新型随机波动率模型下的VIX期权定价

基于对数均值回复跳模型与对数均值回复随机波动率模型的基础上,引入一种新型的对数均值回复随机波动率跳模型来描述金融市场受随机波动率、跳跃和均值回复等系列因素影响的现实,以求对期权做出更加精确地定价。通过Esscher变换和Fourier变换在新型模型下对VIX期权定价及对冲策略进行研究,获得了VIX期权定价公式和对冲公式,研究结果对完善金融市场的期权定价具有一定的现实指导意义。     

Heston随机波动率模型的Multilevel Monte Carlo方法

在市场并非完全有效的前提下,波动率为常数的Black-Scholes模型已不能准确刻画现实世界中的金融市场,提出了用波动率不为常数的Heston随机波动率模型来刻画资产收益的运动过程,进而研究一种路径依赖形衍生产品,亚氏期权和回望期权;在模型下,通过Milstein离散和Multilevel Monte Carlo法对奇异期权中这两种期权的期权价格进行模拟,最后与普通Monte Carlo法模拟的结果进行比较,数值实验从方差、期望、样本数及计算成本方面验证了Multilevel Monte Carlo方法的高效性。     

金融市场高频数据分析的建模进展

目前,在利用年、月等低频数据对股票市场的波动率进行研究的基础上,国内的一些学者开始用日内高频数据展开相应的研究.论文对国内外的大量最新文献进行了综述分析,提出了金融市场高频数据分析的3个创新研究方案和建模方法.     

GARCH-neural网络模型对股票价格买卖差波动率的预测

股票价格买卖差是衡量金融市场流动性和有效性的重要指标,已经得到学术界的广泛研究.相比而言,作为衡量股票市场风险的重要因素的股票价格买卖价差的波动率却没有得到相同的重视.在广义自回归条件异方差(generalized autoregressive conditional heteroscedasticity,GARCH)模型的基础上,提出了GARCH-neural network (GARCH-NN)混合模型分析股票价格买卖价差波动率的动态性.以深圳证券交易所成分股价指数的高频数据为样本对所提模型进行了实证分析.运用GARCH家族模型对股票价格买卖差波动率的动态性进行分析,得出预测效果最优的GARCH模型.在最优GARCH模型的基础上结合神经网络分析方法即GARCH-NN混合模型对样本数据进行了实证分析.比较分析最优GARCH模型和GARCH-NN混合模型对股票价格买卖差波动率的预测效果,并以AIC(Akaike information criterion)和BIC(Bayesian information criterion)作为检验模型预测效果的指标.实证结果表明,提出的GARCH-NN混合模型更优.     

复杂金融系统的重现时间间隔分析

依据复杂性科学的思路,研究了金融市场大波动极端事件的重现时间间隔,考察了中国股市高频数据的重现时间间隔分布和时间关联特性,介绍了几种分布检验和关联测度方法,从不同角度进行精确分析.其次,系统介绍了重现时间间隔分析方法在金融复杂系统研究中的应用,对波动率、已实现波动率、收益率和交易量的重现时间间隔进行了实证分析,并在此基础上进行初步市场风险估计.最后,介绍了基于委托驱动的微观模型,通过模拟交易人的委托下单过程模拟市场的价格波动演化,研究大波动极端事件重现时间间隔的动力学机理,为中国股市大波动极端事件的风险估计和规避提供理论依据.     

基于傅立叶级数的半参数CAViaR模型的贝叶斯分析

针对金融市场复杂性及不确定性,为了更灵活地测度金融市场的波动风险,提出了一类半参数CAViaR模型,利用傅立叶级数拟合前一期信息对当前VaR风险值的非线性影响,选择合适的先验分布,基于非对称Laplace分布构建了相应的似然函数,推导了参数的后验分布,从而实现了对CAViaR模型的贝叶斯推断;最后利用贝叶斯CAViaR模型研究了上海综合指数的风险波动特征,结果发现上证综指的风险波动存在自回归性.     

基于多元GARCH模型的可转换债券市场与股票市场的波动关系研究

可转换债券作为一种混合型的金融衍生品,已经成为金融市场中重要的组成成分,并且其市场与股票市场之间又是互相影响的,它们的共同发展对金融市场的繁荣和企业竞争力的提高方面起到了积极的推动作用.因此,对可转债市场与股票市场之间关系的实证研究具有一定的理论与现实意义.基于上证指数(000001)与上证转债指数(000139),运用BEKK形式的多元GARCH模型来实证研究可转债市场与股票市场之间的波动关系及其溢出效应.实证结果发现,这两个市场之间有正相关的关系,并且存在双向的波动溢出效应.     

宏观审慎政策对国内外债券市场联动性的影响（英文）

近年来跨境融资活动大幅增加,而资本流入会导致金融风险累积。为了防范金融风险,促进金融市场对外开放,跨境融资宏观审慎管理政策自2016年起实施。本文考察了宏观审慎管理政策在金融市场对外开放和管理境外金融风险方面的有效性。我们采用时变参数向量自回归模型(TVP-VAR)定量分析跨境融资宏观审慎政策不同实施阶段下中国债券市场与国外债券市场溢出效应的变化。研究表明,跨境融资宏观审慎管理的实施增加了国内外债券市场的总体溢出效应以及国际债券指数对中债指数和中资美元债指数的溢出效应。此外,宏观审慎政策降低了国内外债券市场间的风险溢出,同时降低了国际债券波动率对中债指数波动率的溢出效应。这些结果凸显了宏观审慎政策在中国金融市场对外开放的同时防范外部风险的有效性。     

具有随机波动率的美式期权定价

为了更好地解决期权定价中存在的问题,研究了带有Heston随机波动率模型的期权定价问题,对美式期权的最佳实施边界及其提前执行的条件进行了分析和讨论。鉴于美式期权不存在解析定价公式,通过离散化参数空间将带有Heston随机波动率的美式期权价格所满足的随机偏微分方程转化为相应的差分方程,进而采用高阶紧式有限差分方法进行求解,得到了期权价格的数值解。通过数值实验对理论结果进行验证和模拟,对带有常数波动率和随机波动率条件下的两种最佳实施边界进行比较,发现最佳实施边界也具有随机波动性;在设定参数下对波动率的行为和性质进行分析,模拟出波动率曲线,并对高阶紧差分方法的计算结果进行比较,得到了期权的数值解,验证了算法的有效性。此方法对解决随机波动率下的期权定价其他问题,如:随机波动率下的多标的资产期权定价、障碍期权定价的研究具有借鉴价值。     

次分数布朗运动下具有随机波动率和跳过程期权定价模型

在次分数布朗运动、随机波动过程服从几何布朗运动和Poisson跳扩散模型的已有研究基础上,对传统期权定价模型进行改进和拓展,综合考虑了金融资产价格变动非Markov性、随机波动率效应和"跳"风险,建立次分数布朗运动环境下具有随机波动率与跳过程的欧式期权定价模型。给出模型的参数估计,并进行实证分析,采用蒙特卡罗方法模拟欧式期权价格。通过与其它模型对比说明提出的模型更符合金融市场实际情况,对于期权定价金融研究具有一定的理论意义。     

基于二元VAR-GARCH(1,1)-BEKK模型的金融市场与石油市场的溢出效应研究

随着国际、国内金融市场互动的不断增强以及石油市场与金融市场作用的日益密切,石油背后的金融属性对自身价格的主宰也更加明显,国际金融因素更容易通过作用油价的方式影响中国的股票市场。以2002年后油价脱离传统面的波动为契机,运用VAR模型和GARCH-BEKK模型对三大市场的相关关系进行研究。结果表明,国际金融因素与国际石油价格相互作用后单向对中国股票市场产生溢出效应。这为中国在政策层面上采取措施缓冲和避免国际油价波动给中国股票市场带来的不利冲击,维护中国石油价格和经济发展的稳定提供必要的参考和指引。     

商品金融化背景下我国商品期货市场的溢出效应研究

本研究系统探究了商品金融化背景下中国商品期货市场与传统金融市场间收益率及波动性层面的溢出效应。首先，采用TVP-VAR模型构建溢出指数，全面展现了期货市场与其他金融市场间的静态和动态溢出特征。随后，对溢出指数进行分解，分析了溢出效应的来源。研究结果表明，中国商品期货市场的整体溢出指数较高，且在2008年金融危机、2015年股市异常波动和2020年新冠疫情期间明显上升。溢出指数的上升主要源于期货市场与代表性金融市场间的双向溢出。本研究的边际贡献在于更深入地探讨了商品金融化背景下中国期货市场与金融市场间的溢出效应，描绘了金融市场微观结构的变化趋势，为理解大宗商品市场金融化提供了新的视角。研究结果有助于更全面地了解金融市场间的风险传染机制，协助政策制定者识别潜在的风险隐患，提高监管效能，有效地防范系统性金融风险。同时，本研究还有助于优化金融机构的资产配置决策。     

危机前后国家主权基金对于金融市场的影响变化研究

本文从实证的角度研究分析了金融危机对于国家主权基金（SWF）投资的市场影响。作者收集了20个SWF的615项二级市场股权投资,并以此为基础比较了SWF在危机前后对于外界金融市场的影响变化。事件研究结果表明,金融市场在危机后表现出更高的有效性;而危机之后SWF入股的目标公司股票,出现了累计超额收益及换手率的波动率低于危机前入股的公司,这也从某种程度上说明了SWF在危机之后“稳定剂”的作用更加明显。     

基于ARMA-EGARCH-M模型的沪深股市波动性分析

文章讨论了ARCH模型族的拟合波动性的优缺点,建立ARMA-EGARCH-M模型,简要说明了此模型的优点;以2000年1月11日-2006年3月15日上证综指和深证成指收盘价为样本,对我国沪深股市收益率分布用ARMA-EGARCH-M模型进行拟合分析,结果表明该模型能更有效地拟合我国沪深股市的波动性;最后解释实证结果和分析了我国股市的行为。     

中美股市波动的联动性的实证分析

用二元GARCH模型的方法建立了中美股票市场的波动模型,考察了中美两个股票市场从2002-2007年间的股指波动的联动性问题。结果显示：随着中国经济的不断开放,中国的股票市场的波动和美国股票市场的波动存在递增的联动性,且中国股票市场的波动对美国股票市场的波动的单方面影响尤其显著。分析了产生这种结果的原因,并提出相关的建议     

基于小波分析方法的股指期货和现货市场关系研究

基于小波分析方法,利用5min高频数据研究了沪深300指数和沪深300股指期货的关系.通过小波分解方法将两市场收益率序列作信号分解,研究发现,在各尺度下股指期货市场的波动性都大于股票市场的波动性,同时随着尺度的增加,两市场的小波相关系数增加,即联动性增加.各尺度的格兰杰因果检验表明,期货市场与股票市场之间存在波动溢出效应,但溢出效应是单向的,即只存在期货市场向股票市场的溢出效应.     

高频金融数据下二阶波动率阵的估计

文章针对高频金融数据波动率研究领域中出现的微观结构噪音和跳过程的双重影响问题,在对高频金融数据下单个资产跳-扩散定价过程中波动率研究的基础上,对资产定价过程中的跳和微观结构噪音分别进行考虑,得出了高频金融数据下2个资产跳-扩散定价过程中的二阶波动率阵的估计和其收敛速度,扩大了现有文献中相应的研究结果.     

基于VAR模型的“四化”同步发展与金融支持的关系研究——以安徽省为例

工业化、信息化、城镇化和农业现代化是我国社会主义现代化建设的战略任务,金融是现代经济的核心,它们之间是相互联系的.利用安徽省1987²012年相关数据,采用VAR模型,运用格兰杰因果检验、脉冲响应函数、方差分解等计量分析手段,考察了"四化"与金融发展之间的关系,实证结果表明:安徽省金融市场的发展有效地促进了"四化"的进程,同时安徽省工业化、城镇化和农业现代化的进步反过来又活跃和发展了金融市场,但是,安徽省信息化水平的提高并没有像预期中那样支持金融市场的发展.金融冲击在短期内对工业化的正向影响最为显著,而对农业现代化的负向影响最大,在中期阶段对信息化的影响最为显著,而对城镇化的正向影响最为深远.     

用ARCH模型研究中国股市的波动特征

中国股市的波动特征是学者们和投资者关注的一个重要领域,与国外成熟的证券市场相比,中国股票市场作为新兴市场,具有其特有的性质,如更高的不可预测性和复杂性,股票价格更大的波动幅度和频率.研究中国股市的波动特征就具有重要的理论价值和现实价值.投资者在选股过程中需要理解中国股市随时间变化的波动情形,而ARCH模型族正是研究股市波动随时间变化的工具.以上证综合指数为对象,采用GARCH类模型对中国股市波动情况进行实证研究,为股市收益的尖峰厚尾特点、波动的集簇性、时变性提供了实证证据,并对实证结果作了一些初步的探讨.     

货币政策对我国房地产市场波动性的影响——基于金融加速器效应角度的分析

根据金融加速器效应原理,货币政策变化往往导致房地产市场产生很大的波动性,我国房地产市场也不例外。我国普遍采用期房预售制度和滚动开发模式,导致房地产市场金融加速器效应呈现出周期不对称性。不同地区房地产市场发展的差异性,则导致金融加速器效应呈现区域不对称性。不同规模房地产企业融资难易程度的差异,导致金融加速器效应因企业规模不同而不同。为保持房地产市场平稳发展．我国需要有针对性地采取相应的政策措施。