基于量化特征的价格操纵行为监测模型研究

价格操纵通常不包括明显的非法行为(诸如散布金融谣言和控制股权的供需),而是通过看似合法的报单、撤单等交易行为来实现.本文提出了一种基于隐马尔可夫模型的市场价格操纵监测模型系统:首先,基于三类典型的市场价格操纵实例,分析市场价格操纵行为模式的内在特性,利用小波变换和梯度分析作为特征抽取工具,抽取关键特征模式,量化操纵行为的特征模式,通过隐含状态转换机制完整描述市场操纵行为的各种情况组合,解决"异常检测"进行价格操纵监测时不能确定异常行为的具体类型及概率密度函数问题;其次,为提高模型对非平稳性金融数据的适应性,模型增加了一个自适应机制来进行校准,自动跟踪金融时间序列的统计特性的变化,提出基于隐马尔可夫模型的市场价格操纵行为监测模型;最后,模型利用纳斯达克和伦敦股票交易所的真实交易数据及模拟数据对模型的有效性、精确性和稳定性进行实验验证,结果显示无论是使用真实数据还是随机模拟的数据集,本文提出的基于隐马尔可夫模型的监测模型性能均显著高于市场中常见的三类基准模型,为理论研究和实际操作提供了一个完备的验证渠道.     

基于 Bayesian-SV-SGT 模型的原油价格‘Value at Risk’估计

从分析原油现货市场收益率的统计特征入手,为更好地刻画原油现货市场收益率的尖峰厚尾、偏态及波动集聚性和持续性的波动特性,引入 SGT 分布来描述原油市场 价格的分布特征, 利用 SV模型来度量国际原油市场的价格波动率. 同时, 基于 Bayesian 原理,利用 MCMC 方法来解决 SV 模型的参数估计难题, 建立了 Bayesian-SV-SGT模型, 并对国际原油现货价格“VaR”(Value at Risk)进行了估计和分析.研究结果表明, 相对 GARCH 类-GED 模型而言, Bayesian-SV-SGT模型更好地刻画了原油现货市场收益特征,并能更加精确地刻画原油现货市场的价格风险.     

SRSV-LMM模型的校准估计与CMS差价期权定价

基于机制转换特征与随机波动率Libor市场模型(此后记为SRSV-LMM),利用傅里叶分析和费曼-卡茨定理,对CMS价差期权(CMSSO)价格的理论计算问题进行深入分析与探讨.首先,针对CMS价差期权的内涵特征及其价值组成,提出该类产品定价的理论计算框架;其次,基于标的Libor利率与互换利率的随机与阶段变化特征,建立具有随机波动率和机制转换性质的Libor市场模型以及互换利率市场模型(此后记为SRSV-SMM),并运用Black逆推公式和自适应马尔可夫链蒙特卡罗模拟方法(此后记为MCMC)对该模型进行有效参数市场校准与模拟估计;最后,基于SRSV-LMM和SRSV-SMM模型假设,利用费曼-卡茨定理和傅里叶逆变换方法得出CMS价差期权的理论计算公式,并通过实例进行实证计算与比较分析.研究结论认为,对远期Libor利率与互换利率生成路径的蒙特卡罗模拟来说,SRSV-LMM、SRSV-SMM具有更优越拟合效果;与蒙特卡罗模拟方法比较,本文提出CMS价差期权理论定价公式在价格计算时间与实际数据利差上体现出更好的实证效果.     

基于Levy过程修正GJR-GARCH模型的权证定价——对中国大陆和香港权证的实证研究

考虑股票收益率在GARCH模型下的非正态特征,以及收益率标准差序列的非对称特征,首先给出几种真实测度下服从Levy分布的条件异方差模型,接着对随机扰动项和波动率进行风险中性调整,最后通过蒙特卡罗模拟进行大陆和香港权证的实证.结果表明:Levy过程修正下的GJR-GARCH模型能够很好地捕捉到金融数据"跳跃特征"、"群聚现象"和"杠杆效应".同时,该模型显著提升了权证的定价精度.市场间对比显示,香港权证的定价精度高于大陆权证,且大陆权证的市场价格显著偏离无套利假设下的理论价值.     

基于Lévy过程修正GJR-GARCH模型的权证定价——对中国大陆和香港权证的实证研究

考虑股票收益率在GARCH模型下的非正态特征, 以及收益率标准差序列的非对称特征, 首先给出几种真实测度下服从Lévy分布的条件异方差模型, 接着对随机扰动项和波动率进行风险中性调整, 最后通过蒙特卡罗模拟进行大陆和香港权证的实证. 结果表明: Lévy过程修正下的GJR-GARCH模型能够很好地捕捉到金融数据"跳跃特征"、"群聚现象"和"杠杆效应".同时, 该模型显著提升了权证的定价精度. 市场间对比显示, 香港权证的定价精度高于大陆权证, 且大陆权证的市场价格显著偏离无套利假设下的理论价值.     

纵向差异化双边市场中平台策略

基于抽象函数建立了纵向差异化双边市场的一般模型, 并利用一般模型讨论了垄断与双寡头情形下的市场均衡特征以及在双寡头情形下价格变动的战略效应. 进一步在均匀分布的假设下分析了网络外部性参数与质量差距变量对市场均衡时价格与利润的影响. 研究发现, 在一般模型中, 垄断平台能够比双寡头平台更加有效地协调两边的价格结构; 双寡头平台的竞争呈现强者更强的效应; 双寡头平台竞争中价格具有战略互补效应, 而下游市场的战略互补效应要高于上游市场的战略互补效应. 基于均匀分布假设可以得到, 低质量平台宜采取"分而治之"的策略, 高质量平台则宜"因时而动".     

引入信用风险的我国可转换债券定价实证研究

利用最小二乘Monte Carlo(LSM)模拟建立引入信用风险的可转债定价模型,模型可以更好地描述内嵌不同路径依赖触发条款期权的可转债的复杂特征.本文用MATLAB软件编程计算出中国沪深两市11支可转换债券的理论价格并与市场价格进行比较.实证结果表明,该模型的平均定价偏差在时间序列和横截面上都不超过4%,模型价格与市场价格拟合程度很高,这为模型在实际投资决策中的模拟应用提供了理论依据,具有很高的实用价值.     

学习演化、风险预警与中小投资者H-LSV行为模型

本文综合利用Hurst指数和LSV模型,构建了证券市场上投资者羊群行为的H-LSV模型,提出了新的羊群行为模型测度方法,对证券市场上中小投资者羊群行为的非线性特征及区间长度内偏离程度进行了刻画,并基于上证综合指数给出了实证分析或动态模拟的思路和方 法.根据中小投资者学习演化特征构架了以H-LSV模型为主要监测工具的风险监控与预警系统,最后从制度建设的角度提出相关对策建议.     

基于WCVaR风险控制的投资组合

将基于WCVaR风险控制问题转化为一个最小-最大-最小的投资组合问题,改进传统目标函数仅对投资期末风险水平进行控制的方法,建立对整个投资过程进行风险控制的目标模型以及动态投资组合优化模型.利用向量 自回归和蒙特卡罗模拟方法给出计算最优投资策略的计算步骤.最后结合我国金融市场历史数据进行实证研究和 敏感性分析. 结果表明,该投资组合模型具有实用性. 此外, 通过敏感性分析得出,在进行投资组合时需 根据资本市场态势指标(如股票指数)设定合理的目标财富值, 同时加以适当的风险约束,可实现资产组合最优化.     

北京市商品住宅系统动力学模型构建及其在预警中的应用

次贷危机的爆发引起了学术界对房地产风险及预警系统的关注.首先对传统的房地产市场预警方法进行了回顾和分析,然后从系统科学的观点出发通过对商品住宅市场各影响因素的分析构建了北京市商品住宅的系统动力学模型.通过实证仿真研究验证了模型的有效性并利用该模型对不同假设情景下北京市2010年商品住宅市场的主要指标进行了综合模拟预测,为房地产市场综合模拟预警体系提供了一个系统预测方法.     

连续竞价市场中格式化特征形成机理的仿真研究

现有的研究一般将金融市场中的胖尾分布、波动聚集、长期记忆等格式化特征的形成机理归于交易者的行为.为了研究市场交易机制对这些特征有何影响,以我国证券市场交易制度为蓝本,建立了一个连续竞价市场的基于Agent的仿真模型.仿真结果表明:在连续竞价机制下,即使Agent是理性的基本分析者或简单的随机交易者,模型仍然能够再现上述特征.这一结果说明,交易机制也是导致格式化特征的重要原因.     

基于小世界网络的协同人工股市模型

以小世界人际关系网络为基础,采用多主体方法构建了一个投资者之间相互交流和模仿的人工股市模型.模型中,羊群行为会造成投资者对信息过度反应,从而使市场表现为过度波动;而当投资者对股票的注意力也随股票价格的变动而改变时,市场涌现波动丛集、泡沫和崩溃等典型事实,并且这些异象和典型事实对系统的大小具有鲁棒性.     

基于高维R-vine Copula的金融市场投资组合优化研究

为优化国际金融市场的投资组合,本文以全球具有代表性的七大股票市场重要股票指数作为金融市场的典型代表:首先运用较为灵活的APARCH模型来刻画股票指数收益序列的"典型事实"特征,其次针对投资组合优化模型中变量之间复杂相依关系,采用最大生成树MST (maximum spanning tree,MST)算法选择的R-vine Copula来刻画七个股票市场的相依结构,进而测度R-vine Copula相依结构下组合风险CVaR,最后基于R-vine Copula相依结构条件下建立Mean-CVaR投资组合模型,并实证对比了Mean-VaR,Mean-CVaR和基于R-vine Copula相依结构下的MeanCVaR模型的拟合效果.实证结果表明:考虑资产之间的相依结构能起到优化投资组合的效果,在降低投资组合风险的同时增加了回报率;基于R-vine Copula相依结构下的Mean-CVaR模型投资组合优化效果明显优于Mean-CVaR模型,而Mean-VaR模型较其它两种模型表现相对较差.     

证券市场高频数据双相行为的仿真

Plerou, et al 以证券市场高频数据为研究对象,通过实证分析发现了证券市场的``双相行为'(Two-phase behavior of financial markets). 这个现象是个复杂性涌现, Plerou猜想引起这个现象的原因是私人信息. 该文在少数派博弈模型的基础上,建立了一个市场人工模型, 仿真得到了同样的特征,并发现智能代理多样化的归纳推理模式是产生``双相行为'的关键因素,市场微结构也有一定的影响, 而私人信息不是关键因素.     

多种市场形态下人工股市特征性事实分析

研究不同市场形态下股票市场的特征性事实对理解股市运行有指导意义.构建了一个具有基础均衡、泡沫均衡、周期和混沌4种市场形态的多主体股市模型,并对其各种形态进行了计算机仿真实验,然后对仿真收益率序列统计分析.研究表明:4种市场形态均存在尖峰肥尾、波动聚集和长期记忆特性,其中以基础均衡状态最为明显,周期和混沌次之,泡沫均衡最弱.     

基于Agent的股票市场仿真:个体行为对市场、政策效果的影响

基于A gent的金融市场仿真是一种自底向上的金融复杂系统研究方法。针对连续竞价市场建立了一个基于A gent的股票市场仿真模型,模型中有基本分析者和技术交易者两类A gent。利用该模型研究了微观个体行为对宏观市场现象的影响:再现了实际交易数据中表现出来的异常现象,分析了技术交易者对价格动态和交易量的影响。研究了微观个体行为对涨跌幅限制政策实施效果的影响,以期为政策设计与评价提供一种新的方法。     

多样性和归纳推理与证券市场动力机制

以前期建立的多智能体证券市场人工模型为平台,采用仿真分析的方法,研究了多样性和归纳推理在证券市场动力机制的作用,发现智能体策略的多样性是系统稳定的基础;在对称信息下,趋势交易作为一种可选交易风格不会导致系统波动增大,反而可以进一步提供多样性,稳定系统;归纳推理是产生收益率分布尖峰肥尾现象的关键因素之一.     

INDUSTRIAL PRODUCTION IN GERMANY AND AUSTRIA： A CASE STUDY IN STRUCTURAL TIME SERIES MODELLING

Industrial production series are volatile and often cyclical. Time series models can be used toestablish certain stylized facts, such as trends and cycles, which may be present in these series. Incertain situations, it is also possible that common factors, which may have an interesting interpretation,can be detected in production series. Series from two neighboring countries with close economicrelationships, such as Germany and Austria, are especially likely to exhibit such joint stylized facts.     

发电企业经营博弈过程中的效仿行为仿真研究

提出一种基于Swarm的仿真模型,对信息不完全市场下发电企业经营过程中的静态、动态和学习演化行为进行仿真.模型刻画了发电企业利用在博弈过程中所获取的信息,不断修正自己行为规则的演化过程.通过仿真发现:具有效仿能力的发电企业的平均供电量高于不具有效仿能力的发电企业;市场退出机制能够促进发电企业进行行为优化,最终生存在市场上的是能够准确预测对手的发电商,此时发电企业平均供电量高于无市场退出机制下发电企业;在无退出机制下,由于缺乏优化决策的激励,采用优化博弈模型的发电企业的个数较少.     

基于产品功能演化与创新的伯川德均衡模型

引入一种消费者效用函数,研究产品功能系统演化创新对于企业市场份额和利润的影响,建立通过产品功能系统构成演化开创战略性功能市场的伯川德均衡模型,揭示通过篮海战略进行功能创新开辟新市场的机制。结论显示产品功能构成是直接影响企业市场份额的重要因素;导出最优价格和利润,以及战略性功能市场规模;证明创造新的战略性功能市场能够避开"红海"竞争,增加盈利机会,提高企业竞争力。