Copula函数在多因子模型系数估计中的应用

主要研究用多因子模型刻画金融资产收益率时, 因子载荷系数的合理估计问题.以因子系数的金融意义为出发点,并结合Copula的相关理论,提出了一种新的因子系数估计方法.新方法用Copula函数描述各个因子与金融资产收益所服从的联合分布;从因子系数的正负及其发生的概率,金融资产收益率随因子波动的大小两方面来估计因子系数的值. 在此基础上,对因子系数新的估计公式做了进一步调整,强调了尾部相关性对因子系数取值的影响.基于中国证券市场的交易数据,对不同估计方法进行了实证研究.通过分别计算统计量R-square的值,随机误差项的均方偏差,尾部均方偏差以及投资组合的在险价值与条件在险价值等方法,实际论证了文中所提新的因子系数估计的改进方法优于因子系数估计的新的Copula方法,而后者又明显好于传统的线性回归方法.     

国际大宗商品资产行业配置研究

本文基于Black-Litterman框架首次提出了国际大宗商品资产行业配置策略. 考虑到大宗商品市场与外部金融市场之间联动性显著增强的事实,我们利用纳入外部金融市场信息作为解释变量的FIGARCH模型来捕捉大宗商品行业收益率及收益率变动特征,从而将外部金融市场对大宗商品市场的信息溢出效应量化地应用到大宗商品行业资产配置问题中. 实证结果表明基于本文所提出的行业配置策略能够为实现大宗商品投资组合收益能力和风险规避的有效匹配提供一个系统而稳健的途径,其效果优于基于市场均衡权重和传统Markowitz 框架下的投资策略. 相关成果为实现大宗商品资产积极组合管理,适应国际投资安全性、流动性、收益性和多元化要求,进而服务于国际资源储备和国家经济安全提供决策支持.     

航运与大宗商品的跨市场影响——来自铁矿石及其航线的证据

本文首次研究了铁矿石航运市场与其相关大宗商品市场之间的价格和波动溢出效应.对两条铁矿石运输航线和铁矿石、钢材、燃油等大宗商品的格兰杰因果关系检验结果显示,大宗商品市场对航运市场有显著引导作用.以大宗商品市场因素作为外生变量的ARMAX模型结果显示,大宗商品对航运市场有显著预测作用.在风险溢出方面,BEKK-GARCH模型结果显示,航运市场与铁矿石、燃油市场之间存在双向波动溢出特征.同时航运市场与不同大宗商品市场的波动溢出规律存在明显差异.本文对航运与大宗商品的价格和风险形成机制提出了一个跨市场的新见解.     

基于网络关注度的大宗商品市场预测研究

随着大宗商品市场化的加快和电子信息技术的快速发展,以互联网为载体的网络信息将方便快捷地传递到市场及市场参与者.本文从海量开源数据出发,利用搜索引擎平台,提取核心信息构建网络关注度指标,并提出了基于网络关注度的大宗商品价格预测模型.通过引入具有不同核函数的支持向量回归模型,分别建立了针对单个市场(原油、铜以及玉米)的网络关注度预测模型和综合考虑市场间联动性的多市场网络关注度预测模型.实证结果表明,网络关注度对于市场价格的变动有显著的格兰杰因果关系,引入网络关注度指标和相关市场信息能显著提高预测精度.     

基于SSA-ELM的大宗商品价格预测研究

随着经济全球化的发展,国际期货市场中各大类大宗商品价格波动剧烈,而全球经济形势不明朗以及货币政策不确定使得大宗商品期货价格难以被准确预测.本文选取玉米,原油,黄金分别作为大宗商品农产品类、能源类、金属类的代表对象,基于奇异谱分析方法(singular spectrum analysis,SSA),对商品期货价格进行分解,结合Kmeans动态聚类技术将分解量聚合成不同特征的价格序列,再采用具有优良特性的极限学习机算法(extreme learning machine,ELM)对模型进行训练,得到大宗商品期货价格预测模型.实证结果表明,采用序列分解聚类策略能够显著提高模型预测精度,在价格未来的整体水平和变动方向上都能达到较好的预测效果.     

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fattailed-garch的VaR模型

利用Fattail_GARCH VaR模型在不同分布的假设下建模上证综指收益时间序列，并与常用的正态分布下GARCH_VaR模型进行比较，结果表明：广义误差分布及Skewed t分布下的GARCH_VaR模型适合建模上证综指收益时间序列。     

市场风险的量度:VaR的计算与应用

集中讨论在两类假设条件下,数量化市场风险的量度受险价值（ＶａＲ）的计算与应用,提出计算ＶａＲ的主要流程,这将有利于我国金融机构应用ＶａＲ控制市场风险．     

应用半参数方法计算市场风险的受险价值

由于厚尾分布,通常基于正态分布假定的VaR参数法在99%置信水平下计量市场风险时会严重低估风险,文中提出了一种半参数方法。通过对石油市场收益数据的检验,在99%置信水平下,半参数方法的风险计量效果好于通常的参数方法。     

基于Copula-ASV-EVT的QFII和HS300指数相关性风险度量

以ASV-EVT模型为边缘分布函数,运用三种Copula簇方法研究了QFII和HS300指数之间的相关关系.研究结果表明:BB1 Copula较好地刻画了两指数尾部相关的非线性、非对称特征,且较好地拟合了相关结构,表明两指数在低迷时期的相关性明显高于其活跃时期的相关性.同时回测检验显示Copula-ASV-EVT模型能有效测度两指数组合的市场风险.进而,基于2006-2012年样本实证得出QFII一直坚持价值投资的有力证据.同时,随着QFII数量的增长和上市公司分红制度的完善,中国证券市场面临价值投资理性回归的极好机遇.     

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。     

基于VaR的钢材期货市场基差风险研究

从钢材贸易商角度,探讨钢材贸易商进行套期保值时面对的基差风险。分析了宏观经济因素和微观市场因素对基差的影响,发现宏观经济因素会影响基差走势,但效果并不明显。微观市场因素对基差存在显著的影响,投资者进入市场时可以根据微观市场因素进行时点选择。从在险价值角度,结合核估计法、GARCH参数法与半参数法计算出基差风险的在险价值,当极端市场出现时,发现基于核估计的非参数法能很好的度量基差风险,参数法无法对极端风险给出较好拟合,而半参数法对一般的尾部行情估计也存在偏差。为套期保值者提供了风险管理依据。     

基于峰度法的POT模型对沪深股市极端风险的度量

基于VaR正态性假设导致的尾部风险低估问题,研究极值POT模型,并针对样本平均函数法在某些数据结构下失效的缺陷,利用峰度法定量选取了阈值.沪深股市极端风险实证表明:涨跌停板影响了POT模型的有效性.涨跌停板前,在较高与较低的置信水平下,POT模型均比VaR模型有效;涨跌停板后,POT模型在较高置信水平下优于VaR模型,但在较低置信水平下反而不及VaR模型.研究认为这主要是因为涨跌停板抑制了极值数据的异质性,造成极值密集分布在涨跌停板附近,致使厚尾分界线向内收敛,从而影响了POT模型的有效性.     

基于HKKP估计的商业银行操作风险估计

对于商业银行而言，操作风险已经成为与市场风险和信用风险同样重要的风险。本文利用极值理论对中国商业银行操作损失极端值分布进行估计，针对尾参数估计的采用传统Hill估计对小样本数据容易产生偏倚的情况，提出了采用Hill估计的改进——小样本无偏估计的HKKP估计来估计操作损失的尾参数，针对由于阈值确定不准确导致结果偏差大的情况，采用最小化估计的累计概率分布与经验累计概率分布平均平方误差的方法确定较精确的阈值，估计出给定置信水平下操作风险损失的分位数，从而使得中国商业银行操作风险监管资本的测定成为可能。     

沪深股市极端风险的实证研究与比较分析——基于GPD分布的极值POT模型

基于VaR技术正态性假设导致的尾部风险低估问题,研究了GPD分布下的POT模型,并对沪深股市极端风险进行了实证分析.研究结果还表明:在较低置信水平下,VaR模型非但没有低估尾部极端风险,反而存在高估假象,POT模型仍然具有良好的估计效力,但此时指标CVaRPOT比VARPOT更真实地反映了序列中的杠杆效应.本文分析认为这主要是因为涨停板制度抑制了沪深股市极端风险数据的异质性,致使厚尾分界线向内收敛,从而扩大了POT模型的置信区间.本文最后根据金融行为学理论对此现象做了合理解释.     

论技术商品的市场风险生态系统特征与价格计量模型

从研究技术商品的市场风险生态系统特征入手,探索价格确定的理论模型和应用模型,使技术交易双方对技术商品的市场价格能在一定的弹性幅度内,达到公平议价,合理成交或技术转让。     

加法需求模式下具有风险厌恶零售商的供应链合作博弈分析

考虑了一个风险厌恶型的零售商面临依赖价格的随机需求的供应链合作博弈问题.零售商以条件在险价值(CVaR)作为其风险衡量,制造商为风险中性,研究了最优均衡批发价格、零售价格和订货量,从而发现,在加法需求模式下,具有相同协商权利时的Nash博弈问题和具有不同协商权利时的Nash博弈问题都存在均衡解,并将加法需求模式与一般随机需求的情况进行比较分析,发现当需求噪声服从均匀分布时,在加法需求模式下,制造商占整个供应链的利润比例比在一般随机需求情况下的大.     

基于Pair Copula模型的资产组合VaR比较研究

运用多元相关结构研究领域新出现的pair copula方法估计资产组合的非线性相关结构,并结合能较好模拟金融资产分布的广义逆高斯分布(NIG)来估计资产的厚尾偏态特征,构建新的VaR计算模型。为了检验本文模型,运用国内5类行业股票价格的数据对其效果进行了实证分析。结果显示:相比基于正态分布的VaR模型和基于传统Copula方法的VaR模型,本文模型在描述高维相关结构时更加灵活,由此构建的VaR模型更接近实际发生的损失。     

我国大宗农产品期货基差尾部相依性研究

基差在期货市场上具有关键性的地位和作用,本论文将通过混合copula函数及Garch类模型,综合分析我国大宗农产品期货基差Kendall、Spearman秩相关性以及尾部相关性,为市场分析提供更全面准确的深度信息资料.     

基于Bootstrap方法的VaR计算

介绍了非参数方法中的Bootstrap方法在估计样本分位点时的应用，其中在随机抽取子样时应用了MCMC方法，最后将该方法应用到了金融资产VaR的计算上．由于金融资产收益率的分布往往不能用参数方法准确的估计，Bootstrap作为非参数方法克服了这种局限，并改进了历史模拟方法．文章对欧元／人民币、日元／人民币两种汇率进行了VaR的计算的实证分析，计算了VaR的点估计和区间估计，并比较了几种计算方法，得到了一些有意义的结果。