波动率风险和波动率风险溢酬:中国的独特现象

本文以美国市场作为对比,运用多种方法深入考察了中国市场的波动率风险和波动率风险溢酬,发现中国市场具有与美国市场不同的异常现象.首先,与美国市场不同,中国股票市场上的波动率风险整体而言并非系统性风险,而是呈现出暴跌时期显著为负,非暴跌时期显著为正的明显时变特征;其次,虽然中国市场的波动率风险是非系统性风险,但期权隐含的波动率风险溢酬却显著为负,这与美国情形不同,也不符合金融原理,可能意味着中国期权价格存在高估.进一步的模拟Buy-Write策略结果证实中国期权价格的确存在持续的系统性高估.     

波动率风险溢酬: 时变特征及影响因素

应用香港市场的数据, 通过构造恒生指数看涨期权的动态delta中性组合估计了股票市场的波动率风险溢酬, 并对其时变的 特征和影响因素进行了分析. 实证结果表明: 香港股票市场上的确存在显著为负的波动率风险溢酬, 说明波动率的确是随机的, 是市场中存在 的另一个风险源. 而投资者是厌恶波动率风险的, 并通过支付较高价格购买股指期权来规避这一风险, 股指期权并非股票现货的冗余证券. 并且, 波动率风险溢酬呈现明显的时变特征, 其最重要的影响因素是股票现货市场的波动率, 股市当前的波动率越大, 投资者对未来波动的预期和风险 厌恶程度越高, 越愿意为规避波动率风险支付更高的风险溢酬.     

基于多分形波动率测度的ES风险度量

多分形波动率(Multifractal Volatility,MFV)是一种最近提出的金融市场波动率测度方法。以上证综指和标准普尔500指数的高频价格数据为例,构造了多分形波动率测度的lnMFV-ARMA动力学模型,并运用基于Bootstrap方法的后验分析过程,实证对比了lnMFV-ARMA模型与其他6种常用波动模型对ES(Excepted Shortfall)风险测度的估计精度差异。实证结果表明:在所考察的大多数分位数水平下,lnMFV-ARMA模型对ES风险测度的估计精度都优于许多现有常用波动模型,特别是对标准普尔500指数的极端价格波动风险具有最优的刻画能力。     

考虑时变波动率影响的最优期权投资组合

本文基于上证50ETF期权,构建单期模型求解最优期权组合问题.我们采用GARCH模型和GJR-ST模型来刻画标的50ETF日对数收益率的动态过程,采用蒙特卡罗模拟法生成标的资产在期权到期日的价格分布.样本外实证结果表明,GARCH模型和GJR-ST模型构建的最优期权组合都能获得显著为正的样本外平均收益.而相比于GARCH模型,GJR-ST模型能更好地管理波动率风险,因而可以获得更高的收益风险比.     

基于跳跃、好坏波动率与百度指数的股指期货波动率预测

本文首次将百度指数引入HAR波动建模框架,基于跳跃、好坏波动率与百度指数提出HAR改进模型,实证研究揭示股指期货波动运行规律,并通过MCS检验分析预测模型优劣.HAR建模考察连续-跳跃波动、好-坏波动率的两种已实现波动分解.为了降低波动率估计偏差,基于序列相关法仿真统计最优抽样频率,利用已实现核修正的ADS检测识别跳跃,进一步修正好坏波动率与符号跳跃.基于沪深300股指期货的样本内外预测表明:连续波动比跳跃波动对未来已实现波动的预测贡献更大;好坏波动率具有不对称的波动冲击,好(坏)波动率抑制(加剧)未来波动性;符号跳跃对未来波动具有负向冲击;好坏波动率分解优于连续与跳跃波动分解;百度指数能显著提升HAR波动建模的样本内外预测能力;MCS检验证实,考虑符号跳跃与百度指数的HAR-RV-SJ-BI模型表现最佳.研究结论对认识股指期货波动规律和市场风险具有意义.     

企业投资预期收益率的风险偏好影响的研究

引入递归效用函数,建立了考虑企业风险偏好条件下的预期收益率的修正模型,并就不同的偏好参数下的预期收益率进行了模拟。结果表明:主观贴现因子对预期收益率的影响为负,且主观贴现因子越大,对于主观贴现因子边际预期收益率绝对值就越小;而跨期替代弹性和风险规避系数对预期收益率的影响为正,在跨期替代弹性和风险规避系数的不同取值空间内,对预期收益率的影响程度存在很大差别。     

波动率风险溢价——基于VIX的实证

波动率风险溢价是金融学文献关注的核心问题之一.基于非仿射GARCH扩散模型,推导相应的VIX公式,继而采用SP500与VIX指数联合数据,给出模型客观与风险中性参数基于有效重要性抽样(EIS)的联合极大似然(ML)估计.进一步利用粒子滤波方法给出隐波动率的估计,推断VIX隐含的波动率风险溢价.蒙特卡罗模拟实验表明,提出的估计方法是有效的.采用实际数据进行的实证研究表明,波动率风险被定价,且波动率风险溢价为负,隐含市场投资者整体表现为风险厌恶.     

波动率风险溢价——基于VIX的实证

波动率风险溢价是金融学文献关注的核心问题之一. 基于非仿射GARCH扩散模型,推导相应的VIX公式,继而采用S&P500与VIX 指数联合数据,给出模型客观与风险中性参数基于有效重要性抽样（EIS）的联合极大似然（ML）估计. 进一步利用粒子滤波 方法给出隐波动率的估计,推断VIX隐含的波动率风险溢价. 蒙特卡罗模拟实验表明,提出的估计方法是有效的. 采用实 际数据进行的实证研究表明,波动率风险被定价,且波动率风险溢价为负,隐含市场投资者整体表现为风险厌恶.     

投资者关注对中国黄金价格波动率的影响研究

黄金具有商品和货币的双重属性,是投资者进行资产保值及增值的重要手段.本文从行为金融理论出发,采用广义自回归条件异方差混频数据抽样模型(GARCH-MIDAS),探究百度指数和谷歌趋势对中国黄金价格波动率的预测能力.同时,引入了全球经济政策不确定性(GEPU)指数以及地缘政治风险(GPR)指数变量,检验对黄金波动的影响.进一步地,使用模型信度集(model confidence set,MCS)和方向检验(direction-of-change,DoC)两种评价方法检验各模型的样本外预测精度.实证结果表明,谷歌趋势能够显著大幅提升中国黄金价格波动率的预测精度,为准确预测我国黄金波动提供了新的视角,为稳定金融市场提供了可靠保证.     

基于投资者风险偏好的可转换债券转换条件判定

可转换债券赋予投资者在某一时期将债券转换为公司股票的权利。投资者总是以个人利益最大化为目标，根据个人风险偏好采决定是否实施转换权．从而导致不同的转换条件。本文利用投资者要求的转换收益的大小采描述其风险偏好，并将其定义为模糊变量，在自愿转换和强制转换两种情况下，对基于投资者风险偏好的可转换债券转换备件进行了判定。     

中国股票市场报酬与波动的GARCH-M模型

运用 GARCH-M模型对上海和深圳股票市场的市场波动特征以及市场波动和报酬间的关系进行了实证研究 ,探讨引起我国股票市场波动较大 ,收益相对较低的原因 .同时分析涨跌停板交易制度对市场报酬和波动产生的影响 .     

中国股票市场的收益与波动关系

在考察现有的2种收益与波动关系模型(GARCH-M和SV-M)差异的基础上,运用更具理论优势的SV-M模型,研究了实行涨跌幅限制制度前后中国股市收益与波动关系的不同状况,并结合波动反馈效应理论,探讨了中国股市预期收益与波动之问的跨期关系.研究表明:中国股市的收益与同期波动之间存在负相关关系,这一关系在实行涨跌幅限制制度后变得更为显著;中国股市存在波动反馈效应,且预期收益与波动之间的跨期关系为正;涨跌幅限制制度不仅限制了沪深股市的暴涨暴跌现象,而且增加了股指收益率的自相关性和波动的持续性.     

基于MRS-EGARCH模型的沪深300指数波动预测

提出了一种新的马尔可夫机制转换EGARCH模型,假定收益残差序列可以服从高斯分布、t-分布或广义误差分布,并允许非高斯分布中自由度与所处机制有关,以刻画可能存在的时变峰度及厚尾特征.以沪深300指数为例进行实证研究,发现新模型能区分隐藏在指数收益序列中的不同机制.预测成功率指标表明设定收益残差服从厚尾分布的MRS-EGARCH比单机制EGARCH具有更好的波动率预测性能.     

基于结构转换PTTGARCH模型沪深股市波动率的估计

考虑股市收益率波动存在结构转换特征以及描述波动非线性和非对称特征的幂变换门限GARCH(PTTGARCH)模型,本文提出结构转换PTTGARCH模型.选取沪深300指数日对数收益率作为研究对象,将股指的波动变化分为下跌、上涨和盘整三个状态:选用2013年7月1日至2015年12月17日以及2015年12月18日至2016年1月8日作为样本内和样本外时期:分别应用GARCH,EGARCH,APGARCH,PTTGARCH模型及具有结构转换的相应模型对沪深股市波动率进行估计和预测,利用高频数据得到的已实现波动率作为股指实际波动率的估计.采用平均平方误差(MSE_1,MSE_2),平均绝对误差(MAE_1,MAE_2)对估计与预测的波动率进行评价,并采用模型信度集(MCS)检验比较各模型估计和预测能力.研究结果表明:单状态和具有马尔可夫结构转换PTTGARCH模型在样本内和样本外的拟合和预测结果均更为准确.     

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。     

基于小波分析的股市波动的多重分形辨识

以上证指数和深圳成分指数日收盘价的时间序列为样本,利用小波分析方法剔除序列的噪声干扰,对序列保留的波动趋势进行多重分形辨识.通过 WTMM (小波变换模极大)计算配分函数,尺度函数和多重分形谱等,全面细致的量化了序列的局部及不同层次的波动奇异性.计算结果表明:去除噪声干扰后, 中国现行证券市场的波动呈现显著的多重分形特征.     

羊群效应的新测度指数及其对我国股市波动的预测作用研究

羊群效应作为一种典型的市场投资者行为异象，极易对股票价格波动形成影响.因此，在已有羊群效应测度方法基础上，提出了一种新的羊群效应测度指数，并以我国上证综指为样本，运用广义自回归条件异方差混频数据（GARCH-MIDAS）模型实证检验了该指数对上证综指波动率的影响及预测作用，并与多种常用的同频数据GARCH族模型和纳入经济政策不确定性指数（EPU）的波动率模型进行比较分析.实证结果表明，相对于EPU指数，纳入新羊群效应指数的GARCH-MIDAS模型具有更显著的样本内参数估计结果，同时可以更好地解释上证综指波动的长期成分.进一步，模型信度集合（MCS）检验和预测方向准确性（DoC）检验结果表明，纳入新羊群效应指数能够显著提高模型对我国股市波动率的样本外预测精度.最后，采用不同样本外预测天数、不同损失函数、不同滞后期预测以及基于深证成指样本的各种实证结果进一步证实上述结论的稳健性.     

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.     

流动性与收益、收益波动的动态关系

研究了我国股市流动性与收益的时间序列的动态关系。通过建立相关模型,发现非流动性与证券收益互为G ranger因果关系,当期收益与当期非流动性呈负相关关系、而与滞后一期非流动性呈正相关关系。进一步把市场日非流动性分解为期望非流动性与预期之外非流动性,发现期望非流动性对于期望收益具有正效用,而预期之外非流动性对于期望收益有负效应,且后者的负效应大于前者的正效应;预期之外非流动性对收益波动有显著影响,而期望非流动性对收益波动影响不显著。