金融波动的平方根随机自回归波动模型

讨论了SR-SARV模型的时间聚合性和同期聚合性,比较了波动模型之间的关系,指出了SR-SARV模型研究的意义,并给出其参数估计方法,对上证指数进行了实证研究。     

中国股市波动的异方差模型及其SPA检验

以中国股票市场最具代表性的股价指数-上证综指的高频(High-frequency)数据样本为例,实证计算了以GARCH族模型和随机波动(Stochastic volatility)模型为代表的不同异方差模型对中国股市波动率的预测,并进一步运用SPA(Superior predictive ability)检验法,实证检验了不同异方差模型对中国股市波动的刻画能力和预测精度问题.实证结果显示,就中国股市而言,随机波动(Stochastic volatility)模型是预测精度最高的异方差模型,但在某些损失函数标准下,EGARCH模型也具有良好的波动预测表现.     

基于方差波动多重分形特征的金融时间序列聚类

提出了一种新的概率函数计算方法，用于研究金融时间序列在方差波动方面的多重分形特征。在此基础上提出了一种基于多重分形的时间序列聚类算法，该算法能够根据不同的分析目的，灵活地使用不同的概率函数以及序列的多重分形特征参量进行聚类。对上海证券市场实际数据的实验结果表明，本文提出的聚类算法是灵活有效的。     

基于贝叶斯原理的随机波动率模型分析及其应用

基于贝叶斯原理,对随机波动性模型进行研究,并将随机波动率模型应用股市风险价值VaR的估计与预测.针对中国股市数据进行的实证结果表明,与GARCH模型相比,随机波动率模型能更好地描述股票市场回报的异方差和波动率的序列相关性;基于随机波动率的VaR较GARCH模型的VaR具有更高的精度.     

可加模型及其在金融市场波动率估计中的应用

放宽了传统GARCH模型参数形式的假定,将可加模型引入条件方差的估计,改进了Btihlmann和McNeil提出的迭代算法,并将其用于可加GARCH模型的估计.通过能够模拟真实波动率的数学实验,以及新加坡股市和不同市场股市比较的实证算例,发现可加GARCH模型不仅在估计现有参数模型无法刻画的复杂序列波动率时具有更好的估计效果,而且与一般非参数模型相比也有较好的估计效果.因此,可加GARCH模型对研究新兴市场股市或诸如金融危机等存在复杂波动特征的金融市场有着非常现实的意义.     

基于小波分析的金融波动分析

提出了一种基于小波方差的金融波动的长记忆分析方法,以及基于小波协方差的不同市场金融波动相关性的分析方法,用该方法对上海和深圳证券市场综合指数收益波动序列进行了分析,结果表明该方法是有效和可行的.又对长记忆随机波动(LMSV)过程同一尺度下和不同尺度下的离散小波变换(DWT)系数的相关性进行了分析,结果表明同一尺度和不同尺度下的DWT系数都是近似不相关的.     

中国股票市场的股票收益与波动关系研究

检验中国证券交易四类股票收益与波动的时间序列特征，以及收益与波动之间的关系。首先应用广义自回归条件异方差模型（GARCH）和指数GARCH模型以获得合适的条件方差序列。应用结果发现，波动性随时间变化的证据，并且波动高／低的时期趋向于聚集，显示出高度持续性和可预测性。然后，应用均值GARCH（GARCH－M）模型检验预期收益与预期风险的关系。研究结果认为，每日交易量作为每日信息到达时刻的代理变量对于中国股票市场每日收益的条件波动的解释力度不显著。     

随机波动模型的持续性和协同持续性研究

波动持续性是广泛存在于经济和金融时间序列的一类普遍现象，它反映了经济和金融的风险相关性，在介绍随机波动模型有关要概念和性质的基础上，从单整的角度讨论了随机波动模型存在的持续性，并以此为基础，讨论了向量随机波动模型存在的持续性和协同持续性，给出了随机波动模型的协同持续定理，此外，文中进一步讨论了协同持续存在的条件和有关性质，给出了协同持续关系的误差校正模型形式。     

金融与随机分析评述

试图从金融与数学的角度，通过对数理金融学中连续交易模型下的未定权益与投资消费问题的部分简单介绍，从一个侧面展示随机分析与金融学的辨证关系：一方面，随机分析是金融学研究的强有力工具；另一方面，来自金融学中的问题已成为随机分析理论新发展的巨大动力和源泉。     

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.     

股票市场弱势有效与股票价格的随机游走

对股票市场弱势有效和股票价格的随机游走两个概念及它们之间的关系进行分析和论述，在此基础上运用R／S模型对中国股票市场的弱势效率进行实证分析并得出相关的结论。     

期货市场价格波动与市场弱有效性的检验与分析

通过对中国期货市场铜和铝两种金属期货品种收益率的分布与波动性进行实证分析，论证其时间序列存在ARCH效应；运用GARCH模型对两种期货品种进行了拟合分析和统计检验，结果表明这两个期货品种的波动性均具有很高的持续性，但上海铝期货的波动性相比于上海铜，其波动性受各种外部冲击的影响较大；通过GARCH(1，1)的市场有效性检验，论证中国金属期货市场尚未达到弱式有效，市场风险较大。     

过度自信条件下的金融市场委托-代理合同

通过建立数学模型研究经纪人过度自信条件下的金融市场最优委托-代理合同。研究结果表明,在金融机构和经纪人都是风险中性的条件下,当经纪人的过度自信水平可观测到时,金融机构将提供一个能被过度自信经纪人接受的最优委托-代理合同,该合同随着经纪人过度自信水平的提高而变得越来越廉价,随着经纪人保留预期效用水平的提高而变得越来越昂贵。当经纪人的过度自信水平不可观测到时,如果金融机构认为经纪人过度自信的可能性很大,那么金融机构提供的最优委托-代理合同只能被过度自信经纪人接受;如果金融机构认为经纪人过度自信的可能性比较小,那么金融机构提供的最优委托-代理合同能够同时被理性和过度自信经纪人所接受。     

基于VS-MSV模型的金融市场波动溢出分析及实证研究

对于动态投资组合与风险管理来说，测定波动溢出效应是非常重要的。已有的资料显示SV模型比GARCH模型能够更好地刻画金融市场的波动，使用SV模型研究两个金融市场间波动溢出的文献并不多见，而使用多元SV模型研究多个金融市场间波动溢出则属空白。为了同时研究分析金融市场之间的波动溢出，作者在研究多元SV模型的基础上，建立了能分析判断波动溢出的模型——VS—MSV模型，并进行了实证分析。     

不同市态下投资者情绪与股市收益、收益波动的异化现象——基于上证股市的实证分析

基于上证股市的相关数据,分析不同市场态势下投资者情绪与股市收益及其波动的异化现象。结果表明:我国投资者情绪对股票市场的收益并无显著影响;而股票收益却对投资者情绪的作用显著:牛市阶段股票收益与投资者情绪正相关,而熊市阶段则为负相关;投资者情绪对收益波动的影响在不同市态下也存在异化现象:熊市阶段投资者情绪对预期收益波动的冲击存在非对称效应,乐观倾向比等量的悲观倾向对波动的冲击更大;而牛市阶段收益波动主要受投资者悲观情绪的影响,且不存在非对称效应。这与国内外的相关研究结论不同。     

金融市场的效率与分形市场理论

简要回顾了通常描述金融市场效率的有效市场理论并指出其缺陷 ,将非线性系统理论中的分形理论引入金融市场有效性的研究 ,阐述了分维时间序列的经济涵义以及分形市场理论 ,并指出分形市场理论提出的意义 .最后给出实证研究 .     

中国证券市场波动性的实证分析

考虑了中国证券市场的股权分置、企业规模、信息不对称等实际因素,通过对均衡价格中各因素的分析得到了一个波动性模型.实证研究表明,股本规模越小的公司,波动性越大,且股权分置改革将有助降低市场波动性.     

农村金融生态环境与金融效率相关性实证研究——基于典型相关分析与Granger因果检验

通过分别选取衡量农村金融生态环境和金融效率的指标,利用典型相关分析、Granger因果检验等统计方法,对1985～2008年农村金融生态环境和农村金融效率之间的相关性进行实证研究,结果表明二者之间存在显著的相关性,并反映出农村金融较脆弱的现状。以此为依据,提出改善农村金融生态环境、促进农村金融高效运行的政策建议。     

银行间市场体系的相继违约风险分析与建模

总结分析当今世界各主要经济体的银行间市场体系的网络结构特征,指出随机网络和无标度网络是目前各国银行间市场的主要网络结构形态。并进一步通过模型说明和数值仿真揭示了这两种不同的网络体系下银行间市场的相继违约风险发生过程和演化特征,分析了网络结构对于银行体系风险的影响,指出无标度的银行体系结构会带来更大的相继违约风险。     

债市和股市波动非对称性

由于在信息冲击下非对称效应的存在,使得金融市场不仅方差存在非对称效应,而且协方差也存在非对称效应。运用加入非对称项的对角VECH(ADAECH)模型,实证研究债券市场与股票市场波动的非对称效应。研究发现,债券市场和股票市场存在显著条件方差非对称效应,而债券市场和股票市场间对同一信息呈反方向变动的协方差非对称效应也在一定程度上显著存在。