基于SV-POT-TDRM的沪深300股指期货尾部风险研究

使用随机波动率模型修正沪深300股指期货收益率序列的波动聚集效应,并在残差服从正态分布和极值分布的假设下,分别计算了度量尾部风险的VaR、ES及尾部扭曲风险测度(TDRM)值。研究发现:股指期货日收益率序列呈现负偏、尖峰厚尾及波动聚集的形态;使用随机波动率模型可以较好地预测波动率的变化;假设残差分布服从极值分布的模型结果优于假设残差分布服从正态分布的模型结果,说明极值模型在尾部分析上比正态分布更加适用;使用扭曲尾部风险测度估计尾部风险,通过扭曲函数的选取与风险厌恶系数的不同设定,调整尾部风险发生的概率,反映了投资者的主观风险偏好,在相同置信水平下,得到的尾部风险估计值比VaR更精确。     

投资者情绪与期货市场功能——基于沪深300股指期货的研究

本文以2015年股指期货市场实行交易限制措施事件作为自然实验样本,研究了不同市场环境下投资者情绪对沪深300股指期货风险管理功能和价格发现功能的影响及其差异.研究结果表明,在无交易限制的市场环境下,投资者情绪对沪深300股指期货的风险管理能力和短期动态价格发现能力有显著的负面影响;而在有交易限制的市场环境下,投资者情绪对沪深300股指期货市场风险管理能力的影响出现反转,但其对股指期货市场价格发现能力的负面影响却进一步加剧,本文分析这一现象是由于交易限制规则实施后股指期货市场流动性和市场深度极度匮乏、逆向选择效应增强所致.与现有研究相比,本研究可以更有效地从市场微观结构角度揭示投资者情绪对金融市场的影响存在差异的原因.此外,本研究结果在以双重差分模型和以互联网搜索指数作为投资者情绪代理变量的检验中同样稳健.     

投资者情绪与期货市场功能——基于沪深300股指期货的研究

本文以2015年股指期货市场实行交易限制措施事件作为自然实验样本，研究了不同市场环境下投资者情绪对沪深300股指期货风险管理功能和价格发现功能的影响及其差异.研究结果表明，在无交易限制的市场环境下，投资者情绪对沪深300股指期货的风险管理能力和短期动态价格发现能力有显著的负面影响；而在有交易限制的市场环境下，投资者情绪对沪深300股指期货市场风险管理能力的影响出现反转，但其对股指期货市场价格发现能力的负面影响却进一步加剧，本文分析这一现象是由于交易限制规则实施后股指期货市场流动性和市场深度极度匮乏、逆向选择效应增强所致.与现有研究相比，本研究可以更有效地从市场微观结构角度揭示投资者情绪对金融市场的影响存在差异的原因.此外，本研究结果在以双重差分模型和以互联网搜索指数作为投资者情绪代理变量的检验中同样稳健.     

沪深300指数期货已实现波动率的跳跃行为

采用修正的已实现门阀多次幂变差研究沪深300股指期货已实现波动率的跳跃特征,并通过构建考虑跳跃的AHAR-C-TCJ模型研究沪深300股指期货已实现波动率的跳跃成分对股指期货市场未来波动率预测的影响。结果表明:沪深300股指期货波动率的连续成分存在较强的长记忆性,而离散跳跃序列的长记忆较弱,但仍具有一定的可预测性;跳跃的久期序列的自相关性较强,而规模序列的自相关性不显著;显著的离散跳跃对沪深300股指期货日、周以及月的已实现波动率的预测都存在显著的正向影响,AHAR-C-TCJ模型能显著提高股指期货市场波动率的预测精度,尤其是标准差形式和对数形式的AHAR-C-TCJ模型。     

基于CAViaR和GARCH模型的沪深300股指期货动态风险测度

以我国期货市场上交易最为活跃的沪深300股指期货为例,分别采用CAViaR模型和GARCH模型对多头VaR和空头VaR进行风险建模,深入研究了股指期货的收益分布特征和波动形态规律,并运用严谨的后测检验的方法对比了各个模型的风险预测精度。实证结果表明:(1)沪深300股指期货具有明显的尖峰厚尾现象,却没有显著的有偏性和长记忆性;(2)基于杠杆效应的GJR模型和兼具长记忆性和杠杆效应的FIAPARCH模型并没有表现出比传统GARCH模型更高的预测精度,同时,先验GED分布对金融收益分布特征的刻画要优于正态分布和SKST分布;(3)半参数法的CAViaR模型相比GARCH族模型表现出绝对优异的预测能力。总之,CAViaR模型在股指期货的风险预测方面是相对更合理的模型选择。     

我国沪深300股指期货和现货市场的交叉相关性及其风险

利用2010年4月16日到2012年4月12日期间的我国沪深300股指期货和现货1分钟高频数据,采用降趋交叉相关分析方法（DCCA）和多重分形降趋交叉分析方法（MF-X-DFA）,研究我国股指期货市场和现货市场之间的以及在不同收益率情况下的长程交叉相关性和风险情况. 结果表明,我国股指期货和现货市场之间具有长程交叉相关性,均呈现出长期记忆性和多重分形特性,且股指期货市场的整体风险大于现货市场;随着市场波动程度加大,市场之间的交叉相关性增强,风险的传染程度加剧. 这对于金融市场的风险监管和政策的制定具有一定的借鉴意义.     

中国沪深300股指期货风险度量——基于流动性调整的收益率方法的研究

传统的VaR方法忽略了流动性风险,而现有的文献大都采用将流动性风险与传统的市场风险直接相加的方式来度量总的风险,忽略了市场风险与流动性风险带来的损失之间的相关性.本文采用经流动性风险调整过的收益率结合GARCH-VaR方法来度量包含了市场风险与流动性风险的总体风险,并运用沪深300股指期货市场的5分钟高频数据进行实证分析,结果表明,传统的VaR会明显低估风险,而将流动性风险与市场风险相加的方式计算的VaR会高估风险.     

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.     

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.     

股指与股指期货日内互动关系研究

旨在应用高频数据分析股指与股指期货日内互动关系.研究发现标准普尔500指数现货市场与其期货市场收益率之间存在即时互动关系,这与国外已有研究的结果不一致.为了更进一步研究信息在现货市场与期货市场之间流动的方式,文中采用了三种方法度量股指期现市场的波动性,并且检验了两个市场波动率之间的先行-滞后关系.结果发现,股指期货先行时间明显比股指先行时间要长,股指与股指期货对不同类型的信息反映速度是不一致的.     

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.     

股指期货仿真交易与现货相互引导关系

以沪深300股指期货仿真交易数据及沪深300指数为研究样本,在结合定性分析的同时,运用E-G协整检验、G ranger因果分析法对两个市场之间的长期均衡关系进行了研究,并通过使用向量自回归(VAR)模型、向量误差修正(VEC)模型、脉冲响应分析和方差分解等方法,进一步对变量间的相互引导关系进行了分析。结果表明仿真交易合约与HS300指数之间互为因果引导关系,且期货市场调整到均衡状态的速度要远快于现货市场。同时研究也发现,股指期货虽然在一定程度上对现货市场产生了一定的影响,在定价中也发挥了一定的作用,但是在价格发现方面总体来说受到现货市场的影响还是占相对主导地位,即我国仿真交易中的股指期货还没有达到成熟期货市场的价格发现水平。     

伊藤半鞅框架下资产价格动态模型的非参数设定检验——基于沪深300股指期货超高频数据的分析

模型设定检验是诊断资产价格动态过程模型误差的主要手段,对于动态投资组合优化、衍生品定价、风险管理等金融决策至关重要。本文采用非参数模型设定检验方法在伊藤半鞅框架下研究沪深300股指期货价格过程。基于沪深300股指期货超高频价格数据的实证结果表明,沪深300股指期货价格过程包含扩散项、有限活动跳跃项以及无限活动跳跃项。该结论对于以沪深300股指期货为工具的风险对冲和高频交易等投资活动以及以沪深300股指期货为标的资产的衍生品设计有重要指导意义。     

现金结算价与股指期货操纵

经研究发现,期货的现金结算方式仍无法难以克服市场操纵行为.在Kumar ＆ Seppi的框架内,通过具体化的现金结算价,分析不同结算方式下的股指期货操纵的最优策略,从而探讨现金价确定与市场操纵的内在关系.研究表明,依据股指期货和现货市场的特点而设计恰当的现金结算方式有助于控制股指期货市场的操纵行为.     

沪深300期现货市场动态波动关系研究:基于VECM-GJR-DCC-MGARCH-t模型的视角

在VECM-DCC-MGARCH模型基础上,以GJR形式考虑变量非对称作用、用t分布来描述股市数据的非正态分布特征,构建了VECM-GJR-DCC-MGARCH-t模型,并实证分析推出沪深300股指期货至今,沪深300期现货市场的动态波动关系。结果表明:沪深300期现货市场波动之间整体有较高关联性,但相关程度变化不定,在行情上涨时期两者关系大幅减弱;同时,现货市场波动对不利冲击的反应更敏感;现货市场过去意外冲击和过去波动都会抑制期货市场波动,而期货市场过去意外冲击和过去波动则会加剧现货市场波动。     

时变视角下基于MODWT的沪深300指数现货与期货市场间波动溢出效应

基于极大重叠离散小波变换(MODWT)将收益率序列进行多尺度分解,并从时域与频域两个角度来研究沪深300指数现货与期货间的波动溢出效应。在各级尺度上,运用Granger因果检验判定波动溢出方向,运用时变Coupla函数对波动溢出强度的时变特性进行刻画。研究表明,d1、d2尺度对原始序列波动的能量贡献达70%以上;而溢出方向与强度随着尺度的变化而变化,为此,交易者要注重自身偏好的交易周期上的溢出规律分析,以便做出合理决策。     

每日结算价确定方法与股指期货价格发现效率的关系——以HIS指数期货为例

价格发现效率作为价格发现的一项基础研究一直备受理论重视.以价格发现速度作为价格发现效率的代理变量,在总结现有价格发现速度研究的基础上,提出了一般价格发现模型(GPDM).通过GPDM,以HSI指数期货为例,从结算价确定方法对价格发现速度影响的角度,比较了α-温塞平均数法、不完全平均数法、成交量加权平均数法和指数平滑法确定的结算价以及现行结算价的价格发现效率.结果发现,α-温塞平均数法确定的结算价最具价格发现效率,而现行结算价最不具价格发现效率.     

每日结算价确定方法与股指期货价格发现效率的关系——以HSI指数期货为例

价格发现效率作为价格发现的一项基础研究一直备受理论重视。以价格发现速度作为价格发现效率的代理变量,在总结现有价格发现速度研究的基础上,提出了一般价格发现模型(GPDM)。通过GPDM,以HSI指数期货为例,从结算价确定方法对价格发现速度影响的角度,比较了α-温塞平均数法、不完全平均数法、成交量加权平均数法和指数平滑法确定的结算价以及现行结算价的价格发现效率。结果发现,α-温塞平均数法确定的结算价最具价格发现效率,而现行结算价最不具价格发现效率。     

股指期货对冲比率和对冲期限关系的多尺度研究

为研究股指期货对冲比率与对冲期限的关系,基于小波分析推导了多尺度最优对冲比率的计算方法,揭示了期货和现货的波动性及相关性的多尺度变化导致了最优对冲比率和对冲效率多尺度变化的本质.通过对国际上具有代表性的股指期货的实证研究表明,股指期货和现货的波动性和相关性存在有规律的多尺度变化特征.其中,在高频尺度上, 股指期货和现货的波动率差异较大,相关性较小.而在低频尺度上,波动率差异较小,相关性较大.进一步研究表明,波动性和相关性的多尺度变化导致了最优对冲比率及对冲效率呈相似规律的多尺度变化.     

汇率与股指联动关系:基于战略性新兴产业板块的实证

采用小波分析和多元GARCH-BEKK模型相结合的研究方法,测度人民币汇率与我国战略性新兴产业板块股指之间的波动相关性和联动效应。实证结果表明,人民币汇率与信息技术、生物医药板块指数之间均具有不同程度和周期性质交互影响的联动效应,整体来说汇率对行业股指的溢出效应强度大于行业股指对汇率自身,基于实体经济性质的不同,汇率变动对不同行业及其企业的影响并不一致;随着近年来股市行业板块市值的扩大和价格表征作用的加强,样本战略性新兴产业板块股指逐渐对汇率的价格走势和波动产生显著的均值溢出效应和波动溢出效应。