中国股市泡沫的三区制特征识别

本文使用一个三区制转换模型识别中国股市泡沫的非线性特征,刻画其动态演进过程,并探讨了异常交易量和超常收益率对三区制转换的解释作用.我们发现, 上证综指泡沫的变化可以明确划分为潜伏、膨胀和破灭三种区制,异常交易量和超常收益率对于泡沫的区制转换有很好的解释作用,样本内和样本外预测都取得了较好的效果.     

远期汇率的异常波动与波动期限结构

以美元/日元远期汇率为例,利用马尔可夫机制切换算法研究远期汇率对数收益率的异常波动,并将异常波动与宏观经济形势和宏观事件相对照,较好地解释了宏观因素对汇率波动的影响. 同时,利用GARCH(1,1)模型拟合剔除异常点后的汇率波动,所得到的不同到期期限的远期汇率的条件方差表明,期限较长的远期汇率的条件波动较大,期限较短的远期汇率的条件波动较小,说明不同期限的远期汇率可能存在信息不对称, 即期限越长,信息的不确定性越大.     

我国货币政策对大宗商品市场影响的非线性效应

从货币政策的两大中介目标—货币供应量与利率出发,提炼货币政策影响大宗商品市场的作用机理,选取2006年7月至2015年3月的月度数据,并构建MSVAR模型实证分析我国货币政策对大宗商品市场的非线性影响。结果表明:我国大宗商品价格波动存在显著的区制转换特征,即上行期、平稳期、下行期三种状态;三种状态下,货币政策冲击都可以很好地解释大宗商品价格波动,但作用机制明显不同;非预期货币供应量变动会强化货币供应量对大宗商品市场的预期影响,而非预期利率变动会弱化利率的预期作用,因此,现阶段我国主要通过数量型货币政策对大宗商品市场产生影响,价格型货币政策的影响效应则不够显著。     

Vasicek状态空间模型与上交所国债利率期限结构实证

在分析现有多因子V asicek利率模型基础上,通过改进模型状态因子非相关性假定,推导出新的单、双因子V asicek状态空间利率模型及相应参数估计方法。最后利用上交所国债隐含的收益率数据估计了单因子及双因子V asicek状态空间利率模型。实证表明改进的双因子V asicek利率模型,比较准确地描述了利率期限结构的动态变化特征。     

中国债券收益率的可预测性检验

基于工具变量(instrumental variable, IVX)统计检验方法,对我国主要宏观经济变量能否单独或联合预测债券收益率进行可预测性研究.IVX检验方法无需考虑预测变量的持续性先验信息,对任何属于单位根过程、近单位根过程、近平稳过程或平稳过程的预测变量都稳健.进一步使用AIC和BIC方法对多元变量回归模型进行变量筛选,仿真结果表明,两种准则均能准确筛选出模型重要变量并排除冗余变量.通过对国债和AAA、AA-级企业债三种不同信用等级债券收益率的长短期可预测性差异分析,研究发现:1) 1年期储蓄存款利率、人民币实际有效汇率、沪深300指数、工业增加值同比以及大部分宏观经济变量组合在10%显著性水平上能显著预测债券收益率;2)宏观经济变量长期预测能力强于短期;3)基于IVX方法的AIC和BIC准则能够有效地筛选模型重要变量.     

二次项利率期限结构理论与模型

近些年动态利率期限结构的研究得到了长足的发展,为解决大部分利率衍生品的定价问题提供了一个定型的解决办法。但是未涵盖的波动率的存在使得许多动态利率期限结构模型并不能完全满足当前利率衍生产品定价和套期保值的需要。本文在对二次项期限结构模型的设定及估计方法分析的基础上,运用该模型对LIBOR零息债券进行模拟和估计,结果发现QTSMs能够很好的拟合LIBOR债券的收益率。从而试图为利率衍生品的定价和套期保值提供一个可借鉴的方法。     

债市信息下的股票收益预测——基于Bootstrap小样本检验分析

利用债市信息构建水平型、斜率型和曲度型三类股票收益预测变量,并通过Bootstrap进行小样本偏差检验分析,从而探究中国股票市场收益的可预测性。研究发现中国股票市场收益能够很好地被水平型变量远期利率组合和斜率型变量到期收益率斜率成分所预测。两类变量均与股票组合收益负相关,即当前债市整体收益较高,期限溢价较大,则预示着未来股票收益将会下降,股市进入低谷。由于两类变量所涵盖的信息不同,使得远期利率组合在预测短期滚动股票收益时表现较好,而到期收益率斜率成分则在长期时具有较强的预测能力。此外,公司特征包括市值、账面市值比以及净资产收益率能够影响股票收益可预测性的程度。其中,市值和账面市值比的影响作用在短期和长期时会出现明显的反转现象。     

两因子常见利率模型在上交所债券市场的实证分析

以上交所债券价格隐含的利率期限结构从1996-03～2003-02的周样本数据作为分析对象,实证研究了常见的利率模型:Vasicek模型、CIR模型、仿射模型、广义高斯仿射模型,利用卡尔曼滤波法,估计了连续时间两因子利率模型。从模型给出的利率与实际观测到的利率的平均绝对误差来看,这些模型可以较好地描写利率期限结构的横截面特征,广义高斯仿射模型最好,仿射模型次之,CIR模型与Vasicek模型难分高下。但模型对各年期利率的预测误差表现出一定的序列相关性,说明这些模型不能够很好地描述利率期限结构的时间序列特征。     

基于CKLS过程的国债利率风险计量的实证分析

以我国国债市场为例,利用4种期限类型(7年期、8年期、10年期和20年期)的国债收益率样本数据对CKLS框架下各种利率动态模型进行实证分析得出,CIR模型较适宜于中国当前的金融市场实际;实证研究中考虑广义矩方法(GMM)可能存在某些问题,如效率不高等,本文使用Nowman(1997)提出的最大似然估计法(MLE)对上述利率动态模型进行估计。在此基础上,构建了基于利率期限结构的久期模型并进行经验计算。     

中国证券多因素及三因素定价模型实证研究

提出股票定价的包括宏观经济变量、微观经济变量、市场变量的多因素以及内在价值、技术因素、流动性的三因素资产定价模型,并对中国股市进行实证,发现市场指数回报率对股票的收益率的影响具有决定性的影响,市场指数回报率β系数显著为正,而且其系数变化的区间为0.41至0.53之间,说明市场指数对股票的收益率的解释力达到41%至53%之间,平均为50%.每股盈余增长对股价的影响为最大,每股盈余增长系数估计值显著为正,接近于1,表明每股盈余增长对股票收益呈现出正的影响,即每股盈余增长一个百分点,年预期收益平均增加一个百分点.而GDP增长、货币供应量增长、存款利率增长、通货膨胀率、存款增长、贷款增长等,其系数估计值显著为负,表明股票收益率为我国宏观经济变量的减函数.实证结果显示:多因素模型能有效地找出股票定价的关键因素,而三因素模型能够对资产价格主要因素进行定价.     

基于有理插值函数的利率期限结构模型

本文基于重心权有理插值函数,提出了一种新的利率期限结构静态估计模型,并给出一整套建模过程(包括基函数的构造、参数估计、节点选择、模型预测等).与传统的样条方法相比,本文提出的模型具有以下四个方面的优势:拟合的利率曲线光滑性更好;模型计算复杂度较低;参数估计存在明确的经济意义;模型的预测精度更高.最后,将该模型应用于上海证券交易所交易的国债利率期限结构研究,结果显示:模型在结构分析、计算复杂度、预测能力及经济内涵等方面均优于传统模型,能够有效提高国债利率期限结构拟合与定价的准确性.     

基于最小一乘准则下利率期限结构拟合中的节点选择

将稳健的最小一乘准则引入到三次样条函数中,利用最小一乘准则下的变量选择方法确定样条函数节点的数量和位置,从而构建模型,拟合上海证券交易所交易的国债利率期限结构。样本外预测结果显示,与传统的方法相比,新方法可以有效地增加估计的稳健性,提高预测的精度,增强期限结构定价的准确度。     

燃料油期货市场流动性与收益率的动态关系研究——基于VAR模型的实证分析

通过构建新的流动性指标作为衡量微观流动性指标的代表变量,并以成交量作为宏观流动性指标的代表变量,运用VAR模型的Granger因果关系检验、脉冲响应分析以及方差分解方法对燃料油期货市场的流动性与收益率的关系进行研究。研究结果表明,燃料油期货市场只存在收益率对流动性的引导关系,收益率驱动流动性的变化,而流动性对收益率没有影响,即燃料油期货市场不存在流动性溢价现象。     

投资者情绪和资产定价异象

在以个人投资者为主体的中国股票市场中,投资者情绪对资产价格的影响非常重要.本文将投资者情绪和宏观经济变量加入到条件CAPM模型中,采用Avramov和Chordia(2006)的两步回归分析框架,检验了包含投资者情绪信息和宏观经济变量的条件资产定价模型对我国股票市场收益异象的解释力.实证结果表明,包含IPO首日收益率为投资者情绪信息的条件CAPM模型能够显著解释我国股市中的特质波动率之谜,规模效应和价值效应,经济不确定性指数作为额外的宏观经济变量加入条件CAPM模型能够解释我国股票市场的非流动性溢价,实证结果对于不同的度量指标都很稳健,进而证实了投资者情绪因素在资产定价过程中的重要作用.     

中国铜期货市场期货价格期限结构研究

分析了我国上海期货交易所的铜期货不同到期期限的期货合约的价格数据,研究了铜期货价格的期限结构,样本期为2004-09—2012-12.结合Kolb提出的统计量,首先对铜期货市场的现货升水特征进行了统计分析.接下来,结合Gibson等提出的似无关回归分析(SUR)的方法,利用代理变量对现货价格和便利收益率的时间序列性质进行了检验,揭示了现货价格和便利收益率均是均值回转的过程,也说明Schwartz提出的两因子模型适用于拟合我国的铜期货合约价格.因此,本文构建了价格期限结构的两因子模型,并利用状态空间模型和卡尔曼滤波方法进行估计.实证结果揭示了我国铜期货在金融危机之前具有相对稳定的现货升水特征,尤其在2006年之前更为明显;金融危机时期该特征曾发生异常逆转;危机过后较长一段时间铜期货市场无明显特征,近期现货升水特征逐渐恢复但仍很微弱.     

股权溢价的驱动因素和传导机制研究:基于中国股票市场的证据

本文基于中国股票市场数据研究了股权溢价的主要驱动因素及其对股权溢价变动的传导机制问题.我们的主要发现如下:1)产出差、通货膨胀率和投资者情绪冲击对股权溢价有统计显著的动态影响,而利率冲击对股权溢价的影响比较有限; 2)这些冲击对股权溢价的变动具有一定的状态依赖效应,产出差冲击在经济衰退时期对股权溢价的影响更大,而CPI、情绪和货币政策冲击在经济扩张时期的影响更大; 3)这些因素冲击对股权溢价的解释能力主要来源于对预期收益的解释能力,而来源于对现金流消息和折现率消息的解释能力相对较小; 4)市场情绪冲击对股权溢价的变动有最大的解释能力,因此充分发掘投资者情绪变化信息更有可能提高短期股权溢价预测的效果.我们的研究揭示了经济基本面、市场情绪和货币政策冲击对股权溢价的动态影响和传导机制,可以为预测模型的构建和投资决策提供有价值的指导.     

基于集成预测的均值-方差-熵的模糊投资组合选择

通过基于集成预测的方法构建模糊投资组合, 代表性地选择了遗传神经网络模型、 多因素SVM回归模型和ARIMA时间序列模型作为组合预测中的单一模型, 并将单一模型预测结果作为模糊变量进行投资组合优化, 实证结果表明基于集成预测的均值 -方差-熵的投资组合相比其他组合收益率更高, 相对风险更低. 该方法可以用于投资基金管理、 金融风险管理等实际工作中,以便提高决策的科学性.     

中国期货市场日内效应分析

运用1分钟高频数据对我国三个市场、六个品种的商品期货的收益率和交易量的日内变动模式进行研究,得出了日内绝对收益率及交易量的"L"型变化模式.这跟证券市场的"U"型日内特征不同,我们根据金融市场微观结构理论、交易机制及交易者心理给予解释.在此基础上,利用Granger因果关系检验和向量自回归模型(VAR),研究了影响收益波动性的各种因素.结果表明绝对收益率与交易量、持仓量之间两两存在双向Granger因果关系,这是与股市的只存在由交易量到绝对收益率的单向Granger因果关系不一样的结论,原因在于期货市场的做空机制.通过对VAR模型进行方差分解和脉冲响应分析,实证分析了三者之间的动态关系及影响程度.结论表明:当以绝对价格波动作为被解释变量时, 其自身的滞后项可以解释90%左右的残差扰动,交易量可以解释10%左右的的残差扰动.当以交易量作为被解释变量时,其自身的滞后项可以解释80%左右的残差扰动,绝对价格波动可以解释20%左右的残差扰动.当以持仓量作为被解释变量时,其自身的滞后阶数解释了45%～70%的残差扰动, 交易量解释了25%～45%的残差扰动,绝对价格波动解释了5%～10%.各方程变量解释基本都稳定在20～30分钟后.实证结果还表明持仓量对绝对价格波动和交易量有微弱的影响,而绝对价格波动与交易量有较强的互动影响,并且就此给投资者以相关建议.     

银行间市场动态利率期限结构模型的实证比较

市场基准利率期限结构的准确描述是银行间债券市场一项重要而基础的研究课题。以银行间债券市场的国债数据为样本,尝试利用卡尔曼滤波结合遗传算法对Vasicek跳跃扩散模型参数进行最优估计。在对跳跃扩散模型和纯扩散模型对利率动态特性的拟合效果进行横向对比的同时,分别将两种模型从单因子扩展到多因子进行纵向对比分析,实证表明卡尔曼滤波方法对跳跃扩散模型的估计有效;带有跳跃特征的扩散模型优于纯扩散模型;在利率波动相对平稳、没有显著市场特征变化的情况下,两因子纯扩散模型是刻画利率期限结构的最佳选择,若利率跳跃特征显著,则两因子跳跃扩散模型将更接近市场的实际情况。根据实证研究结果,给出刻画银行间基准利率时选择模型的标准。     

基于GD-FNN的股票市场泡沫模型

针对股票市场内部结构复杂性和外部因素多变性, 构建一种基于预测的股票市场泡沫模型. 以上证指数为研究对象, 在价格和成交量的基础上, 将与股票市场密切相关的宏观经济指标引入泡沫模型指标体系, 并对指标体系中各变量之间长期均衡关系和因果关系进行数量分析. 在此指标体系下, 构建向量自回归模型(VAR)模型衡量股票市场基础价值, 并据此分析宏观经济指标对市场的影响; 同时构建基于椭圆基函数且能够动态调整网络结构的广义动态模糊神经网络模型(GD-FNN)对上证指数进行拟合预测作为股票市场的市场价值, 并通过GD-FNN模型提取的模糊规则对股票非线性系统运行模式进行分析. 最后, 根据预测的股票市场市场价值与基础价值之间的偏差计算泡沫度, 并提出相应的预警策略.