基于MSV类模型的中国汇市与股市间溢出效应

金融市场波动特征及溢出效应一直是经济、金融学界研究的热点问题之一,SV模型作为一种有效刻画金融时间序列波动的工具,极具应用前景,但用于测度溢出效应的向量SV模型由于参数估计困难而鲜见于文献。本文借助WinBUGS软件,采用基于Gibbs抽样的MCMC方法,运用DC-MSV模型和GC-MSV模型分别对汇市与股市间的动态价格溢出效应和波动溢出效应进行研究。实证结果表明,汇市与股市间的价格溢出具有明显的时变特征,总体为负相关关系;汇市与股市间存在双向波动溢出效应,但汇市对股市的波动溢出要强于股市对汇市的波动溢出,呈现不对称性。     

引入隔夜信息的已实现波动率

中国股市每天交易时间只有4小时,而可能影响股票收益的信息却在24小时内连续累积。隔夜信息即指非交易时段产生的影响股市的信息,既可能源自非交易时段的政策颁布、公司公告,也可能源自海外市场的股价变动等。在估计日已实现波动率时,对隔夜信息的处理方式尚无定论。以沪深300指数5分钟高频价格为实证数据,比较多种引入隔夜信息的方法,发现本文提出的以SP500指数交易时段已实现波动率代理隔夜波动率,与沪深300指数交易时段已实现波动率相加而构建的日已实现波动率估计量,在均方误差指标和模型置信集检验下具有最高的样本内精确度。并且以之为真实波动率代理变量时,常用GARCH类模型样本外预测性能的比较结果在各种估计窗/预测窗组合下最为一致。     

跳跃连续时间SV模型建模及实证研究

仅包括跳跃或仅包括随机波动的模型对于股价和收益分布的描述不是很理想.研究了收益和波动中同时具有跳跃因子的连续时间随机波动模型.使用具有跳跃的连续时间随机波动模型分别对1996～1997年和2002～2004年两个时期我国股票市场的波动和跳跃进行分析,用MCMC算法估计模型的参数,结果表明,近年来我国股市的波动和跳跃较10年前有所减少.     

可加模型及其在金融市场波动率估计中的应用

放宽了传统GARCH模型参数形式的假定,将可加模型引入条件方差的估计,改进了Btihlmann和McNeil提出的迭代算法,并将其用于可加GARCH模型的估计.通过能够模拟真实波动率的数学实验,以及新加坡股市和不同市场股市比较的实证算例,发现可加GARCH模型不仅在估计现有参数模型无法刻画的复杂序列波动率时具有更好的估计效果,而且与一般非参数模型相比也有较好的估计效果.因此,可加GARCH模型对研究新兴市场股市或诸如金融危机等存在复杂波动特征的金融市场有着非常现实的意义.     

基于成交量的股价序列分析

不管是基于交易时间进程，还是基于日历时间进程，股价的时间序列分析都是基于固定的时间进程来研究价格变化规律。本文认为基于固定时间推进的股价时间序列分析缺少考虑成交量的重要影响，提出基于成交量过程推进的股价变化模型。从交易的时间、股价和成交量的三维空间出发，提出维度转换的思想，把从时间维度转换到成交量维度，重新构造基于成交量的股价序列的研究方法。这种方法把成交量融入到价格序列中，体现了量价配合的思想。这种模型不同于以往的时间序列分析只是对原来的序列从模型上或参数上改进，而是对序列本身进行重新构建。通过对重新构造的基于成交量的股价序列和原来的收盘价和平均成交价时间序列进行误差自回归——GARCH模型的实证比较分析表明，维度转换的思想和重新构造序列的方法是可行的，也是有效的。     

中国股市短期反转策略实证研究

运用了Lo，Mavkinlay(1990)反转策略设计、Jegacleesh，Titman(1995)反转收益分解框架并引入成交量冲击对中国股市短期(周)反转策略进行了实证研究。结果表明，中国股市存在显著的短期(周)收益反转，反转强度与公司规模相关。反转收益主要来源于对公司特有信息的过度反应，而并非由“领先-滞后”结构驱动。引入成交量冲击能够显著优化反转策略，成交量包含了未来股价走势的重要信息。本文最后认为De Long(1990)关于正反馈交易者、Hong，Stein(1999)信息逐渐扩散的行为金融模型及市场操纵行为对于短期收益反转都具有一定解释力。     

基于微观结构噪音修正的波动率估计——以中国股市逐笔交易数据为样本

基于中国股市遂笔交易数据,有效利用全样本不规则采样数据,采用二尺度已实现波动率(TSRV)方法对我国股票市场分离噪音下的日波动率进行估计,并将TSRV方法拓展至日内高频时段,结合RV模型进行了对比研究,研究结果正示逐笔交易数据相对传统起高频数据包含更多的交易信息,噪音的存在严重的干扰了波动率估计,TSRV方法在中国市场条件日间和日内都具有较好的适用性,能有效别出微观结构噪音对波动率估计的影响,提高波动率的估计精度和稳定性.实际应用中,TSRV方法对低频采样频率的选取具有很好的鲁棒性.     

长记忆随机波动模型的估计与波动率预测——基于中国股市高频数据的研究

为了有效捕捉中国股市波动率的长记忆性,提高远期波动率的预测精度,本文基于中国股市高频数据建立了长记忆随机波动模型,检验高频数据中时变的“日历效应”成分的频率,有效地对“日历效应”进行滤波。使用频域内拟极大似然方法估计LMSV模型参数,为了提高计算效率应用混沌优化算法进行最优搜索。对比了高频数据直接建模和已实现波动率方法建模的预测结果发现,通过高频数据估计的LMSV模型可以很好保留高频数据中所包含的信息量,克服信息丢失问题,预测结果要优于已实现波动率方法建模预测的结果。     

国际股市联动条件下中国股市与汇市的非线性相依性关系研究

与以往仅对市场间相依关系进行静态、孤立的研究不同，基于全局化视角，在国际股市联动条件下研究中国股市与汇市间的相依关系。选取2006-01-04~2019-02-28沪深300指数、人民币兑美元汇率中间价、美国S&P500指数、欧洲STOXX50指数、香港恒生HSI指数、日本N225指数、英国FTSE100指数以及全球股市MSCI指数为研究样本，聚焦于2008年全球金融危机和2015年中国股灾两次极端波动事件，采用R-vine Copula方法研究国际股市联动条件下中国股市与汇市间的非线性相依关系，并构建参数动态化的动态R-vine Copula方法进行稳健性检验。研究结果表明：国际股市与中国股市和汇市之间分别存在着正向联动关系；在国际股市联动条件下，中国股市对汇市具有引导作用，且两者间的相依关系可以由资产组合平衡模型解释；中国股市与汇市在国际股市联动条件下间的相依关系弱于不考虑国际股市联动条件时的相依关系，且这种偏差在金融危机、股灾等极端波动后会显著增加。本研究对国际投资者合理配置资产规避风险、政府监管部门制定相关政策具有重要参考意义。     

机构投资者、股权分置改革与股市波动性——基于MCMC估计的t分布误差MS-GARCH模型

从2003年开始, 中国机构投资者占股市流通市值中的比例迅速增长. 论文以这段时期上证指数的日收益率序列为研究对象, 改进了最新的t分布误差MS-GARCH模型, 运用马尔科夫链蒙特卡罗模拟(MCMC)对该模型进行了估计, 为研究股权分置改革、机构投资者对股市收益率波动的影响提供了新的证据. 研究发现, 股权分置改革使股市波动性发生了结构性改变, 股市由低波动风险期转换为高波动风险期; 各类基金的总净值和仓位给股市波动性带来的影响有显著差异, 存款准备金率和利率的调整也会影响股市波动性. 最后, MS-GARCH模型对股市数据的拟合度和预测效率等都优于单状态GARCH模型.     

基于跳跃滤波和时变参数估计的中国股市微观结构研究

为了更为有效地探究微观市场结构对股票价格的影响,本文在状态空间模型框架下,同时将交易方向、带方向的交易量、交易间隔、微观噪声以及跳跃因素引入状态方程和观测方程中,建立全面的市场微观结构模型,以反映各变量对交易价格序列产生的暂时性和永久性影响.然后,在采用基于粒子滤波的非参数离群点检测方法检测跳跃并对跳跃进行滤波的基础上,运用贝叶斯最小二乘方法对微观结构模型系数、波动率以及状态变量进行实时更新和估计,在此基础上分析跳跃日度分布、日内分布、个股跳跃和共同跳跃特征,并同时判断不同交易方向、交易量的订单对价格产生的影响.最后选取2015年股灾期间、沪市股票的逐笔数据作为研究样本进行实证研究.实证结果显示:我国股票高频时间序列跳跃和共同跳跃均存在日内季节性,且跳跃频率和大小与市场信息密切相关;买卖订单对交易价格及股票价值的影响并不是完全对称的,交易价格对于微观结构的敏感度、微观结构噪声也随市场波动而发生变化,熊市中都相对更高;考虑跳跃滤波并对参数进行实时估计可以提高价格对于交易的敏感度,能更好地捕捉市场微观结构在价格发现中的作用.     

交易者异质性条件下系统风险冲击与企业创新能力对股票价格波动性的影响机理:理论模型与仿真分析

基于信息交易者和非信息交易者行为特征，建立数学模型从理论上研究交易者异质性条件下系统风险冲击与企业创新能力对股票价格波动性的影响机理，并利用MATLAB编程对理论模型结果进行仿真分析.研究结果表明：企业创新能力在任何系统风险冲击和交易者结构下都将发挥股票价格稳定器作用；在企业创新能力较高时，股票价格波动性与信息交易者持股比例负相关，与系统风险冲击之间的相关性因交易者结构不同而呈现出不同特征；在企业创新能力较低时，股票价格波动性与系统风险冲击正相关，与信息交易者持股比例之间呈U型关系；信息交易者持股比例较高的股票市场更具优胜劣汰选择机制.提升企业创新能力、提高信息交易者持股比例、完善信息披露制度是抵御系统风险冲击、保障股票市场稳定可持续发展的重要途径.     

中国股指期货和现货市场信息传导关系在牛熊市中的异化现象

本文采用牛熊市的视角,根据市场的历史周期的判断结果,分别提取我国沪深300牛市和熊市样本窗口,使用了BVGJR-GARCH-BEKK模型和LM跳跃检验法,从价格发现、波动溢出和跳跃风险三个方面对股指期货和现货市场间的信息传导关系的异化现象进行了实证研究.结果表明,牛市时股指期货市场发挥主要的长期价格发现作用,熊市时两个市场存在双向的价格发现,过分自信效应可以解释这一异化现象.两个市场在牛熊市都存在双向的波动溢出,但非对称性的方向相反.熊市时两个市场上都检验出了更多的跳跃行为,熊市下股指期货市场的跳跃风险来自于未预期到的信息.     

基于序次Probit模型的离散股价研究

分析股票日内价格行为需关注高频分笔交易的价格离散特征.本文使用沪市个股高频分笔交易数据,采用序次Probit模型对离散股票价格建模分析.结合我国股市限制卖空与订单驱动的制度背景,考察了交易时间间隔、交易量和订单信息对价格变动的影响.研究结果表明,序次Probit模型可捕捉价格离散特征.较长交易时间间隔可能预示坏消息,使股价下跌.相对于卖方交易量,买方交易量更具有信息含量.订单信息影响价格变动,买方较多时股价上涨,卖方较多时股价下跌.     

应用小波分析方法研究沪深股市的溢出效应

应用小波分析方法研究沪深股市的价格和波动性的特征以及两市之间的溢出效应．对沪深股指收益率序列用小波分析作信号分解，分解为高频信号(细节信号)和低频信号(离散逼近信号)．通过比较沪深股市的高频信号之间的关系获知沪深股市之间存在着显著的价格和波动性的溢出效应．深市和沪市之间存在着一定程度的负的价格溢出效应；而深市对沪市存在着正的波动性溢出效应，沪市对深市存在着负的波动性溢出效应，并且波动性溢出效应大于价格溢出效应．     

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.     

基于不规则数据的中国股市微观结构研究

引入了自回归条件久期模型，采用极大似然估计的方法对具有指数分布和Weibull分布两种模型分别进行了参数估计，检验了模型的性能，并以WACD模型为基础对我国上海证券所个股的交易集群性特征进行了检验．实证结果表明，在我国证券市场交易的集群性特征是由于以私人信息为基础的交易过程引起的，私人信息的引入导致了证券市场更大的波动性。     

中国证券市场的HAR-BACD-V模型及其应用

在已有的高频时间序列模型的基础上, 基于异质市场假说理论,构建了HAR-BACD-V模型.通过实证分析以探询在异质市场环境下不同交易频率投资者的交易行为对股市即时波动的贡献程度以及交易量对交易持续期、金融产品收益率和波动性的影响.研究结果进一步证实了我国股票市场的异质性,不同交易频率投资者的交易行为对股市波动的影响程度是不同的,并且发现交易量对交易持续期、收益率及波动性都存在不同程度的影响.     

外汇市场与股票市场间波动溢出效应——基于汇改后数据的小波多分辨分析

随着金融全球化与自由化进程的加快以及人民币汇率体制改革和中国企业股权分置改革的深化,外汇市场与股票市场间的信息流动和风险传递进一步加强。通过小波多分辨分析能够从不同尺度研究外汇市场与股票市场间的波动溢出效应,以达到从时频2个角度同时进行研究的目的。实证结果表明,人民币汇率波动与股票价格波动的低频信号具有协整关系。其独到之处在于发现不同交易周期上波动溢出效应存在非一致性:短期主要表现为股票市场向外汇市场的单向波动溢出;而随着交易周期的加长,则表现为双向波动溢出效应。     

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.