基于ARMA-GARCH-COUPULA模型的交易量与股价波动相依关系

股市交易量与股价变化的相依关系一直是学术研究和投资分析人士所研究并希望解决的问题.研究交易量与股价的相依关系不仅要研究它们之间的相依程度而且还要研究它们之间的相依结构.提出了ARMA-GARCH-Copula函数模型,研究了3个股票市场的日指数对数极差与交易量对数的相依程度和相依结构.研究发现:ARMA-GARCH-Copula函数模型在刻画日指数对数极差与交易量对数之间的相依结构时通过假设检验,日指数对数极差与交易量对数之间存在较强的正相依关系,且具有上尾高、下尾低的非对称的相依现象.     

基于VAR-Copula模型的股价、交易量的相依结构

基于向量自回归(vector autoregression, VAR)误差修正模型, 结合Copula理论建立VAR-Copula模型研究股市指数与交易量之间的Granger因果关系和相依结构. 通过对三个股票市场的实证分析, 发现各市场的指数与交易量之间存在长期的协整关系和由指数到交易量的单向因果关系; 指数对数收益率与交易量对数差分的相依关系复杂, 既有正的相依成分也包含负的相依结构, 且都表现为上尾高的非对称的相依特征.     

基于SJC Copula模型的银行业与房地产业动态相依性及其结构突变

引入SJC Copula模型来刻画中国房地产业与银行业在2000~2013年的的动态相依性,并进一步分析这种动态相依性的结构突变特征。研究结果表明:SJC Copula函数相比常见的其他Copula函数能更好地刻画房地产和银行业之间的动态相依结构;房地产业与银行业之间存在具有显著持续性的上(下)尾相依性,而且随着收益率的变化而呈现出非对称和非线性变化特征,主要表现为随着收益率的上升,条件上尾(下尾)相关系数将减小,但上尾相依性系数的下降幅度比下尾相依性系数要大,这说明房地产业和银行业之间的相依性的变化显著依赖于过去的收益的变化并且存在反向关系。房地产业与银行业之间的上(下)尾时变相关系数均具有"自相关、有偏、ARCH效应"的非正态分布特征,而且存在多个结构突变点;这些突变点发生日期附近往往伴绥着我国重大房地产金融调控政策的出台,具有明显的政策效应,但不具有持久性。     

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.     

基于时变Copula的金融开放与风险传染

利用时变Copula研究开放进程下中国大陆股市与国际主要股市间的风险传染问题.用AR(1)-GJR(1,1)-t模型描述各国股指收益率的边际分布, 以时变SJCCopula描述 股指收益率间的动态相依性,分析中国大陆股市与美国股市、英国股市、日本股市以及香港股市2000年1月至2010年11月期间的风险联动. 实证结果表明:在开放进程中中国大陆股市与美国、英国以及日本股市一直保持微弱的下尾相依关系,而与香港股市间 的下尾相依性则随开放程度增加整体上呈显著上升趋势;而与各国际股市的上尾相依性则一直保持较低的水平.     

相依风险的车险准备金评估

在多个业务线的准备金估计中,通常假设不同业务线之间相互独立,事实上它们之间往往存在一定的相依关系.它们的相依性可以通过藤Copula函数来描述.藤Copula是解决多个相依随机变量的强有力工具.本文在假设各个业务线的增量已决赔款服从伽玛分布、逆高斯分布和对数正态分布的基础上,建立了各个业务线增量已决赔款相互依赖的藤Copula回归模型,并将此模型应用于一组实际的车险数据,结果表明,考虑相依关系的藤Copula回归模型对准备金的评估结果要优于独立假设下的回归模型对准备金的评估结果.     

沪市指数的短期尾部相依结构

短期相依和同期相依是金融资产两类主要的相依关系。应用相依结构Copula函数模型对上海综合指数收益率序列前后一个交易日的价格波动的短期相依关系的尾部相依结构进行了分析。经检验认为Clayton-copula模型能较好地捕捉沪市收益率序列的短期相依关系的变化规律;上证综合指数收益率的短期相依结构有正相依关系也包含了负相依关系,且主(副)对角线上的尾部相依结构表现为非对称的特征。     

基于Copula函数的组合资产条件相依性模型及其应用

条件概率分布常用来研究马尔科夫序列相依模型的构建.组合资产的相依结构受多方面的影响,资产之间的同期相依与单个资产时间上的短期相依是组合资产两类主要的相依关系. 结合条件概率的理论,考虑组合资产之间的同期相依与时间上的短期相依两类关系,建立基于Copula函数相依关系模型研究了沪深股市指数收益率的相依结构.应用三阶段极大似然估计方法对模型的参数进行估计,应用χ²检验统计量对模型进行优度检验和模型的比较.研究结果表明:考虑了单个资产时间上短期相依关系的模型更适合描述沪深股市的相依结构.     

基于机制转换混合Copula模型的我国股市间极值相依性

通过构建机制转换混合 Copula 模型, 考察了沪、深股市与港、台股市间的尾部相依特征, 研究发现:它们间的尾部相依性呈非对称动态过程, 在低风险状态下, 右尾部相依性普遍高于左尾部相依性; 而在高风险状态下, 左尾部相依性普 遍高于右尾部相依性. 相对于沪、深股市与台股而言, 沪、深股市与港股间的尾部相依性更强, 其 尾部相依性对外来冲击更敏感; 相对于沪市与港、台股市而言, 深市与港、台股市间的尾部对外在 冲击更敏感. 在此次次贷危机中, 沪、深股市与港、台股市间极值风险显著增加, 并呈现明显的金融感染. 而且各尾部相依性的两个结构变化几乎同时发生并分别对应于危机的第一、二阶段, 这表明:沪、深股市与港、台股市间的风险呈系统性特征, 而危机的第三阶段对沪、深股市与港、台股市间的影响较有限.     

国际股市联动条件下中国股市与汇市的非线性相依性关系研究

与以往仅对市场间相依关系进行静态、孤立的研究不同，基于全局化视角，在国际股市联动条件下研究中国股市与汇市间的相依关系。选取2006-01-04~2019-02-28沪深300指数、人民币兑美元汇率中间价、美国S&P500指数、欧洲STOXX50指数、香港恒生HSI指数、日本N225指数、英国FTSE100指数以及全球股市MSCI指数为研究样本，聚焦于2008年全球金融危机和2015年中国股灾两次极端波动事件，采用R-vine Copula方法研究国际股市联动条件下中国股市与汇市间的非线性相依关系，并构建参数动态化的动态R-vine Copula方法进行稳健性检验。研究结果表明：国际股市与中国股市和汇市之间分别存在着正向联动关系；在国际股市联动条件下，中国股市对汇市具有引导作用，且两者间的相依关系可以由资产组合平衡模型解释；中国股市与汇市在国际股市联动条件下间的相依关系弱于不考虑国际股市联动条件时的相依关系，且这种偏差在金融危机、股灾等极端波动后会显著增加。本研究对国际投资者合理配置资产规避风险、政府监管部门制定相关政策具有重要参考意义。     

上海股票市场流动性的度量与影响因素实证分析

首先分析了市场流动性的定义,给出了流动性指标的一种新的度量方法,然后,首次描绘了上海市场弹性和影响力的日走势图和分时特征图.最后,研究了交易量、股票价格、波动性和流通盘的大小与各项流动性指标的影响,通过对上海证券交易所的交易数据进行实证,表明上海证券市场,交易量、股票价格、波动性和流通盘的大小对流动性各项指标都有显著的解释能力;上海交易所存在“股本小的股票价格较高”的现象.     

基于MDH假说的中国沪深股市量价关系实证研究

GARCH类模型在研究股票市场量价关系时得到了广泛的应用。本文基于一种新的GARCH模型，把股市的波动分解为长期波动趋势和短期波动成分，验证中国股票市场是否符合研究量价关系的主流理论——混合分布假说理论，并得出中国股票市场波动的一般性及特质性。其研究结论对监管机构把握股市的运行规律，制定合理有效的监管政策具有重要的指导意义。     

外汇市场与股票市场间波动溢出效应——基于汇改后数据的小波多分辨分析

随着金融全球化与自由化进程的加快以及人民币汇率体制改革和中国企业股权分置改革的深化,外汇市场与股票市场间的信息流动和风险传递进一步加强。通过小波多分辨分析能够从不同尺度研究外汇市场与股票市场间的波动溢出效应,以达到从时频2个角度同时进行研究的目的。实证结果表明,人民币汇率波动与股票价格波动的低频信号具有协整关系。其独到之处在于发现不同交易周期上波动溢出效应存在非一致性:短期主要表现为股票市场向外汇市场的单向波动溢出;而随着交易周期的加长,则表现为双向波动溢出效应。     

中国股市信息流、波动性与交易量关系

基于混合分布假定(MDH),研究了中国股票市场信息流、回报的波动性和交易量之间动态关系。结果表明,基于回报序列与基于交易量序列推断出的信息流过程并不是一致的,反映了我国股票市场的回报波动性与交易量对信息流过程的反应并不是一个协调的过程。鉴于价格波动与交易量之间的关系反映了信息披露、信息传递、市场对信息的评估与消化机制的特性,这种非协调性也可能根源与信息作用机制的非均衡性。     

基于股市和汇市成交量信息视角的股价波动预测

以往研究忽略了汇市成交量包含的信息对股价波动的影响,可能导致模型参数的有偏估计.基于泊松分布的随机波动率模型不仅可有效解决传统做法对成交量信息使用不足的问题,而且通过将汇市成交量信息引入模型,与现有文献形成有益补充.通过SMC算法编程实现了SV-VOL模型的有效估计,发现股市成交量信息有助于股价波动预测;汇市成交量信息是通过股市流入净资本这一间接渠道最终影响股票收益率与股市量价关系.     

交易者异质性条件下系统风险冲击与企业创新能力对股票价格波动性的影响机理:理论模型与仿真分析

基于信息交易者和非信息交易者行为特征，建立数学模型从理论上研究交易者异质性条件下系统风险冲击与企业创新能力对股票价格波动性的影响机理，并利用MATLAB编程对理论模型结果进行仿真分析.研究结果表明：企业创新能力在任何系统风险冲击和交易者结构下都将发挥股票价格稳定器作用；在企业创新能力较高时，股票价格波动性与信息交易者持股比例负相关，与系统风险冲击之间的相关性因交易者结构不同而呈现出不同特征；在企业创新能力较低时，股票价格波动性与系统风险冲击正相关，与信息交易者持股比例之间呈U型关系；信息交易者持股比例较高的股票市场更具优胜劣汰选择机制.提升企业创新能力、提高信息交易者持股比例、完善信息披露制度是抵御系统风险冲击、保障股票市场稳定可持续发展的重要途径.     

中国证券市场的HAR-BACD-V模型及其应用

在已有的高频时间序列模型的基础上, 基于异质市场假说理论,构建了HAR-BACD-V模型.通过实证分析以探询在异质市场环境下不同交易频率投资者的交易行为对股市即时波动的贡献程度以及交易量对交易持续期、金融产品收益率和波动性的影响.研究结果进一步证实了我国股票市场的异质性,不同交易频率投资者的交易行为对股市波动的影响程度是不同的,并且发现交易量对交易持续期、收益率及波动性都存在不同程度的影响.     

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.