中国股票市场的随机杠杆效应研究

构建了一个具有随机杠杆的随机波动率(SV-SL)模型,对中国股票市场的随机杠杆效应进行了研究.采用已实现波动率测度作为隐波动率的代理变量,建立了基于有效重要性抽样的极大似然(EIS-ML)参数估计方法,并通过蒙特卡罗模拟实验说明了参数估计方法的有效性.采用上证综合指数和深证成份指数数据进行实证研究,结果表明:总体上,中国股票市场的杠杆效应并不显著,但存在显著的随机杠杆效应;杠杆效应的方向性与股票市场行情存在密切联系,熊市阶段存在显著的杠杆效应,牛市阶段存在显著的反向杠杆效应.     

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。     

我国股票市场连续性波动与跳跃性波动实证研究

以非参数化方法为理论基础,利用沪深300指数2006年至2008年的一分钟高频数据,分离出已实现波动率中的连续性波动和跳跃性波动的时间序列,进而检验了两种不同波动成分在股市不同周期内的统计性质,以及收益率对各种波动成分是否存在规模效应和杠杆效应.结论表明:股票指数的运行过程存在明显的跳跃聚集现象;我国A股市场的连续性波动与跳跃性波动比美国市场具有更为长期的滞后相关性;杠杆效应在各个考察时期内均不具有显著性,规模效应在大部分时间内具有显著性,表明收益率取值的大小较取值的正负更能对各种波动成分造成影响,这种影响在牛市中更为明显.     

上海与伦敦期铜市场风险变异性实证研究

波动群聚效应和杠杆效应是资本市场风险变异性的两个重要特征。选取1997-07~2004-11上海期货交易所和伦敦金属交易所3个月期铜的日收益时间序列,利用相关模型分别对两时间序列的波动群聚效应和杠杆效应进行实证分析。结果表明:从整体来看,上海期铜市场收益波动不具杠杆效应,而伦敦期铜市场具有显著的杠杆效应;并且,上海期铜市场的风险特征发生重大变化,具有明显的波动群聚效应,但分阶段呈现杠杆效应。     

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。     

能源消息能否影响燃料油期货价格?来自中美市场的证据

为检测能源消息对燃料油期货市场收益及其波动的影响,在分析能源消息对中关燃料油期货市场影响关系的基础上,利用基于混合分布的随机波动模型对中美燃料油期货市场进行了实证分析.研究结果表明,能源消息对中关燃料油期货收益及其波动均具有显著影响,且能源消息对中国的影响力要大于美国;相对而言,国内和国际能源消息对美国燃料油期货市场的影响具有杠杆效应,而对中国燃料油期货市场的影响却具有反杠杆效应;进一步地,虽然中国(美国)燃料油期货市场收益仅存在国际能源消息的提前反映能力,但中国(美国)燃料油期货市场波动均具有国内和国际能源消息的提前反映能力.     

中国股票市场特质波动率异象及成因

本文改进并构建了月滚动已实现特质波动率作为度量特质波动率的标准,通过横截面回归的研究方法对中国股票市场是否存在特质波动率异象进行实证检验。在此基础上,基于HP滤波法将特质波动率分解为长期特质波动率和短期特质波动率两部分,分别研究二者与股票截面收益之间的关系。结果显示,中国股票市场确实存在特质波动率异象。进一步研究发现,长期特质波动率与股票截面收益成正向关系,短期特质波动率与股票截面收益成反向关系。在长期特质波动率与短期特质波动率综合作用下,特质波动率与股票截面收益率之间的关系可能为正也可能为负,取决于两者谁占主导地位,进而从指数构建与方法论的视角对我国股票市场的特质波动率之谜做出了解释。     

具有有偏厚尾的非对称SV模型及其实证研究

为了描述资产收益与波动率之间的非对称关系,提出一种非对称SV模型,即具有杠杆效应与尺寸效应的SV(SV-LS)模型。进一步,针对资产收益分布展现出"有偏"及"厚尾"特征,引入有偏广义误差分布(SGED)来描述资产收益,提出具有有偏厚尾的SGED假定下的SV-LS模型。继而,基于有效重要性抽样(EIS)技巧,给出了模型参数的极大似然(ML)估计方法。最后,采用上证综合指数收益数据进行实证研究。结果表明,SGED假定下的SV-LS模型表现最优,它能够综合刻画资产收益的"有偏"及"厚尾"特征,并且证明了我国沪市具有很强的波动持续性以及显著的杠杆效应。     

中国股票市场的非对称反应

采用门限随机波动率(THSV)模型,从实证的角度分析中国股票市场对利好消息和利空消息的非对称反应。为了估计THSV模型的参数,提出基于有效重要性抽样(EIS)技巧的极大似然(ML)估计方法。采用上证综合指数和深证成份指数的日收益数据为样本进行的实证研究表明,利好消息和利空消息对中国股票市场的影响具有非对称性。具体而言,与利好消息相比,同等程度的利空消息引起中国股票市场更高的波动率以及波动率持续性,这说明中国股票市场对利空消息的反应程度要大于对利好消息的反应程度。     

基于MIDAS模型的中国股市对居民消费的影响效应

根据混频数据抽样模型,实证研究了中国股市对居民消费的影响效应,深入讨论了牛市和熊市阶段股市收益和波动对居民消费的影响特征。已有研究都是使用同频数据,多数研究认为股市对居民消费的影响不显著或不稳定。而本文基于混频数据的分析却得出不同的结论:不论是股市收益还是股市波动均对居民消费有着显著的影响效应。通常股市收益对居民消费有正的影响效应且影响持续时间长,而股市波动对居民消费有负的影响效应且持续性很短。股市收益在牛市阶段具有较大的影响;相反,股市波动在熊市阶段具有较大的影响。