市场信息密切相关;买卖订单对交易价格及股票价值的影响并不是完全对称的,交易价格对于微观结构的敏感度、微观结构噪声也随市场波动而发生变化,熊市中都相对更高;考虑跳跃滤波并对参数进行实时估计可以提高价格对于交易的敏感度,能更好地捕捉市场微观结构在价格发现中的作用.     

基于Zipf 的汽油价格行为研究

运用Zipf分析方法对国际汽油日价格行为的动力学特点进行了研究,利用价格波动中的涨跌信息,观察到两个关键点,在这两个关键点处,发生不同交易主体控制下的交易行为的转换.该结论对规避汽油价格风险,指导不同交易主体交易行为有一定参考意义.     

上海证券市场日内价格变化的影响因素研究

采用次序probit回归方法研究指令驱动市场中日内交易价格变化的影响因素.将我国上海证券市场日内交易价格的变化量分解为信息成本、存货成本、流动性成本和累计买卖压力四个部分,并利用上证50指数样本股的高频交易数据进行了实证,结果表明在上海证券市场上这四个部分在解释日内交易价格的变化方面均显著,但这四个部分在个股上的表现强弱不同;同时发现不同于纽约证券交易市场(NYSE)和香港证券交易市场(SEHK),上海证券交易市场(SSE)的信息成本与存货成本之间没有统一的大小关系,信息成本不总是比存货成本大,反之亦然,这说明在我国股票市场上,信息成本与存货成本均是股票日内价格变化的不可忽视的解释因子.     

非仿射随机波动率模型下的50ETF期权定价基于Fourier-Cosine方法

非仿射随机波动率模型因其简约、且能较好刻画资产收益率分布的尖峰、厚尾、有偏等特性,近年来日益受到金融学界和业界的关注;然而,由非仿射随机波动率模型推导的衍生品定价方程,难以得到解析定价公式,因而其在实际应用中存在较大困难.应用扰动法处理标的资产对数价格的特征函数所满足的柯尔莫哥洛夫后向方程,得到特征函数的解析逼近式;然后应用FourierCosine方法,推导出欧式期权的拟闭型定价公式.上证50ETF期权定价的数值结果表明由推导的拟闭型定价公式计算得到的期权价格以及Greeks值,与市场价格和Wind资讯给出结果十分接近;且定价精度和效率明显优于当前同类型研究.本研究可望为上证ETF新期权品种提供一种高性能、应用级的定价和风险量化管理工具.     

沪深300股指期货市场中的宏观经济信息发布与价格发现

利用沪深300股指期货、现货市场1分钟高频数据,采用信息份额模型(IS模型),研究在有宏观经济信息发布时沪深300股指期货市场价格发现的日内效应及其影响因素.实证结果表明,在宏观经济信息发布时期,期货市场的信息份额会增加,这可能来源于期、现货市场交易机制、交易者构成、指数形成方式的不同.此外,工业企业利润累计同比和贸易顺差信息发布对价格发现作用有显著的影响,而CPI等“价格”类信息对价格发现的影响并不显著.     

证券市场日内流动性的综合度量、特征与信息含量

证券市场的流动性是一个包含量、价、时的多属性概念,现有的度量方法只涵盖了流动性的部分属性.本文综合考虑股票交易数量、价格波动性和交易时间, 提出用单位时间内价格波动一单位所能吸收的交易量来度量日内流动性的新方法.进而用这种方法研究中国股票市场的流动性日内模式,建立对数自回归条件流动性（LACL）模型对流动性建模,探寻拟合和预测流动性的最佳模型并分析流动性的特征.实证结果表明：流动性表现出与传统指标类似的显著的日内模式; 残差项服从Weibull分布的LACL模型（WLACL）拟合日内流动性、买方流动性和卖方流动性序列的效果最理想; 流动性过程是一个均值回复过程, 当前时刻的流动性对未来期望流动性有影响, 其影响呈Weibull形式衰减.最后, 通过核平滑估计得出个股在不同时点的流动性分布, 应用相对熵度量流动性分布的变化作为市场在交易中吸收的信息含量的代理变量, 发现10：30～11：30市场吸收的信息含量最多.     

基于门限预平均已调整多次幂变差的可积波动估计及其应用

本文在市场微观结构噪声和跳跃下新提出一类可积波动估计.这些估计联合采用了预平均已调整多次幂变差估计和门限技术,分别消除噪声和跳跃的影响.我们同时给出这一估计的渐近性质,包括一致性和中心极限定理.蒙特卡罗模拟结果表明这一估计对噪声和Lévy跳跃稳健,并且相比预平均已调整多次幂变差(PMMV)估计(Vetter, 2008)具有更好的表现.在实证应用中,基于中国股市逐笔交易的高频数据估计出2015年股灾前后上证50成分股的连续波动,跳跃波动以及噪声波动,并且研究了它们之间相互关系.实证发现:1)噪声波动对潜在收益波动具有正向预测作用,但该预测作用主要针对连续波动,对跳跃波动预测作用并不显著;2)噪声波动具有很强的相依性,连续波动对其具有显著正向预测作用,而跳跃波动对其不存在显著的预测能力.本文研究结果表明噪声包含了有助于潜在价格波动预测的信息,不完全是"噪声",其包含的信息有待深入挖掘.     

股灾期间上证50ETF期权定价研究

从理论上探讨了股灾期间大盘指数对期权定价的影响,改进了用于表征股灾期间上证指数宽幅震荡过程的欠阻尼二阶系统阶跃响应函数,并考虑了上证指数对标的资产价格的耦合影响,在风险中性定价法则下构建出股灾期间的期权定价模型;详细考察了大盘指数模型中的参数(如阻尼系数、衰减速率以及无阻尼震荡频率等)、大盘指数影响作用过程的波动系数以及大盘与标的资产的关联系数等对期权定价的影响.最后,运用Monte Carlo仿真技术,对上证50ETF期权进行实证与预测.数值结果表明:所提出的股灾期间的期权定价模型,能有效地为上证50ETF期权定价,并具有良好的鲁棒性.     

基于高频数据的中国市场股指期货套利

利用上证50ETF, 上证红利ETF 和深证100ETF 来复制沪深300指数作为现货, 构建沪深300 股指期货的无套利边界,并对IF1005、IF1006 和IF1007三个主力合约进行了套利机会和结果的分析, 发现:三个主力合约均存在套利机会;与国外股指期货推出初期出现的双边套利机会相比, 沪深300股指期货只有单边套利机会; 与仿真交易数据出现的持续套利机会相比,实际交易数据出现的套利机会逐渐减少;在套利机会较多时获得的利润较少, 而套利机会较少时获得利润较多; 最后根据研究结果提供了相应的投资建议.     

高频环境下沪深300股指期货波动测度——基于已实现波动及其改进方法

作为中国唯一上市交易的金融期货产品,沪深300股指期货在资本市场价格发现和风险防范过程中扮演重要角色, 科学准确地测度其收益波动对充分实现股指期货避险功能具有重要理论和现实价值.在日内高频信息环境下分别采用经典已实现波动率、已实现极差波动率和已实现双幂波动率等三类方法对沪深300股指期货的收益波动进行测度,通过样本内预测误差指标对上述 方法的测度性能进行比较. 实证结果表明:沪深300股指期货在上市交易后表现出由剧烈波动 到渐趋平稳的波动特征,已实现波动的改进方法在沪深300股指期货收益波动的测度性能上具有较为明显的优越性.     

中国ETF基金的价格发现问题

以中国ETF基金市场的五只ETF基金产品为研究对象,对中国ETF基金的价格发现问题进行了实证研究.基于Johansen协整检验方法及VEC模型,研究表明ETF基金二级市场价格、基金净值、跟踪指数之间存在协整关系.当以ETF基金对数价格变化作为被解释变量时,五只ETF基金VEC模型误差修正项的系数估值存在差异.当ETF基金价格的短期波动偏离长期均衡时,从非均衡状态回归到均衡状态的调整速度存在差别.基于信息份额I-S模型和永久短暂P-T模型,发现五只ETF基金的二级市场价格、基金净值、跟踪指数在价格发现过程中的信息份额贡献比例并没有表现出一致性,ETF基金净值在价格发现过程中信息份额贡献相对较大,ETF基金净值在中国ETF基金价格发现过程中具有较强的主导作用.中国ETF基金全部为指数基金,紧密跟踪指数是五只ETF基金的最基本投资策略,实证研究发现除上证红利ETF基金SH510880、中小板ETF基金SZ159902外,其余三只ETF基金并未表现出跟踪指数为先行指标的特征,其跟踪指数在价格发现过程中信息份额贡献并非最大,因此中国ETF基金市场的价格发现过程存在着信息效率(信息有效性)不足的问题.     

中国ETF基金交易量与价格之间的波动溢出效应

检验了中国ETF基金的交易量和价格之间基于信息的关联关系, 据此对它们之间的波动溢出效应问题进行了探讨. 研究表明: 中国ETF基金的交易量和价格受当期可预期与不可预期信息冲击的影响不同, 而且它们受利坏和利好消息冲击的影响也存在非对称性, ETF基金的交易量和价格之间存在基于信息的关联关系. 中国ETF基金的交易量和价格之间的波动溢出效应非常显著, ETF基金交易量的波动一定会影响到价格未来的波动, 而ETF基金价格的波动也一定会影响到交易量未来的波动, ETF基金的交易量和价格均为信息冲击的共同函数. 中国ETF基金的价格形成机制设计, 尤其是ETF基金价格紧密跟踪标的指数是它存在价格向交易量方向波动溢出效应的主要原因.