随机波动和跳跃下的短期利率动态

在短期利率模型中引入随机波动和跳跃两种因素,利用序贯参数更新思想和粒子滤波方法实现模型的估计,并对中国银行间短期利率进行实证分析. 研究结果显示短期利率存在显著的随机波动和跳跃特征,表明CIR-SV-J模型在描述短期利率动态中拟合效果最优,而且忽视随机波动或跳跃因素会使拟合变差,影响对利率均值回复特征的描述,并证明了随机波动因素在模拟中比跳跃因素起着更为重要的作用.     

基于局部波动率模型的上证50ETF期权定价研究

局部波动率模型被广泛运用于风险管理、期权定价等领域,该模型不仅可以描述波动率微笑、期限结构等实际现象,同时能保证市场的完备性.研究局部波动率模型的核心目标是对隐含波动率进行建模.本文分别通过参数法和非参数法对隐含波动率建模,不仅保证了波动率曲面的无套利性,同时给出了非参数法求解局部波动率的显式表达式,从而消除了近似误差,得到较为光滑的波动率曲面.此外,本文基于局部波动率模型对我国上证50ETF指数期权的定价进行了实证研究,分别从样本内定价误差、样本外定价误差、套期保值效果三个方面分析比较了该模型的定价效果.实证结果显示:对样本内数据,非参数法拟合的定价结果优于参数方法;对样本外数据以及套期保值效果来说,参数法取得的效果较好.特别地,隐含波动率建模方法无论是对期权定价还是套期保值,效果均优于直接根据市场数据建模的结果,样本内定价误差可减少一半以上,均方误差可降低1～2个数量级.     

国债市场利率期限结构建模—-负指数立方L1平滑样条

通过对比国内外利率期限结构静态估计模型的优劣, 分析节点数目变化和定位改进B样条函数对利率期限结构静态估计的误差, 构建最小化定价误差的节点组合布局搜索程序, 并引入负指数平滑立方L₁样条优化模型, 将误差函数最小化结构从平方和最小化转化为误差距离最小化, 权衡拟合误差绝对距离最小化与贴现函数波动性约束, 克服B样条函数对节点数目与定位的人工干预和放宽对贴现函数的二阶平滑要求, 保留B样条函数刻画中长期利率波动趋势的优势, 增强对短期利率波动结构突变的估计和预测能力, 提高定价精确度和缓解利率期限结构曲线的过度波动问题.     

基于反正切函数权值累加生成的DGM(1,1)_(atan)模型及其应用

传统DGM(1,1)模型的累加生成算子没有考虑数据振荡对数据序列发展趋势的影响,模型预测结果往往呈现齐次指数增长的趋势.该局限性使得DGM(1,1)模型不适用于本身存在随机振动特征的序列分析与预测.针对这一问题,本文提出基于原始数据均值像序列的随机波动特征分析方法,设计出均值像反正切函数变权形式的累加生成算子;在此基础上建立了基于均值像反正切函数变权累加的DGM(1,1)atan模型,该模型综合考虑了数据的整体增长趋势与局部波动特征;最后,将模型应用于海域水质监测的数据分析与预测,预测结果验证了模型的有效性及实用性.     

基于B样条小波有限元IMU结构的模态分析

给出了一种惯性测量单元(IMU)系统结构,建立了整个模型B样条小波有限元模型;研究了一类新的有限元空间,它以B样条小波函数作为有限等参元的形状函数;建立了IMU模型的B样条小波有限元序列,利用B样条小波函数的变尺度特性在不改变网格的剖分下提高分辨率,因此在处理局部应力集中,曲率分布突变边界等应用中具有一定的优势,其结果更接近于实际;最后对系统模型进行了仿真,给出了各个阶次模态值,通过与传统有限元比较发现,小波有限元具有收敛性好、求解迅速和网格划分灵活等优点。     

中外股票市场风险收益的比较研究

将中国证券市场的A股、B股分别与国际上四个成熟市场的风险、收益行为进行比较，从不同的角度分析和考察我国证券市场的数量特征，以及它与国际证券市场的关系是否密切；用带有局部及全球信息变量的GARCH(1，1)实证模型检验股指收益的条件均值，发现股指波动是时变的、不均匀的．局部及全球信息变量对股指收益有一定的解释性。     

高频数据下投资组合风险预测模型比较

＂已实现＂协方差矩阵是对投资组合波动性及相关性的一种全新的度量方法.系统介绍基于高频交易数据的＂已实现＂波动率及由它拓展而来的＂已实现＂协方差矩阵.利用样本数据对模型进行检验,并比较分析该方法与DCC-GARCH方法的优劣.对比结果说明,这种基于高频交易数据的多元RV估计方法在估计精度和计算简便程度上明显优于DCC-GARCH方法.     

人民币汇率的半参数预测模型

利用从2006年1月4日到2008年7月18日人民币对美元汇率中间价的日均数据, 同时运用非参数函数系数模型和GARCH模型来分析人民币对美元汇率收益率与波动率的非线性时间序列特征. 实证结果表明, 半参数组合模型具有较好的拟合以及预测效果, 而且汇率管制政策变动的虚拟变量的估计 系数显著不为0. 跨度为50天的样本外预测显示: 96%的收益率真实值都落在2.5%以及97.5%的非参数分位 数回归预测线区间之内; 参数GARCH(1,1)模型拟合的波动率所显示出的汇率震荡与实际情况一致.     

多维高频数据的"已实现"波动建模研究

金融市场高频数据的分析与建模是金融计量学一个全新的研究领域.把基于一维高频数据的“已实现”波动率扩展到多维高频数据情形,给出“已实现”协方差阵,并给出了协方差阵的极限性质,用以刻画多维金融变量的波动率和相关性.研究了基于上证综指和深圳成份指数高频数据的“已实现”协方差阵的特性,最后针对它的长记忆性建立了FIVAR模型,该模型刻画了上证综指和深圳成份指数各自的波动性和之间的相关性.研究发现,“已实现”波动和“已实现”协方差取对数后具有良好的正态分布特性,相同的长记忆性.针对“已实现”协方差阵建立的FIVAR模型为进一步研究波动的协同持续性提供了基础.     

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.     

中国股市波动性过程中的长期记忆性实证研究

应用一类描述金融市场波动性过程的长期记忆特征的分整自回归条件异方差模型(FIGARCH模型)，研究了中国股票市场波动性过程的长期记忆性，实证结果表明中国股市波动性过程具有明显的长期记忆特征；文章还分析了FIGARCH模型与传统的条件方差模型相比，在模型描述和预测上所体现出的优越性。     

时变分数布朗运动下的GARCH族欧式期权定价研究

本文拓展了分数布朗运动理论下欧式期权定价问题,尤其突破了Hurst指数和波动率为常数的假设.我们在时变Hurst指数的分数布朗运动环境下,采用GARCH族模型描述收益率序列的波动率,推导出了一个欧式看涨期权定价的闭型解.利用该模型和韩国Kospi200股指期权日交易数据的实证检验表明,韩国Kospi200股指波动率符合GJR过程,时变波动率下的分数布朗运动刻画金融市场的动态特征比采用标准布朗运动更适合,该模型计算的期权理论价格与市场价格更接近,优于传统的定价模型.     

加权已实现极差四次幂变差分析及其应用

针对金融高频数而开发的极差波动估计量因能更精确地度量波动率而备受关注. 根据方差有效性结合数值模拟, 推导出了已实现极差多幂次变差族中最优的波动估计量, 并依据无偏性和方差有效性给出了相应的加权估计量. 同时将这些估计量与已实现GRACH模型相结合, 并对模型进行扩展. 实证表明已实现极差四幂次变差是已实 现极差多幂次变差族中最优的波动估计量, 加权的已实现极差四幂次变差能有效消除日历效应的影响, 扩展的已实现GRACH模型在拟合和预测效果上明显优于传统的EGARCH模型.     

基于期权博弈的股票波动性价值模型

基于无套利原理和期权博弈理论讨论了波动性对股票价格及收益的影响. 将波动分解为波动收益期权和波动损失期权建立模型, 并在投资者异质偏好假设下运用最小二乘蒙特卡罗模拟得到了考虑红利及随机波动条件下波动性价值的基本分布特征. 发现股票价格波动究竟表现为风险还是价值与投资者的波动偏好密切相关, 且最终取决于股票的现金红利水平和波动率水平的共同作用. 同时,时间参数对波动性价值亦有影响,但股票的初始价格与波动性价值无关.     

基于HMM-EGARCH的银行间同业拆放利率市场波动预测研究

针对中国金融市场呈现出的多波动状态的典型事实特征,以上海银行间同业拆放利率(Shibor)市场为研究对象,不仅引入隐马尔可夫模型(hidden Markov model,HMM)对其进行了波动状态预测,而且还引入HMM-EGARCH模型对其波动率进行了预测;最后使用成功率(success rate,SR)与平均绝对误差(mean absolute error,MAE)对预测波动状态进行检验,并且还采用标准统计误差函数对预测波动率进行检验.实证研究表明:高低两种波动状态就能够有效地刻画出Shibor市场的波动状态;HMM模型能够对Shibor市场进行较准确地波动状态预测,且更重要的是,HMM模型对高波动状态预测具有显著的优越性;HMM(2)-EGARCH模型能够有效地对Shibor市场进行波动率预测.     

有偏分布下的动态风险测度及MRC-SPA检验

以沪铝期货市场为研究对象,针对金融市场的有偏性、尖峰厚尾性,结合条件极值理论与SKST分布刻画金融市场的极端风险,同时运用滚动时间窗口方法对不同波动率模型进行样本外动态VaR预测。鉴于传统的回测检验无法有效判断不同波动率模型风险测度效果的优劣性,本文引进一种新的风险检验方法——MRC-SPA检验,实证结果显示EVT有效提高了GARCH模型的样本外动态VaR预测精度,其中GARCH-SKST-EVT-POT模型以较小的市场风险资本实现风险规避,预测效果最优。     

基于已实现半协方差的投资组合优化

在传统的风险度量方法中,常见的协方差估计量并未区分资产收益的下侧风险和上侧收益,而一般的下偏矩估计量则存在非对称性和难以加总的缺点.本文引入已实现半协方差矩阵(RSCOV)作为风险度量进行波动率预测和投资组合研究.本文将RSCOV应用于两种常见的风险分散投资策略—风险平价(ERC)策略和全局方差最小(GMV)策略,并将机器学习中的在线加权集成(OWE)算法用于提升已实现波动率预测方法HAR-RV的样本外预测表现.通过研究发现,相比起已有的其他风险衡量方式,仅包含负向波动信息的下半RSCOV能够更好地被用于平衡组内各资产的风险贡献.基于A股市场2011-2018年的高频数据,本文通过实证研究发现,OWE-HARRV在月度预测步长下的效果优于HAR-RV,而下半RSCOV则能够使ERC策略以及GMV策略在保证一定平均收益的同时,降低了组合收益的极端损失.     

Topic Splitting: A Hierarchical Topic Model Based on Non-Negative Matrix Factorization

Hierarchical topic model has been widely applied in many real applications, because it can build a hierarchy on topics with guaranteeing of topics’ quality. Most of traditional methods build a hierarchy by adopting low-level topics as new features to construct high-level ones, which will often cause semantic confusion between low-level topics and high-level ones. To address the above problem, we propose a novel topic model named hierarchical sparse NMF with orthogonal constraint (HSOC), which is based on non-negative matrix factorization and builds topic hierarchy via splitting super-topics into sub-topics. In HSOC, we introduce global independence, local independence and information consistency to constraint the split topics. Extensive experimental results on real-world corpora show that the purposed model achieves comparable performance on topic quality and better performance on semantic feature representation of documents compared with baseline methods.     

随机波动性模型的比较分析

对均值条件分布为正态分布的随机波动性模型与条件厚尾分布的随机波动性模型进行了比较分析．实证结果表明，厚尾分布的随机波动性模型较正态分布的随机波动性模型能更好地描述我国股市的回报与波动性的特征．     

渔网的动态仿真及可视化研究

为提高渔船操作模拟器视景系统的可视化效果,提出并实现了一种基于物理模型的三次B样条插值曲线绘制渔网和手纲的方法;考虑到可视化系统的实时性,通过简化网具系统的几何模型,构造三次B样条插值曲面实现了基于物理模型的B样条插值曲面的渔网可视化;根据视点距渔网的远近分别调用B样条插值曲线和B样条插值曲面方法进行渔网建模,从而既提高了系统的实时性,又保证了绘制渔网的逼真度。