人民币汇率、沪港通交易与股指波动

伴随着沪港通等资本市场开放政策的深入实施,人民币汇率、外资流动与内地股市间的联动效应将如何演变?本文运用SV-TVP-SVAR模型深入考察研究了人民币汇率、沪股通资金净流入与上证50指数三者之间互动关系的时变特征,研究发现:从同期关系看,人民币汇率贬值显著负向影响着沪股通资金净流入和上证50指数,而沪股通资金净流入对上证50指数有着显著正向影响;从时变脉冲响应走势看,人民币汇率贬值总体上导致了沪股通资金净流出,并拖累了上证50指数表现;沪股通资金流入对人民币汇率贬值有着显著的时变影响,且推高了上证50指数;上证50指数上涨导致了人民币汇率升值和沪股通资金流出,证实了沪股通资金的逆向投资风格.因此本文的实证结果首次刻画了人民币汇率、沪股通交易与内地股市三者之间的联动效应,然后提出了维护人民币汇率基本稳定、完善沪港通交易机制和促进资本市场健康发展相关政策建议.     

资本市场开放能否有效降低A股股价信息风险?——基于“沪港通”推出的准自然实验研究

资本市场开放可能因为境外投资者拥有信息分析优势以及更广泛的信息获取渠道加剧股价信息风险,然而也被广泛认为可以引进成熟投资者,改善流动性,降低投资者面临的信息风险.本文采用Yang等(2020)提出的异常特质波动率(AIV)作为股价信息风险的综合测度,利用我国“沪港通”政策推出作为政策冲击,通过双重差分法探究资本市场对外开放对股价信息风险的影响.研究结果表明“沪港通”政策的实施整体降低了“沪港通”标的股票的信息风险,且在采用随机设计(RD)方法减少进入“沪港通”名单的内生性问题后依然稳健.机制检验表明,“沪港通”政策引入境外投资者,改进了市场流动性,带来了更多分析师覆盖,同时提高了企业信息披露质量,从信息利用和信息生成两个角度降低了股价信息风险.本文研究丰富了股价信息风险文献,在实践层面上亦为后续资本市场对外开放提供政策制定参考.     

极端事件下相关性风险对冲策略研究

当世界各国出现极端事件时,金融资产之间的相关性风险会显著上升,因此如何事前防范并对冲相关性风险成为金融风险管理及应急管理的重要而迫切的课题.由于指数波动率受到市场流动性、个股波动率与个股间相关系数的共同影响,而个股波动率不受个股间相关系数的影响,因此,当极端事件发生时,股票指数波动率会由于资产间相关系数的提高而大幅提高,这样股指期权的价格就会随之大幅升高.而个股期权价格仅受个股波动率影响,与相关性的变动无关,此时股指期权价格比个股期权价格高出来的部分就包含了"相关性风险"的溢价.从理论上说,股指期权价格因为包含了相关性风险的溢价,所以可以用来对冲个股组合的相关性风险.本文通过厘清指数波动率风险和个股波动率风险,从中剥离出个股间的相关性风险,并对相关性风险进行对冲.本文利用香港恒生指数期权及其成分个股从2007年3月1日至2011年8月31日的日数据进行实证研究,研究结果表明当极端事件发生时,恒生指数个股之间的相关性风险显著上升,本文所构建的相关性交易策略能够对冲组合中个股间的相关性风险,起到事先控制和防范个股之间的相关性风险的作用,并且给投资者带来一定的收益.     

沪深股市和香港股市的风险溢出效应研究——基于时变ΔCoVaR模型的分析

本文基于时变ΔCoVaR模型,对2006年11月至2018年12月间沪深股市和香港股市的尾部风险溢出效应进行了估算.研究发现:1)沪深股市与香港股市之间存在着双向风险溢出效应,且溢出效应均为正;2)香港股市对沪深股市的风险溢出效应强于沪深股市对香港股市的风险溢出效应;3)深市和香港股市之间的风险溢出效应的波动幅度大于沪市和香港股市之间的风险溢出效应的波动幅度;4)沪港通和深港通的开通并没有显著增加香港股市与沪深股市之间的双向风险外溢程度.     

不同市态下个股异常波动停牌与股指相关性

比较了牛市、熊市下个股的异常波动停牌与大盘指数的相关性,具体分析了每日异常波动停牌频率与上证指数的相关性以及通过异常波动点方法所判断的政策信息反应点下的两者的相关性,认为熊市下个股的异常波动与整体市场的活跃度没有明显相关性,政策信息变动是导致个股异常波动的重要原因,但不是唯一原因.     

宏观经济信息发布对股票市场收益率及其波动的影响

通过构建宏观信息发布中的未预期信息衡量指标,本文研究了宏观信息对股票市场收益率及其波动的影响.实证分析发现:股票市场指数月收益率具有"通胀对冲"功能,同时PPI、固定投资、货币供给(M2)也会显著影响指数收益率,贸易顺差则与收益率波动显著相关;进一步对股票市场指数日收益率分析发现沪深两市对宏观信息的短期反应并不相同.对上证综指,仅CPI、固定投资与进口同比显著影响指数收益率,而出口同时影响指数收益率及其波动;对于深证成指,市场只对出口信息会作出及时反应.此外,本文还发现危机后股市对宏观信息的反映也出现了显著变化,宏观信息变量中只有PMI和进出口变量显著影响市场收益率,而PPI则成为影响收益率波动的显著因素.     

沪深300股指期货与标的指数联动关系研究

研究了2010-04-16~2016-04-30期间,沪深300股指期货与沪深300指数日频度下的价格序列相关性和溢出关系.通过区分不同市场阶段下股指期货对现货的影响,从股指期货的价格发现能力以及期货与现货市场的波动溢出两个方面进行研究.研究结果表明,现货市场与期货市场存在双向影响关系,而现货市场的波动冲击对现货和期货市场的影响更为显著;同时,期货与现货市场的波动率主要被现货市场波动所解释,现货市场波动对期货市场存在溢出效应.在不同市场环境特征条件下,现货市场与期货市场仅在市场剧烈波动下跌阶段存在相互影响关系,此条件下,期货市场的波动对期现市场的波动解释能力以及冲击影响力要大于平稳波动时期.     

基于分形视角下的沪港股市投资组合策略

针对已有研究的不足,为满足不同交易周期投资者的实际需求,将分形研究方法与传统投资组合模型相结合,考虑多时间标度和不同波动幅度因素,构建了单分形投资组合模型(MeanDCCA)和多重分形投资组合模型(Mean-MF-DCCA).依托"沪港通"平台,采用构建的模型,进行沪港股市组合投资,并对样本外效果进行检验和分析.结果表明:沪港股市间结构存在着标度效应和长记忆性,且具有多重分形特征;与传统的投资策略相比,单分形投资组合策略能够取得更佳的组合效果;多重分形投资组合策略通过选择合适的q阶,实证表明将会明显改善单分形投资组合策略,增强投资方案的盈利能力、提高夏普比率以及为不同风险偏好投资者创造额外效用.此研究对资产优化配置、风险管理以及沪港股市间相依结构刻画等方面具有重要的实际意义.     

不同市场状态下股指期货套期保值效率研究——异常波动事件的影响效应

本文以股市异常波动为背景系统地考察了沪深300股指期货在不同市场状态下动态套期保值效率的变化,以探究异常波动和交易限制措施对股指期货套期保值功能的影响.本文基于日内高频数据建立已实现协方差(RCOV)和已实现相关系数来度量期现收益率相关性,进而建立RCOV-Wishart-HAR模型以及MVGARCH族模型用于动态套期保值.本文的实证结果表明股指期现收益相关性在异常波动中出现下降,并在严格的交易限制措施出台后受到进一步冲击.股指期货的风险对冲效率相应地在异常波动中出现下降,但仍能够对冲70%以上的市场波动风险;近年来,随着交易限制的逐渐松绑和市场波动率的降低,股指期货的风险对冲效率出现回升.套保成本在异常波动中最低,而交易受限后套保成本高于受限之前的水平,并没有随着交易限制的松绑而下降.以上结果表明股指期货在异常波动中较好的发挥了套期保值功能,交易限制措施阻碍了套期保值功能的发挥,现行的松绑政策一定程度上促进了股指期货套期保值功能的恢复,但仍有进一步的政策空间.     

存在相关性风险的资产组合策略

经典金融理论的资产配置策略没有考虑相关性风险, 而现实中,各种市场和各种资产之间的相关性是变化的, 从而使投资组合风险上升.与传统金融理论基于完全市场条件下的组合选择不同, 通过SJC-Copula刻画金融市场间不对称的尾部相关性,用CVaR方法求出存在相关性风险的资产组合有效前沿及策略.通过沪港市场的实证研究, 发现忽略上下尾相关性均会影响投资组合风险的估计, 会使投资组合遭受极端的负收益;量化并有效地控制不对称的尾部相关性能够改善资产组合的表现.     

中日股价序列相似性的比较分析

将时间序列数据挖掘的方法应用到两国证券市场比较问题中,并在聚类分析中定义新的函数以判别最优的分类数. 我们发现:在指数收盘价时间序列比较方面,中日两个证券市场的确存在一定的相似性,但中国市场的短期波动要大于日本市场. 因此,如果将日本证券市场的发展历史作为中国证券市场的事件库,不足以描述和预测中国证券市场的走势. 同时, 在中国证券市场上,深证成指比上证综指的短期波动幅度更大, 具有更多的高频噪声.     

基于时变Copula的VaR估计

针对股票收益的相关性会随市场波动而发生变化，本文考虑用条件时变相关模式的Copula模型来估计组合风险值，利用上证、深证指数组合进行实证研究，并与固定相关模式下的Copula模型进行比较，结果表明；相对于常相关模式，条件时变相关模式具有较好的表现。     

基于AAVS-CAViaR模型的股市风险测量研究

考虑金融资产收益与正负收益对分位数冲击的不对称性,建立含有不对称绝对值和斜率设定的AAVS-CAViaR模型,采用混合最优化方法估计模型的参数并进行显著性检验.对1996-2008年期间沪深港股票指数的实证研究表明:沪深港股票市场均存在正负收益消息对市场风险冲击的不对称现象,且在不同VaR置信水平下存在差异;通过Granger因果检验发现沪深港股市的风险变化存在显著的互动传导关系;提出了VaR预测模型的评估准则,对所选样本数据而言AAVS-CAViaR模型比间接GARCH模型更好地描述了市场风险的演化模式.     

“深港通”背景下深港投资者情绪的传染性研究——基于SHIBBS-EEMD模型

利用深圳和香港股票市场投资者情绪代理变量数据，基于SHIBBS-EEMD模型构建了受重大事件影响的投资者综合情绪指标，借助Granger因果检验和反映指标之间关联程度的Copula指数进行传染性研究。结果表明：香港市场投资者情绪对深圳市场投资者情绪存在单向传导；香港市场投资者情绪对深圳市场投资者情绪的传染性在沪、深港通开通之后迅速上升，两市联动性加强的同时风险传染的概率也随之增大。     

资本市场开放与企业创新质量——基于中国企业重数量轻质量的“创新陷阱”视角

基于中国资本市场“沪深港通”这一准自然实验，结合不同竞争政策，研究“资本市场开放能否助力中国企业破解重数量轻质量的“创新陷阱”具有重要的学术价值和政策意义。研究发现：资本市场开放显著促进企业创新质量，表现为专利结构逐渐向高质量的发明专利偏移，以及专利引用率的提升，说明资本市场开放的确能够显著破解中国企业重数量轻质量的“创新陷阱”，上述研究结论经过系列稳健性测试后仍然成立。异质性检验发现：资本市场开放对创新质量的促进作用在竞争性行业、境外机构持股比例较高以及融资约束较大、风险承担水平更低的样本组中更显著。研究从“中国创新陷阱”破解视角证实资本市场开放以及反垄断政策的积极意义，为进一步提高资本市场开放程度以及“反垄断政策”提供理论支撑。     

基于机制转换混合Copula模型的我国股市间极值相依性

通过构建机制转换混合 Copula 模型, 考察了沪、深股市与港、台股市间的尾部相依特征, 研究发现:它们间的尾部相依性呈非对称动态过程, 在低风险状态下, 右尾部相依性普遍高于左尾部相依性; 而在高风险状态下, 左尾部相依性普 遍高于右尾部相依性. 相对于沪、深股市与台股而言, 沪、深股市与港股间的尾部相依性更强, 其 尾部相依性对外来冲击更敏感; 相对于沪市与港、台股市而言, 深市与港、台股市间的尾部对外在 冲击更敏感. 在此次次贷危机中, 沪、深股市与港、台股市间极值风险显著增加, 并呈现明显的金融感染. 而且各尾部相依性的两个结构变化几乎同时发生并分别对应于危机的第一、二阶段, 这表明:沪、深股市与港、台股市间的风险呈系统性特征, 而危机的第三阶段对沪、深股市与港、台股市间的影响较有限.     

宏观经济与证券市场相关性研究

宏观经济的角度出发分析了国民生产总值、物价、通货膨胀、利率和汇率诸因素对证券市场影响的机理, 同时也从反方面分析了证券市场对宏观经济的反作用。通过对宏观经济一致合成指数与上证指数及深证指数的相关性分析, 得出了我国证券市场与宏观经济高度相关, 并且证券市场的走势先行于宏观经济一致合成指数走势的结论。     

改进Copula对数据拟合的方法

给出相关结构Copula、秩相关系数Spearmanρ与Kendallτ和尾部相关系数η,以及这三个关联性度量与Copula之间的关系,各个相关系数的估计方法.在一个Copula族内进行适当变换,得到新的Copula,使得能更好地拟合样本的各个相关系数.最后,以沪、深日收盘综合指数为例,讨论了二个股市波动率的相关性,建立了一个较好的数学模型.     

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。     

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。