变系数Leontier模型研究

本文从经济与技术相结合的角度，研究了Ｌｅｏｎｔｉｅｆ模型中消耗系数ａｉｊ（ｔ）和资本系数ｂｉｊ（ｔ）的确定问题，并在文献「３」方法的基础上，给出了一种更为精确的系数确定方法。     

中国股票市场中收益与风险关系及其国际比较

利用ARCH-M族模型来拟合中国股市和成熟证券市场的收益序列,以揭示股票市场中投资收益与时变风险的关系,并在ARCH-M族模型的范畴内,研究确定了国内外证券市场中时变风险的最佳测度方式。本文通过建模,对中国股市和成熟市场的风险补偿系数以及投资者的风险承受能力进行了比较研究。     

基于时不变综合系数的运输方式动力学模型

运用系统动力学理论和方法,建立了各种交通运输方式在综合系数为时不变时的自组织演化动力学模型.对只有两种运输方式(公路运输和铁路运输)的情形进行了稳定性分析和演化态势分析,并通过数值仿真验证了理论分析结果.结果表明:两种运输方式的竞争合作系统的演化方向存在多种可能,演化结果与竞争合作效应紧密相关.努力放大系统中的合作效应,使有益的运行模式逐渐占据优势可以引导系统向正确的方向不断发展.     

VaR风险度量下的β系数：估计方法和实证研究

传统资本资产定价模型得出的β 系数受到正态分布假设的约束. 为了更好地反映金融现实, 对VaR-β 系数的估计问题(VaR-β 系数是一种在value-at-risk风险度量下的β系数, 可以在各种概率分布假设下应用) 进行了研究. 在一些常用VaR 估计方法的基础上, 我们一共发展了三种VaR-β系数估计方法：核密度方法、高阶矩方法和~Copula 方法, 并得出了相应的解析表达式. 最后, 我们使用香港证券市场中的数据对核密度方法的应用进行了实证研究, 并论证了置信度水平可以做为反映投资者情绪的一个指标.     

价格发现速度与流动性

使用状态空间模型对股票定价误差进行建模并通过Kalman滤波估计了价格发现速度,研究了我国股票市场的价格发现速度与流动性之间的关系.通过对10只股票1 min高频数据的实证研究,得到如下结论:①价格发现速度在流动性较差时减慢,价差可以影响价格发现速度,但是流动性深度指标的作用不明显.②限价指令簿的信息大部分集中在最优报价上,最优报价对价格发现过程的影响更大.③交易活跃的股票的价差能影响未来几天的价格发现速度,而交易不活跃的股票的价格发现速度会影响未来的流动性.     

投入产出模型直接消耗系数修订的准则

本文根据直接消耗系数的改变对完全需要系数的总体影响，研究确定直接消耗系数修订的准则，给出按元素，按部门确定消耗系数的方法，所给方法较文献（４）的方法更为完善。     

生产网络与行业收益率：基于时变网络依赖参数的空间因子模型

行业间通过投入产出关系形成了复杂且紧密关联的生产网络,对金融市场有着重要影响。同时传统因子模型忽视了网络结构所产生的影响>,易产生模型误设及混淆系统性风险来源的问题。因此,依据国家统计局发布的投入产出表构造时变的生产网络,将其嵌入到传统因子模型中,构建了基于生产网络的时变网络依赖参数的空间因子模型,进一步将行业收益率对因子的总风险暴露分解为直接风险暴露和间接风险暴露,研究了生产网络与系统性风险因子之间的相互作用对中国行业收益率的影响。研究表明：相比传统因子模型,采用空间因子模型更符合中国行业收益率与资产定价的实际;与发达国家相比,近20年来中国产业结构发生了重大变化,依据投入产出所形成的生产网络也发生了较大的变化,研究中假设空间依赖参数为时变参数更符合中国经济现实且实证业绩更佳;通过对因子风险暴露的分解,发现生产网络溢出效应能放大行业收益率对因子的风险暴露。     

卡尔曼滤波在非寿险未决赔款准备金估算中的应用

在历史数据缺乏和数据质量较低的情况下,非寿险公司应用传统的准备金估计方法常存在估计精度不高的问题.本文通过状态空间来描述非寿险赔付过程,应用卡尔曼滤波来估计状态空间的转换参数,并分别预测损失频率和损失程度从而动态地估计未决赔款准备金.实证分析表明,在历史数据较少争存在错误数据的情况下,本方法对改善未决赔款准备金的估计是有效的.     

DDMRS-GARCH模型及其在上海股票市场的实证研究

提出了2阶马尔可夫结构转换波动模型——DDMRS-GARCH模型，DDMRS—GARCH模型引入了2阶马尔可夫链，使得波动状态转移概率不仅依赖于波动状态，同时还依赖于波动状态的持久时间．将DDMRS-GARCH模型应用于上海股票市场收益时间序列进行了实证分析．     

零贝塔CAPM模型的特征值检验--基于上海A股市场的研究

国内外的许多研究都曾以CAPM检验市场的有效性。然而现实的市场不存在无风险资产,零贝塔CAPM针对此假设对CAPM进行了修正,但是得出的约束条件不再是线性,因此检验变得复杂。介绍了检验这一非线性约束条件的一种新方法——特征值检验,并运用此方法,以零贝塔CAPM检验上海A股市场的有效性,结果发现,上海A股市场远不是有效市场。     

中国股市投资者情绪与股票收益的实证研究

应用GARCH—M（1，1）模型检验了中国股市投资者情绪对股票收益的影响，结果发现：机构投资者情绪是影响股票价格的重要因素，但对不同市场和组合的影响方式不同且未形成系统风险；而个人投资者情绪的影响并不显著，也不存在小盘股主要受个人投资者情绪影响的现象。这与国外相关研究结论不同。     

流动性与收益、收益波动的动态关系

研究了我国股市流动性与收益的时间序列的动态关系。通过建立相关模型,发现非流动性与证券收益互为G ranger因果关系,当期收益与当期非流动性呈负相关关系、而与滞后一期非流动性呈正相关关系。进一步把市场日非流动性分解为期望非流动性与预期之外非流动性,发现期望非流动性对于期望收益具有正效用,而预期之外非流动性对于期望收益有负效应,且后者的负效应大于前者的正效应;预期之外非流动性对收益波动有显著影响,而期望非流动性对收益波动影响不显著。     

中国股票市场收益的长期记忆性研究

首先应用R/S分析法研究中国股票市场的长期记忆性，实证结果表明中国股市作为一个新兴的资本市场，表现了与国外发达股市不太一样的特征，即中国股市具有较明显的长期记忆生，又用既能描述短记忆又能表现长记忆的ARFIMA模型对中国股票市场进行建模研究，并证明该模型与其他模型相比较所体现的优越性。     

股票收益率分布的尾部行为研究

利用极值理论和方法，建立了极端日收益率数据的广义Pareto分布模型。基于所建立的模型，给出日收益率分布的尾概率，并对损失风险值进行了初步探讨。     

拟合中国股票市场收益的统计分布

对中国沪深股市收益的统计分布特征和市场风险规律进行了定量比较研究.分别采用稳定分布、渐近帕累托分布和截断列维分布拟合中国股票市场收益统计分布,实证研究发现中国股市收益分布的中间部分适合用稳定分布描述,分布的尾部适合用尾部指数大于2的渐近帕累托分布描述,即是具有尖峰厚尾特征的有限方差不对称分布.揭示出中国股市中高收益事件比低收益事件发生的更为频繁,深圳市场比上海市场的投资风险要高.所得结论有益于对价格波动性建模、资产定价、金融风险管理等领域的深入研究.     

上海股票市场资本资产定价的横截面研究

回顾了资本资产定价理论与实证的互动发展脉络 ,采用横截面方法对上海股票市场资本资产定价的因素进行分析 ,研究表明 :1β系数的测量方法对 CAPMs的检验结果产生影响 ;2在上海股票市场系统风险并不是影响收益率的唯一因素 ,同西方成熟股票市场一样 ,上海股市存在“规模效应”.本文进一步对这些结论进行了分析 .     

PPW模型、GT整体检验对基金选股能力的再考察

以往的研究一致认为我国基金并无时机选择能力，但对选股能力结论则不尽相同。本文应用PPW模型、GT整体检验对基金绩效特别是选股能力进行检验。通过不同的市场基准、期间以及对单因素和多因素模型进行对比，发现：我国基金并无显著的选股能力．前期显著的选股能力可能来自新股配售政策的影响。     

反馈交易与证券市场收益的尖峰厚尾特征

提出了一个有理性交易者和非理性交易者参与的证券市场收益模型,其中非理性交易者采取简单趋势外推的反馈交易策略.反馈交易导致收益序列的自相关,收益序列的长程相关性引起了异常扩散,由于扩散的方差大于标准布朗运动的方差,造成收益概率密度函数的厚尾现象.在模型的基础上,利用蒙特卡罗仿真方法生成了股市收益时间序列样本,计算了仿真数据的峰度、尾指教和自相关系数,并与我国上证指数真实收益序列的相应指标进行了对比分析.模型的仿真结果显示了证券收益的尖峰厚尾特征以及收益序列的自相关性.     

中国股市指数收益率的时间跨度特性

以上证指数和深成指的3种不同时间跨度的收益率序列--日收益率、周收益、月收益率为研究对象,对比分析它们分布情况、厚尾性、ARcH效应以及自相关性等特征的变化.结果表明,随着时间跨度的不断增加,上海股市和深圳股市的收益率序列逐步趋于正态分布,序列自相关性增强并存在长期相关性,波动集群性逐渐消失,波动持续性和杠杆效应不断减弱,风险溢价的敏感性不断增强,这些相同的变化趋势反映出两地股市有很强的联动性.同时,两地股市指数收益率厚尾性变化有明显区别,随时间跨度的增加,上证指数收益率的左尾变瘦,右尾变胖,深成指收益率的左右尾都逐渐变瘦,这种不同的变化趋势反映出两地股市的差异性.