基于变点CAViaR模型的中国房地产市场风险演化模式研究

利用申万一级行业-房地产业指数(200001~201501)数据,通过构建CAViaR模型来对我国房地产市场风险演化模式进行实证分析,研究结果表明:我国房地产市场受外部宏观调控政策冲击,自身走势存在多个突变点;房地产业在不同景气阶段内,其市场风险演化模式特征具有明显差异。总体上,非对称模型(AS)最适合用于刻画我国房地产业市场风险演化模式,而且我国房地产市场风险具有显著的自相关性,前期VaR值对随后的VaR值产生显著的正向影响。房地产市场对利空消息的冲击响应程度要显著大于对利好消息的冲击响应程度,具有显著的非对称性。在行业平稳发展时期,房地产市场对利空和利好消息的冲击具有对称性;在金融危机期间,房地产市场对利空消息的响应程度要大于利好消息,但在行业持续衰退时期,房地产市场对利好消息的响应程度就显著大于对利空消息的响应程度。     

中国股票市场的非对称反应

采用门限随机波动率(THSV)模型,从实证的角度分析中国股票市场对利好消息和利空消息的非对称反应。为了估计THSV模型的参数,提出基于有效重要性抽样(EIS)技巧的极大似然(ML)估计方法。采用上证综合指数和深证成份指数的日收益数据为样本进行的实证研究表明,利好消息和利空消息对中国股票市场的影响具有非对称性。具体而言,与利好消息相比,同等程度的利空消息引起中国股票市场更高的波动率以及波动率持续性,这说明中国股票市场对利空消息的反应程度要大于对利好消息的反应程度。     

我国企业债券市场与股票市场运行效率比较——基于夏普比率和BDSS模型的分析

采用夏普比率测度了我国企业债券市场与股票市场在风险性与盈利性的综合表现,结果表明:在股市上涨期间,企业债券市场与股票市场的夏普比率关系不确定;在股市下跌期间以及在一个较长的时间里,企业债券市场的夏普比率高于股票市场的夏普比率。同时,本文根据BDSS模型考虑了我国企业债券市场与股票市场流动性风险,结果表明在各种市场条件下,企业债券市场比股票市场的流动性风险都要小。文章最后针对比例因子a的敏感性进行分析,得到稳健结论。从这两个模型得到的结论说明在安全性、盈利性和流动性三个方面我国企业债券市场比股票市场运行良好。这一结论不同于之前人们对我国企业债券市场运行效率低下的普遍看法。     

中国股市对利好和利空信息反应的差异研究

股票价格的变动是市场对信息反应的外在表现.本文利用高低价等极值价格信息将市场对利好消息和利空消息的反应进行了区分,并对这两类反应的时序动态性质进行了实证研究.基于向量自回归模型的脉冲响应分析显示,中国股市对利好和利空消息的反应表现出非常明显的非对称性:1)与利好消息相比,市场对利空消息的反应表现出更强的持续性特征,说明市场对坏消息的反应相对较慢;2)市场对利空消息的反应会显著地影响到市场对利好消息的反应预期,反之则不成立.本文的实证研究结论表明中国股票市场对信息的反应并非完全理性的,历史的价格信息会影响到未来资产价格预期的形成.同时,本文的实证研究结论不仅可以解释中国股票市场牛短熊长的特征,而且表明在中国的股票市场中,与利好消息相比,利空消息更容易造成资产价格的大幅波动.     

基于杠杆和流动性冲击的股指期货保证金定价

现有研究对股指期货保证金定价多仅围绕波动率因素来考虑,而忽视了流动性冲击、杠杆和交叉持股所导致的现货价格极端变化对期货保证金的影响,即在保证金定价中未能考虑现货市场的流动性风险和组合再平衡风险.鉴于此,本文首先分析了流动性冲击下杠杆对投资组合价值的影响机理,以及交叉持股对现货标的的正反馈效应;然后通过持有成本模型将这些因素引入到股指期货价格变化中,最终构建保证金定价模型.模拟分析发现:现货市场中的杠杆水平、流动性冲击水平均与股指期货保证金显著正相关;且与传统模型相比,本文提出的定价模型所计算的股指期货保证金要显著高于前者,这也意味着本模型的确能够有效解决流动性冲击严重或者杠杆过高情况下,股指期货保证金的合理调整问题.     

证券市场日内流动性的综合度量、特征与信息含量

证券市场的流动性是一个包含量、价、时的多属性概念,现有的度量方法只涵盖了流动性的部分属性.本文综合考虑股票交易数量、价格波动性和交易时间, 提出用单位时间内价格波动一单位所能吸收的交易量来度量日内流动性的新方法.进而用这种方法研究中国股票市场的流动性日内模式,建立对数自回归条件流动性（LACL）模型对流动性建模,探寻拟合和预测流动性的最佳模型并分析流动性的特征.实证结果表明：流动性表现出与传统指标类似的显著的日内模式; 残差项服从Weibull分布的LACL模型（WLACL）拟合日内流动性、买方流动性和卖方流动性序列的效果最理想; 流动性过程是一个均值回复过程, 当前时刻的流动性对未来期望流动性有影响, 其影响呈Weibull形式衰减.最后, 通过核平滑估计得出个股在不同时点的流动性分布, 应用相对熵度量流动性分布的变化作为市场在交易中吸收的信息含量的代理变量, 发现10：30～11：30市场吸收的信息含量最多.     

中国股票市场的非对称效应研究

为检测重大风险事件对我国股票市场影响的非对称效应,运用贝叶斯MCMC推断技术对我国上证综指和深证成指进行了实证研究.研究结果显示:基于t-分布的门限随机波动模型比基于正态分布的随机波动模型能更加合理地刻画经济事件、政治事件和自然灾难对我国股票市场收益和波动影响的非对称特性.并且发现,经济事件、政治事件和自然灾难对我国股票市场收益和波动的影响均具有显著的非对称性.相对而言,政治事件对股票市场收益的影响存在正向杠杆效应,而经济事件和自然灾难却存在反向杠杆效应;经济事件和政治事件对股票市场波动的冲击存在正向杠杆效应,而自然灾难则存在反向杠杆效应.此外,除在牛市环境下利好经济事件和利空经济事件对股票市场收益和波动的影响具有反向杠杆效应之外,其它风险事件在熊市和牛市环境下对收益和波动的影响均具有正向杠杆效应.     

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.     

日内收益率预测:基于日内跳跃和动量研究

对日内收益率的预测是学术界近年来研究的热点问题.基于日内跳跃和日内动量的视角,研究探讨了中国股票市场的日内收益率预测.主要实证结果为:基于LM跳跃检验识别跳跃成分,并以此作为解释变量引入动量模型中,利用迭代窗口和样本外预测检验手段发现跳跃有助于增强日内动量效应,即第一个半小时和(或)第七个半小时的收益率对最后一个半小时收益率的预测能力显著提升;另外,利用投资组合策略来评价日内跳跃对模型的经济价值影响发现,相比已有动量模型,含有跳跃的动量模型可获得更高的组合收益,而且还具有更低的组合风险;进一步,还探讨了在金融危机前后、不同的波动率和交易量时期日内跳跃对日内收益率的预测影响,发现在非危机时期、高波动和中交易量时期日内跳跃能显著提升对最后半小时收益率的预测精度.     

不同变现策略下的股票质押率定价模型

目前理论界和实务界多是简单基于波动率来设计股票质押率定价方法,虽易操作,但精确度明显不够.本文认为质押人违约所导致的流动性风险是影响股票质押率的另一关键因素,而质权人的相应变现策略则直接作用于流动性风险水平.因此,本文首先根据Obizhaeva线性冲击模型原理来刻画流动性风险,继而考虑了质权人为控制该风险而可能采取的四种变现策略,并给出了不同策略下兼顾波动率和流动性风险的股票质押率定价模型.最后,模拟分析发现:若只考虑波动率风险,股票质押率估值偏高问题显著;若兼顾流动性风险,但质权人仅采取被动变现策略,股票质押率最低;若质权人采取主动变现策略,那么股票质押率与其风险偏好正相关;再考虑金融市场中的负向冲击所导致的股价跳空现象,各情形下的股票质押率则会进一步降低.     

Liquidity-Adjusted VaR Measurement based on High-Frequency Data: Model Constructing and Backtest

This article constructed a WACD(1,1)-UHF-GARCH(1,1)-IVaR Model to the stock market of China with the theory of ACD and UHF-GARCH, and took Shanghai Pudong Development Bank as an example, gave an empirical analysis to the intraday Value at Risk adjusted by liquidity in our stock market combining the liquidity indicators designed by price impact model. The result shows that: first, the transactions duration has strong clustering character; second, there is also strong GARCH effect on high-frequency data, and good news will come out more volatility than bad news, but the effect of both news impacting on the market have obviously reduced after considering the influence of liquidity; finally, Monte Carlo simulation shows that the Value at Risk will underestimate the real losses without considering the liquidity effects.     

中国沪深300股指期货风险度量——基于流动性调整的收益率方法的研究

传统的VaR方法忽略了流动性风险,而现有的文献大都采用将流动性风险与传统的市场风险直接相加的方式来度量总的风险,忽略了市场风险与流动性风险带来的损失之间的相关性.本文采用经流动性风险调整过的收益率结合GARCH-VaR方法来度量包含了市场风险与流动性风险的总体风险,并运用沪深300股指期货市场的5分钟高频数据进行实证分析,结果表明,传统的VaR会明显低估风险,而将流动性风险与市场风险相加的方式计算的VaR会高估风险.     

股指期权推出对股票市场和股指期货市场波动性影响

对于证券市场来说期权具有价格发现、活跃股票市场、增强市场的流动性与稳定性、促进资本形成、确保资本市场良性运行等功能.以韩国KOSPI200指数和KOSPI200指数期货为研究对象,使用GARCH(1,1)模型、TARCH(1,1)模型对韩国KOSPI200股指期权推出后KOSPI200指数和KOSPI200指数期货的波动性进行了研究.研究结果表明:KOSPI200指数期权推出对于KOSPI200指数和KOSPI200指数期货的波动性和非对称波动性都有显著的影响,KOSPI200指数推出后KOSPI200指数和KOSPI200指数期货的波动增大,同时股指期权推出后现货市场的不对称性加大,而股指期货市场的不对称性减小.结论对于新兴市场经济国家股指期权产品的设计和中国股指期权推出后的风险防范有着重要的参考价值.     

股指期权推出对股票市场和股指期货市场波动性影响:以KOSPI200股指期权为例

股指期权是以股票指数为标的期权类衍生产品,对于证券市场来说期权具有价格发现、活跃股票市场、增强市场的流动性与稳定性、促进资本形成、确保资本市场良性运行等功能,以韩国KOSPI200指数和KOSPI200指数期货为研究对象,使用GARCH(1,1)模型、TARCH(1,1)模型对韩国KOSPI200股指期权推出后KOSPI200指数和KOSPI200指数期货的波动性进行了研究,研究结果表明:KOSPI200指数期权推出对于KOSPI200指数和KOSPI200指数期货的波动性和非对称波动性都有显著的影响,KOSPI200指数推出后KOSPI200指数和KOSPI200指数期货的波动增大,同时股指期权推出后现货市场的不对称性加大,而股指期货市场的不对称性减小.结论对于新兴市场经济国家股指期权产品的设计和中国股指期权推出后的风险防范有着重要的参考价值.     

基于贝叶斯原理的随机波动率模型分析及其应用

基于贝叶斯原理,对随机波动性模型进行研究,并将随机波动率模型应用股市风险价值VaR的估计与预测.针对中国股市数据进行的实证结果表明,与GARCH模型相比,随机波动率模型能更好地描述股票市场回报的异方差和波动率的序列相关性;基于随机波动率的VaR较GARCH模型的VaR具有更高的精度.     

基于信息分解视角的香港股市运行效率研究

利用极值将收益率分解成利好和利空消息冲击的合成,本文实证研究了香港股市对信息的反应效率.基于恒生指数的实证研究发现:1.坏消息对香港股市的冲击持续性要强于好消息;2.线性格兰杰因果检验显示,坏消息对市场的冲击会影响好消息对市场的冲击,反之则不成立,表明好消息和坏消息之间存在非对称的冲击特征;3.好消息和坏消息对市场的冲击具有明显的阶段性差异.牛市中好消息对市场的冲击强度超过坏消息,而在熊市中坏消息对市场具有更强的冲击.总之,基于信息分解的建模方法显示,信息对香港股市的冲击具有显著的时滞性,香港股市具有较强的样本内可预测性.香港股票市场并未达到弱势有效.     

中国股市风险CAViaR方法的稳定性分析及其时变建模

在介绍诺贝尔经济学奖得主 Engle 及合作者 Manganelli 于 1999 年提出的 CAViaR 模型理论及实际意义的基础上,采用 Hansen 检验方法重点探讨了中国股市风险 CAViaR 建模的稳定性问题.通过对上证综合指数与深圳成指的实证研究, 认为 Engle 及 Manganelli 所力荐的四个参数 CAViaR 模型用于中国股市风险建模是相当不稳定的,不能很好地适合现实的中国股票市场.鉴于此,提出了具有时变参数的 CAViaR,模型通过失败率检验法得到了相对较好的结果,明显地提高了模型的度量与防范市场风险能力.     

风险价值的完全参数方法及其在金融市场风险管理中的应用

风险价值模型 ( Value-at-Risk)是近年来发展起来的用于测量和控制金融风险的量化模型 .本文提出了计算风险价值的一种新方法——完全参数方法 ,它本质上是参数方法和极值理论的结合运用 ,在证券市场上的实证研究表明该方法优于目前流行的 Risk Metrics这种参数方法.