基于“已实现”波动的协同持续研究及其应用

目前文献中对金融波动持续性和协同持续性的研究都是以低频金融数据为研究对象的.而随着信息技术的发展,高频金融数据的储存和获取更加便利.针对高频金融数据,采用“已实现”波动作为新的波动度量方法,并且给出基于“已实现”波动的金融时间序列波动持续性和协同持续性的定义,并且采用上海股票市场和深圳股票市场的高频金融数据对两个股票市场的波动的持续性和协同持续性进行了实证研究.     

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.     

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.     

石油和汇率冲击下的中国金属价格波动行为

采用三个GARCH族中的两因素波动模型研究金、铜和铝在原油和汇率冲击下的价格波动行为。标准GARCH模型的结果表明铜和铝几乎有着一样的波动持续性且都比金的波动持续性强。CGARCH模型估计结果表明三种金属波动的短期成分收敛到0的速度由快到慢依次为:铝、金、铜。长期波动成分表明铝的长期波动持续性最弱,金的长期波动持续性最强,铜介于二者之间但与金相差很小。EGARCH结果表明只有铜存在杠杆效应而且显著。石油冲击对三种金属都有正影响,汇率的上升对金、铜和铝的波动都有减弱效应。另外,2008年金融危机加剧了金属价格的波动。研究结果可用于风险分析和金融衍生品估值。     

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.     

基于结构转换PTTGARCH模型沪深股市波动率的估计

考虑股市收益率波动存在结构转换特征以及描述波动非线性和非对称特征的幂变换门限GARCH(PTTGARCH)模型,本文提出结构转换PTTGARCH模型.选取沪深300指数日对数收益率作为研究对象,将股指的波动变化分为下跌、上涨和盘整三个状态:选用2013年7月1日至2015年12月17日以及2015年12月18日至2016年1月8日作为样本内和样本外时期:分别应用GARCH,EGARCH,APGARCH,PTTGARCH模型及具有结构转换的相应模型对沪深股市波动率进行估计和预测,利用高频数据得到的已实现波动率作为股指实际波动率的估计.采用平均平方误差(MSE_1,MSE_2),平均绝对误差(MAE_1,MAE_2)对估计与预测的波动率进行评价,并采用模型信度集(MCS)检验比较各模型估计和预测能力.研究结果表明:单状态和具有马尔可夫结构转换PTTGARCH模型在样本内和样本外的拟合和预测结果均更为准确.     

基于跳跃、好坏波动率与百度指数的股指期货波动率预测

本文首次将百度指数引入HAR波动建模框架,基于跳跃、好坏波动率与百度指数提出HAR改进模型,实证研究揭示股指期货波动运行规律,并通过MCS检验分析预测模型优劣.HAR建模考察连续-跳跃波动、好-坏波动率的两种已实现波动分解.为了降低波动率估计偏差,基于序列相关法仿真统计最优抽样频率,利用已实现核修正的ADS检测识别跳跃,进一步修正好坏波动率与符号跳跃.基于沪深300股指期货的样本内外预测表明:连续波动比跳跃波动对未来已实现波动的预测贡献更大;好坏波动率具有不对称的波动冲击,好(坏)波动率抑制(加剧)未来波动性;符号跳跃对未来波动具有负向冲击;好坏波动率分解优于连续与跳跃波动分解;百度指数能显著提升HAR波动建模的样本内外预测能力;MCS检验证实,考虑符号跳跃与百度指数的HAR-RV-SJ-BI模型表现最佳.研究结论对认识股指期货波动规律和市场风险具有意义.     

基于小波变换的LMSV模型波动长记忆性估计与检验

将小波引入到LMSV模型波动长记忆性的估计与检验中，提出了基于小波变换的LMSV模型波动长记忆性的伪极大似然估计法和波动长记忆性的检验方法，用不同参数值和样本容量的数据进行了模拟实验．又用该方法对上海和深圳证券交易所综合指数收益序列的LMSV模型的波动长记忆性进行了检验和估计，结果表明该方法是有效且可行的．     

SV-GED模型在中国股市的VaR与ES度量及分析

从分析中国股市指数收益率的统计特征入手,以SV模型为基础,在多种分布情形下测算了沪深两市时变风险值V aR及ES。结果表明:基于GED分布的SV模型(SV-GED模型)较好地刻画了高频时间序列的尖峰肥尾性及波动集聚性与持续性等特性,并对两市指数进行较准确的预测,ES相比V aR能够较准确地估计尾部风险。     

杠杆效应对期权定价的影响研究

本文基于时间序列视角从随机模拟和实证研究两方面探讨随机波动率模型中杠杆效应对期权定价的影响.在随机模拟中,通过与基本的随机波动率模型比较,发现当收益率时间序列存在高杠杆时,带杠杆的随机波动率模型给出的期权价格更接近真实的价格,在MAE和RMSE距离统计量上都存在显著差异,但较低的杠杆对期权定价不会有显著影响;并且,在带杠杆的模型中,路径模拟定价法优于BS框架下的定价方法.此外,在标普500指数的欧式期权上的实证研究,表明指数存在较高的杠杆水平;相较于期权市场价格,带杠杆的模型在定价上好于基本的模型,在MAE和RMSE统计量上存在显著性的差异.     

随机波动和跳跃下的短期利率动态

在短期利率模型中引入随机波动和跳跃两种因素,利用序贯参数更新思想和粒子滤波方法实现模型的估计,并对中国银行间短期利率进行实证分析. 研究结果显示短期利率存在显著的随机波动和跳跃特征,表明CIR-SV-J模型在描述短期利率动态中拟合效果最优,而且忽视随机波动或跳跃因素会使拟合变差,影响对利率均值回复特征的描述,并证明了随机波动因素在模拟中比跳跃因素起着更为重要的作用.     

中国股市波动的异方差模型及其SPA检验

以中国股票市场最具代表性的股价指数-上证综指的高频(High-frequency)数据样本为例,实证计算了以GARCH族模型和随机波动(Stochastic volatility)模型为代表的不同异方差模型对中国股市波动率的预测,并进一步运用SPA(Superior predictive ability)检验法,实证检验了不同异方差模型对中国股市波动的刻画能力和预测精度问题.实证结果显示,就中国股市而言,随机波动(Stochastic volatility)模型是预测精度最高的异方差模型,但在某些损失函数标准下,EGARCH模型也具有良好的波动预测表现.     

随机波动性模型的比较分析

对均值条件分布为正态分布的随机波动性模型与条件厚尾分布的随机波动性模型进行了比较分析．实证结果表明，厚尾分布的随机波动性模型较正态分布的随机波动性模型能更好地描述我国股市的回报与波动性的特征．     

基于改进PSO算法的调和稳定跳跃下随机波动模型期权定价与套期保值

为同时捕获金融收益率分布的尖峰、厚尾、有偏特性及波动率扩散中的异方差效应、集聚效应,联合刻画股价动态演变中的无限跳跃变化,将无限活跃纯跳跃Lévy分布中的经典调和稳定分布(CTS)引入平方根CIR模型为基础的随机波动率(SV)过程,建立了经典调和稳定分布下随机波动(CTSSV)模型,重构了纯跳跃Lévy分布驱动的随机波动(LVSV)模型框架.利用LVSV模型特征函数表达式,采用分数阶快速傅里叶变换(FRFT)方法推导了欧式期权定价公式.由于模型参数众多和目标函数高维积分困难,提出了多区域自适应粒子群优化算法(MAPSO)估计LVSV模型参数.利用FRFT技术和MAPSO参数估计结果,使用CTSSV模型和方差伽马随机波动(VGSV)模型对恒生指数期权数据进行欧式期权定价和方差一最优期权套期保值,实证研究结果证明了MAPSO算法的优越性和CTSSV模型的有效性.     

基于三因子模型的沪铜期货定价研究

基于沪铜的期货价格，构建包含商品现货价格、随机便利收益、随机波动率的三因子模型，对沪铜期货进行定价研究。使用似无关回归分析（SUR）方法，检验了沪铜现货价格和便利收益具有均值回复的特征，同时检验了库存理论的有效性；利用AR-GARCH模型检验了不同期限的铜期货价格具有随机波动率的特征。最后，提出三因子模型的构建方式，推导得出期货定价公式的解析解，并结合状态空间模型和扩展卡尔曼滤波对模型进行估计。使用2010~2019年的沪铜期货价格进行实证研究，结果表明：铜现货价格、便利收益与随机波动率间均呈正相关；模型在样本期内拟合效果较好，尤其在2012年铜期货暴跌与2017年铜期货暴涨的时段内，三因子模型能够很好地捕捉到波动率的变化。此外，相比于经典的Schwartz双因子模型，本文提出的三因子模型具有更高的拟合精度。     

波动率风险溢酬: 时变特征及影响因素

应用香港市场的数据, 通过构造恒生指数看涨期权的动态delta中性组合估计了股票市场的波动率风险溢酬, 并对其时变的 特征和影响因素进行了分析. 实证结果表明: 香港股票市场上的确存在显著为负的波动率风险溢酬, 说明波动率的确是随机的, 是市场中存在 的另一个风险源. 而投资者是厌恶波动率风险的, 并通过支付较高价格购买股指期权来规避这一风险, 股指期权并非股票现货的冗余证券. 并且, 波动率风险溢酬呈现明显的时变特征, 其最重要的影响因素是股票现货市场的波动率, 股市当前的波动率越大, 投资者对未来波动的预期和风险 厌恶程度越高, 越愿意为规避波动率风险支付更高的风险溢酬.     

基于期权博弈的股票波动性价值模型

基于无套利原理和期权博弈理论讨论了波动性对股票价格及收益的影响. 将波动分解为波动收益期权和波动损失期权建立模型, 并在投资者异质偏好假设下运用最小二乘蒙特卡罗模拟得到了考虑红利及随机波动条件下波动性价值的基本分布特征. 发现股票价格波动究竟表现为风险还是价值与投资者的波动偏好密切相关, 且最终取决于股票的现金红利水平和波动率水平的共同作用. 同时,时间参数对波动性价值亦有影响,但股票的初始价格与波动性价值无关.     

基于贝叶斯修正的多阶段情景元素生成

针对证券市场中资产未来收益的不确定性问题,本文基于随机波动率模型刻画了资产未来收益的情景元素,得到了资产未来收益分布的情景树,并在此基础上进一步采用贝叶斯理论修正了情景概率,最后利用国际证券市场的股票指数数据对模型进行了验证.算例结果表明,基于随机波动率模型的情景元素生成模型得到的情景元素质量良好,贝叶斯方法修正后的情景概率也与真实市场情况更贴合.     

基于日内价格幅度与回报的随机波动率模型

金融资产波动率测量与建模是金融理论与实践中的一个重要课题，已经有了许多测量与建模方法。本文引入了基于日内价格幅度与回报两个测度指标的随机波动率模型。利用中国股市数据进行的实证结果表明，与单测度指标的随机波动率模型相比．基于两个测度指标的随机波动率模型能更好地描述股票市场波动率和市场波动风险。