沪市A股上市公司定期公告对信息性和流动性交易行为的影响

利用扩展后的EKOP模型, 从金融市场微观结构的视角, 以沪市A股2005至2009年年报与次年一季度报在同一天发布的402只股票为样本, 分别计算了公告前后样本股票的信息性交易概率(AdjPIN)以及信息性和流动性交易者的交易强度, 发现相对于公告前, 信息性交易者和流动性交易者在公告后的交易强度都有提高, 样本股票的信息性交易概率也有升高; 通过对样本股票公告前后日均交易量变化的回归分析发现, 相对于信息性交易者, 流动性交易者公告前后的交易强度变化较大, 是样本股票交易量变化的主要影响因素.     

指令驱动市场股票信息性交易概率的实证研究

在金融市场中，信息性投资者拥有资产未来价值的私人信息，并将根据其所掌握的信息情况进行交易，且其交易将向市场传递相关信息。信息性交易概率问题可以作为股票交易信息不对称程度的代理变量，以往对其的评估大多基于存在风险中性作市商的报价驱动市场。本文在传统的EKOP信息交易模型基础上发展了适合指令驱动市场的信息模型，考察了不存在做市商报价的中国指令驱动的证券市场信息性交易的概率问题，对市场上知情投资者委托单占日内所有成交委托单的比重问题进行了研究，考察了市场上投资者的行为并给出了衡量日内交易事件信息性交易概率的估计式。     

期货市场交易量与收益率及其波动关系的实证研究--ARMA-EGARCH-M模型的应用

通过建立ARMA-EGARCH-M模型对中国期货市场铜、铝交易量与收益率及其波动的关系做了一个全面的实证研究。结果表明：同期交易量与收益率波动正相关，将交易量分为预期与非预期两部分后发现非预期部分对收益率的波动有更大的影响；交易量的引入并没有消除波动的ARCH效应；中国期货市场杠杆效应不明显；铜在期货市场的运行有效率，而铝却缺乏效率。     

基于偏t分布realized GARCH模型的尾部风险估计

借助偏t分布realized GARCH模型,提出同时考虑高频和低频信息的尾部风险估计方法,分别纳入RV、RRV和BPV构成尾部风险估计的对比模型,并利用上证综指高频数据进行实证分析.实证结果表明:相比EGARCH模型,realized GARCH模型能够提供更准确的VaR和ES估计;纳入对微观结构噪声和跳跃稳健的已实现测度有助于提高VaR和ES估计的准确性;realized GARCH模型在尾部风险估计中的表现对次贷危机前和次贷危机后两个不同的样本期间稳健.     

股市价格动量与交易量关系:中国的经验研究与国际比较

从收益率和交易量两个角度对中国股市价格动量进行月度数据检验.结果表明,单独基于收益率标准的检验证实中国股市总体不存在价格动量.但增加交易量标准的进一步分析显示,低交易量组合的股票存在价格动量,而高交易量赢者组合的股票发生显著的价格反转,同时"对角策略"存在很大的套利空间.这一结果主要是由于中国股市的特殊结构所致,可以用行为金融模型解释.     

无模型隐含波动率及其所包含的信息: 基于恒生指数期权的经验分析

对香港恒生指数期权所含信息进行研究,并通过使用无模型隐含波动率对期权市场的效率进行直接检验, 结果发现:无模型隐含波动率所含信息最多, 它完全包含了所有历史波动率 所含信息,香港恒指期权市场是有效的; 在对未来一个月的预测中,无模型隐含波动率还完全包含了~BS~隐含波动率的信息, 在对未来两个月的预测中, 无模型隐含波动率虽不能完全包含~BS~隐含波动率,但仍然包含了最多的信息; 期权市场交易量的大小, 同时交易的不同行权价的期权的多少, 是影响无模型隐含波动率预测能力的重要因素;为追求积分密度进行过多人为的插值以及过大区间的积分,会导致无模型隐含波动率预测能力的降低,由此得到了无模型隐含波动率的相对合适的计算方式.美国已于~2003~年开始采用 无模型隐含波动率编制波动率指数.随着金融衍生品市场的不断发展,无模型隐含波动率在资产定价、风险管理方面将发挥越来越重要的作用.     

一类单边随机R&D模型的利润函数

考虑一个双寡头模型 ,其中一个企业从事随机成本降低型 R& D.创新企业知道 R& D结局 .根据两个企业是否知道非创新企业的成本实现 ,在 3种情况下给出了它们的利润函数 .这 3种情况分别是 :(1)两个企业都知道 (非创新企业的成本 ) ;(2 )两个企业都不知道 ;(3)只有非创新企业知道 .而在每种情况下 ,又分对称信息 (非创新企业知道 R& D结局 )和不对称信息 (非创新企业不知道 R& D结局 )两种情况 .最后指出 ,已有的两篇文献在针对两种情况下的利润函数对问题进行比较研究时 ,存在着不一致现象 .     

银行信用风险的结构模型及其影响因素分析

信用风险结构模型是现代测量信用风险的最主要工具之一。本文采用信用风险结构模型对我国上市银行的信用风险进行了估计,并将估计结果与机构评级结果进行了对比分析。结果显示,信用结构模型能对我国银行的信用风险等级分类,但其预测的违约概率与机构评级揭示的违约率有显著差异。本文从委托代理和信息不对称角度对产生这种差异的几种因素进行了分析。     

基于ACD模型的中国期货市场波动性

通过用久期来调整收益率, 把非等距数据等距化, 构建ACD-GARCH模型来反映高频波动特征.并添加微观结构变量, 构建了ACD-GARCH-M模型, 用以分析久期、交易量与收益率和波动率的关系.结果表明: 较长的久期是由于信息缺乏所致, 久期对收益率的影响不显著, 但久期和价格的波动性负相关.交易量和价格的波动性正相关.在加入了微观解释变量的ACD-GARCH-M模型中, GARCH效应大大减弱了, 说明ACD-GARCH-M模型能较好地反映高频波动聚集性的本质, 久期、交易量是产生波动聚集的原因.     

有色噪声系统的迭代辨识与递推辨识方法仿真比较研究

针对ARARX模型(即动态调节模型),提出了分别辨识系统模型参数向量和噪声模型参数向量的新型最小二乘迭代辨识方法.其基本思想是:通过极小化一个信息矩阵中含噪声项的准则函数,导出两个参数向量的最小二乘估计式,进一步将估计式中信息矩阵所含的未知噪声项用其迭代估计代替,而其迭代估计又用前一次迭代的参数估计进行计算.在每步迭代计算中,二者执行了一个递阶计算过程.与滤波式递推广义最小二乘算法相比,提出的迭代算法也可用于在线辨识,而且在每一步迭代计算中,反复利用了系统可测数据信息,因而能够获得高精度参数估计.仿真例子证实了理论研究结果.     

定期公告期间信息不对称与价格发现的实证研究

以公司年报披露为事件,用知情交易概率直接衡量定期公告期间的信息不对称水平,并通过事件研究法分析公告期间信息不对称对价格发现的影响.研究结果表明,公告前信息不对称程度加剧,且与公司规模成反比;公告前信息不对称程度越高,股价对信息的揭示越多,公告后股价持续漂移越少.但是基于私有信息的价格发现损害了中小投资者的利益,因此要加强对这类违规行为的监管.     

中国钢材交易市场价格发现动态演化研究

中国钢材交易市场拥有三种类型:现货、期货和电子交易市场.它们的价格信号对基本面信息的反映能力如何,市场价格发现功能呈现何种动态演化趋势,是产业链成员与政策制定者关注热点.依据向量误差修正原理和条件异方差模型,分析过去的市场信息对多个市场动态条件协方差阵的影响,建立时变信息份额模型,研究中国钢材市场长区间价格发现功能的动态演化.研究显示:热卷板期货上市前,电子交易市场价格发现功能优于现货市场;期货上市后,电子交易市场、期货市场和现货市场都对价格发现过程有所贡献.现货市场价格发现功能呈现较好动态演化趋势,多数时期对价格发现过程的贡献大于其它两类市场.尽管电子交易市场在价格发现过程中的角色由主导者演化为从属者,但其功能发挥较稳定,亦不时具有最先反映基本面信息的能力.在中国钢材市场,保证金水平高低、交易量多寡,以及流动性强弱,都未显示出与价格发现功能有方向性关联.     

多传感器混合多模型估计的记忆分层融合算法

首先提出了两种局部节点交互多模型状态估计的整体先验信息的近似计算方法;其次,为构造全局融合估计的先验信息,给出了基于Dempster Shaffer证据理论的全局模型后验概率的融合方法,并在此基础上给出了全局等效目标运动模型的概念及其计算方法,上述结果使得基于有记忆分层融合算法的交互多模型估计融合成为可能;为利用融合结果改进局部节点的估计性能,首次提出了基于向局部节点反馈全局模型后验概率的融合反馈机制。仿真实验验证了所提分层有记忆交互多模型估计融合算法的有效性,以及引入反馈机制后对局部节点估计性能的改善。     

MRR模型一类正态总体的极大似然估计法及检验

Madhavan等给出了一个著名的价差分解模型：MRR模型. MRR模型利用广义矩方法估计参数，这使得该模型在扩展上受到矩条件限制. 考虑到价格演变存在条件异方差现象基础上，本文给出一类极大似然估计方法，使MRR模型在模型扩展中增加的变量不受矩条件限制. 以上证180成分股数据作为样本，实证结果表明带限定条件的极大似然估计法准确地捕捉了交易中的信息参数及流动成本，同时在原模型估计及扩展上有很好的稳定性. 模型扩展上，进一步检验了交易强度对信息参数的影响.     

基于序次Probit模型的离散股价研究

分析股票日内价格行为需关注高频分笔交易的价格离散特征.本文使用沪市个股高频分笔交易数据,采用序次Probit模型对离散股票价格建模分析.结合我国股市限制卖空与订单驱动的制度背景,考察了交易时间间隔、交易量和订单信息对价格变动的影响.研究结果表明,序次Probit模型可捕捉价格离散特征.较长交易时间间隔可能预示坏消息,使股价下跌.相对于卖方交易量,买方交易量更具有信息含量.订单信息影响价格变动,买方较多时股价上涨,卖方较多时股价下跌.     

基于Copula的带截面相关二元选择面板模型估计研究

在很多情况下个体之间都会存在相关性,如果在利用极大似然估计时假设二元选择面板模型的扰动项是相互独立的, 那么模型参数的估计结果将不再是有效的.为此,通过将截面相关性纳入模型,构造了基于Copula函数的似然函数, 提出了一种两阶段极大似然估计,并证明了估计量的一致性和渐近正态性,以及方差的渐近形式.蒙特卡罗模拟表明新的估计方法明显改善了估计量的有效性.利用这个方法研究了国内上市公司现金分红行为的影响因素,发现销售增长率由不显著变得较为显著.     

软件可靠性J-M增长模型的特性分析

本文对软件可靠性Ｊ－Ｍ增长模型的参数解特性进行了分析。通过分析得知Ｊ－Ｍ模型的参数估计方程存在多个解，且只有在一定条件下才有合理解。本文最后还给出了参数解估计的有效数值算法。     

我国农产品期货与现货市场之间的信息传递效应

通过构建误差修正项模型和基于t分布的双变量EC-EGARCH(1,1)模型,选取玉米和白糖期货作为研究样本对我国农产品期货市场和现货市场之间的的信息传递效应进行了实证研究。结论表明:农产品期、现货市场之间存在长期均衡关系、相互引导关系和相互波动溢出效应,并且期货市场对现货市场的波动溢出效应大于现货市场对期货市场的波动溢出效应;检验了期货市场交易量和持仓量的信息传递效应,发现只有交易量对现货市场有显著的正反馈信息传递效应。     

中国期货市场日内流动性及影响因素分析

本文首先构造了基于价格久期和交易量久期的两个流动性指标, 发现用价格变动和交易量来衡量的流动性有冲突, 为比较其影响力, 又构建了基于久期的流动性比率指标来描述市场流动性, 用构建的新的流动性多维指标研究了我国期货市场流动性 的日内趋势及影响因素, 实证结果表明交易量和持仓量对市场流动性都具有显著的正影响, 绝对收益率对流动性有显著的负影响, 且交易量比价格变动影响更为显著. 分析表明国外常用的价差指标不适用于我国市场, 度量中国市场的流动性必须考虑交易量因素.     

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.