基于非线性相依的市场间金融传染度量——测度2015年中国股灾对重要经济体的传染效应

针对真实市场间所具有的非线性、尾部极值相依性及时变性等相依特征,本文以2015年6月中国爆发的股灾为背景,从传染效应的存在性、传染强度、传染方向三个视角深入研究中国股市对日本、美国、韩国三个重要经济体股市的金融传染效应.首先,将极值理论(extreme value theory,EVT)与时变Clayton Copula函数相结合构建时变Clayton Copula-EVT模型,估计下尾极值动态相依系数,并进行统计检验,发现中国股市对日本、美国股市存在风险传染效应,而对韩国股市不存在风险传染效应;进一步地,量化中国股市对日本、美国股市的风险传染强度,发现中国股市对日本、美国股市的传染强度都较大,且中国股市对美国股市的传染强度明显强于其对日本股市的传染强度;最后,利用基于时间延迟的去趋势交叉相关性分析方法研究中国股市与日本、美国股市之间的风险传染方向,发现股灾后市场间风险传导方向发生了改变,风险主要由中国股市传染至日本、美国股市.上述实证结果为深入研究市场间金融风险传染的非线性相依特征机理提供了有益的参考.     

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.     

Dependence between stock returns and investor sentiment in Chinese markets: A copula approach

Using data of newly opened stock trading accounts in China as a proxy of investor sentiment index,the authors employ the time-varying copula-GARCH model with Hansen’s skewed Student-t innovations to investigate the dynamic dependence between investor sentiment and stock returns.The empirical findings show that shifts in investor sentiment are asymptotically positively correlated to stock returns in extreme value situations in both A shares market and B shares market in China,that is to say,stock prices will increase(decrease) more when investors become more bullish(bearish).Also, results show that the dependence between investor sentiment and stock returns is time-varying,which means that the traditional Pearson’s correlation based on normal distribution is not enough to describe the relationship between stock market behavior and investor behavior.     

具有外部激励的股票价格振荡与模拟

随着单边贸易主义的抬头和中国金融市场的进一步开放,跨境资本流动波动性增强,中国股票市场的系统性风险也不断提高。在中美贸易战和中国经济转型的背景下,中国需探讨如何预防股市崩盘的方法。以复杂系统的自组织理论为视角和框架,建立基于单自由度系统受迫振动的股市崩盘自组织模型。从走势形态、量价关系、幂律性质和动量效应4个方面与历史上股市崩盘的真实数据进行对比,证明了模型具有良好的拟合性。同时研究了股市崩盘的过程并且探讨了其中的内在机理,为预测股灾发生提供理论基础。     

多元条件高阶矩波动性建模

类似于二阶矩风险(方差风险)的时变性,高阶矩风险也具有时变性.同时,为讨论多个市场或多个金融资产对应高阶矩风险之间的关系,需要建立多元条件高阶矩波动模型.提出了多元GARCHSK模型并给出其向量表达,用独立成分分解技术来解决多元GARCHSK建模中的“维数灾难”问题,给出多元条件高阶矩波动率的估计方法.最后,利用该模型对我国股市4个主要股指的高阶矩风险进行了动态描述.     

基于Agent的股票市场仿真:个体行为对市场、政策效果的影响

基于A gent的金融市场仿真是一种自底向上的金融复杂系统研究方法。针对连续竞价市场建立了一个基于A gent的股票市场仿真模型,模型中有基本分析者和技术交易者两类A gent。利用该模型研究了微观个体行为对宏观市场现象的影响:再现了实际交易数据中表现出来的异常现象,分析了技术交易者对价格动态和交易量的影响。研究了微观个体行为对涨跌幅限制政策实施效果的影响,以期为政策设计与评价提供一种新的方法。     

中国股市有效性动态变化的实证研究

收益的显著相关通常称为可预测性.若收益是可预测的,则在一定程度上表明市场是无效的.我们基于可变参数的Kalman滤波模型,利用我国股票市场近10年的数据,通过分析股票收益的可预测性,实证地研究了我国新兴股票市场有效性的动态变化.结果表明中国股市的有效性是逐步提高的,政策法规的颁布与实施对股市有效性的提高起到了非常重要的积极作用.     

时变分数布朗运动下的GARCH族欧式期权定价研究

本文拓展了分数布朗运动理论下欧式期权定价问题,尤其突破了Hurst指数和波动率为常数的假设.我们在时变Hurst指数的分数布朗运动环境下,采用GARCH族模型描述收益率序列的波动率,推导出了一个欧式看涨期权定价的闭型解.利用该模型和韩国Kospi200股指期权日交易数据的实证检验表明,韩国Kospi200股指波动率符合GJR过程,时变波动率下的分数布朗运动刻画金融市场的动态特征比采用标准布朗运动更适合,该模型计算的期权理论价格与市场价格更接近,优于传统的定价模型.     

数据赋能驱动制造企业服务化的机理——基于探索性多案例扎根分析

现有研究多集中于从“供给侧”剖析数据赋能通过技术支撑对制造业服务转型的影响,但赋能后的企业能否获得施展机会则依赖于同被赋能的其他主体为焦点企业塑造的市场环境;同时,数据赋能驱动制造企业服务化的多样性实践则表明,数据赋能驱动制造企业服务化还依赖于相关因素对数据赋能与制造企业服务化两者关系的影响。面向不同情境下数据赋能驱动制造企业服务化的差异化实践,纳入数据赋能通过市场需求影响制造企业服务化的驱动途径,以动态能力与市场环境两者适应性匹配为核心动力,分别借助内在机制捕捉数据赋能驱动制造企业服务化的不变性和外在机制捕捉相关因素塑造数据赋能驱动制造企业服务化的差异性,构建内在、外在机制交互影响制造企业服务化的理论框架。运用质性研究的扎根理论方法,选取3家制造企业进行案例研究,探讨了数据赋能驱动制造企业服务化的机理。研究发现：内在机制“数据赋能-动态能力与市场环境适应性匹配-服务化”刻画了数据赋能与制造企业服务化两者关系的不变性;外在机制“企业家精神-数智型服务化战略导向-服务试错-动态能力与市场环境适应性匹配-服务化”则捕捉了数据赋能与制造企业服务化两者关系的情境依赖性;借助于典范模型所涉及到的范畴,服务资源重组、数智型服务化战略导向、服务试错是数据赋能驱动制造企业服务化的关键环节。本研究扩展了数据赋能同时通过企业动态能力与市场环境两条途径影响两者匹配驱动制造企业服务化转型的作用机理,利用内在机制/外在机制协调了数据赋能驱动制造企业服务化的关系不变性与实践多样性之间的张力,为制造企业服务化提供了管理框架和理论工具。     

Profit Guided or Statistical Error Guided? A Study of Stock Index Forecasting Using Support Vector Regression

Stock index forecasting has been one of the most widely investigated topics in the field of financial forecasting. Related studies typically advocate for tuning the parameters of forecasting models by minimizing learning errors measured using statistical metrics such as the mean squared error or mean absolute percentage error. The authors argue that statistical metrics used to guide parameter tuning of forecasting models may not be meaningful, given the fact that the ultimate goal of forecasting is to facilitate investment decisions with expected profits in the future. The authors therefore introduce the Sharpe ratio into the process of model building and take it as the profit metric to guide parameter tuning rather than using the commonly adopted statistical metrics. The authors consider three widely used trading strategies, which include a na¨?ve strategy, a filter strategy and a dual moving average strategy, as investment scenarios. To verify the effectiveness of the proposed profit guided approach, the authors carry out simulation experiments using three global mainstream stock market indices. The results show that profit guided forecasting models are competitive, and in many cases produce significantly better performances than statistical error guided models. This implies thatprofit guided stock index forecasting is a worthwhile alternative over traditional stock index forecasting practices.     

泡沫随机临界时点超指数膨胀模型:中国股市泡沫的检测与识别

传统的泡沫模型都是假设泡沫是指数膨胀的, 无法显著地将泡沫和同样是指数增长的基本面引起的高速价格增长区分开来, 使得泡沫检验的有效性遭到置疑. 泡沫超指数膨胀模型可以克服这一缺陷, 它认为泡沫是一种本质上快于指数增长的更快膨胀, 具有一个理论上的有限时间终结点. 引入了最新的一类超指数膨胀模型——均值回复平稳随机临界时点模型. 它将泡沫的检验和识别转化为1)检测"非线性非平稳的股价序列是否潜含均值回复的平稳临界时点序列"; 2)估计正反馈效应指数和潜在临界时点. 利用它对中国股市2005年中期至2007年后期的投机泡沫实证分析表明, 该模型能够有效的检验中国股市泡沫的存在性, 并能识别29个行业板块间泡沫的膨胀强度和稳定性大小. 同时, 模型对于中国股市的泡沫破灭也有良好的预警效果. 最后分析了模型的政策含义.     

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。     

中国股市仿真系统建模及其非线性特征研究

作为新兴的股票市场,中国股票市场还不成熟和完善,用传统方法很难建模.在交易者模型中引入了噪声交易者模型,并加入政策因子,应用遗传算法来进化预测规则,建立了Agent的价格预期模型.同时根据中国股利收益率偏低的特点,建立了中国的股利动力学模型.在此基础上建立了中国股票市场仿真系统.对该系统进行模拟及分析,发现仿真系统与真实市场同样主要的非线性动力学特征--分形和混沌动力学特征.这一研究对挖掘中国股票市场的演化规律和混沌动力学产生的关键因素具有重要意义.     

欧美股票市场对我国股票市场的传染效应研究——基于次贷与欧债危机背景

近年来,金融危机频频爆发且易表现出传染性,这使得金融传染引起国内外学者的高度关注.本文选取合适的动态条件相关模型研究欧美市场与A股、港股市场的条件相关性,结合内生多重结构突变模型与T检验方法划分危机传染期与平稳期,选用考虑外部影响的CCK模型研究A股、港股市场的羊群行为,随后,引入收益率分散度指标,研究两次危机的羊群行为传染渠道.研究结果表明:港股市场受两次危机传染的速度均快于A股市场,受传染的持续时间均长于A股市场,但受传染的程度均弱于A股市场:次贷危机传染程度强于欧债危机的传染程度,但传染的持续时间短于欧债危机:羊群行为传染渠道是两次危机对A股、港股市场的传染渠道之一.     

基于线偏差测量的目标运动参数估计方法及仿真研究

建立了遥控制导系统目标运动方程和观测方程,为估计目标运动参数,如目标距离,目标运动速度,目标机动方向等,设计了推广卡尔曼滤波器及针对非线性观测模型和线性动态模型的自适应推广卡尔曼滤波器。进行了数学仿真,结果表明在制导系统中的目标运动参数估计方面,自适应推广卡尔曼滤波器的性能优于推广卡尔曼滤波器。     

金融市场动态相关结构的研究

为了研究金融市场间非线性的动态相关结构,提出了一类具有变结构特性的分阶段Copula模型以及相应的二元正态Copula模型变结构点的诊断程序.构建了分阶段二元正态Copula-GARCH模型并用于上海股市各板块之间动态相关结构的研究.结果表明,在刻画金融收益序列之间动态相关结构的能力上,变结构二元正态Copula模型优于时变相关二元正态Copula模型.     

罕见灾难风险与中国股权溢价

本文计算了我国1996-2014年平均股权溢价,并通过基于传统效用函数及广义预期效用函数的资产定价模型计算的相对风险规避系数、GMM估计方法及H-J最小方差界验证了我国的确存在股权溢价之谜,以此构建灾难风险模型对我国股权溢价之谜进行解释,结论包括:1)我国1996-2014平均股权溢价为8.64%,股票收益波动性较大;2)我国的确存在股权溢价之谜,仅考虑广义期望效用函数无法合理解释我国股权溢价之谜;3)时变灾难模型可以较好地解释我国股权溢价之谜,尤其股市熊市模型更能体现灾难对投资者行为的影响从而影响资产价格风险溢价;4)我国股票收益率波动较大,而股息增长率波动较小,本文验证了灾难视角下股利价格比可以有效预测股票超额收益,为今后投资决策提供稳定科学指标和研究框架.     

A Study of Multi-Scale Relationship Between Investor Sentiment and Stock Index Fluctuation Based on the Analysis of BEMD Spillover Index

According to behavioral finance theory, investor sentiment generally exists in investors' trading activities and influences financial market. In order to investigate the interaction between investor sentiment and stock market as well as financial industry, this study decomposed investor sentiment, stock price index and SWS index of financial industry into IMF components at different scales by using BEMD algorithm. Moreover, the fluctuation characteristics of time series at different time scales were extracted, and the IMF components were reconstructed into short-term high-frequency components, medium-term important event low-frequency components and long-term trend components. The short-term interaction between investor sentiment and Shanghai Composite Index, Shenzhen Component Index and financial industries represented by SWS index was investigated based on the spillover index. The time difference correlation coefficient was employed to determine the medium-term and long-term correlation among variables. Results demonstrate that investor sentiment has a strong correlation with Shanghai Composite Index, Shenzhen Component Index and different financial industries represented by SWS index at the original scale, and the change of investor sentiment is mainly influenced by external market information. The interaction between most markets at the short-term scale is weaker than that at the original scale. Investor sentiment is more significantly correlated with SWS Bond, SWS Diversified Finance and Shanghai Composite Index at the long-term scale than that at the medium-term scale.     

羊群行为加剧股票价格波动吗?

羊群行为是否加剧股票价格波动,已有研究甚至给出截然相反的结论.假定交易者买卖观点的转变主要受其对股票基础价值认知和其他交易者行为的影响,本文构建描述市场平均投资态度和股票价格变化的数学模型,利用离散动力系统的相关理论研究模型的稳定性,并根据金融市场稳定与否对羊群行为程度进行界定.研究结果表明,在轻度羊群效应区间内,股票价格相应地呈现微幅周期波动;在中度羊群效应区间内,股票价格在经历一段时间的阻尼式波动后收敛至均衡价格,并且在此区间中存在最优的羊群行为,它促使股票价格以最快的速度逼近均衡价格;而在重度羊群效应区间,股票价格发生大幅的非理性波动,可以导致股市严重泡沫和金融危机的产生.     

带有随机收入与时变风险厌恶系数的最优投资-消费问题

本文考虑具有随机收入与时变相对风险厌恶系数的消费者的最优投资-消费问题.假定消费者参与工作获得工资,进行消费并将财富投资到一个风险资产和一个无风险资产,目标是最大化工作期消费和退休时刻财富的期望效用.其中,工资过程是随机的并服从一个几何布朗运动,在不同时刻,消费者对消费的偏好由一个时变的风险厌恶系数刻画.本文假定金融市场是完备的,采用鞅方法求解,得到最优消费与投资的解析表达式,并对最优消费和投资策略进行敏感性分析.结果表明,当消费者拥有时变风险厌恶系数时,初始财富的大小对其最优期望消费路径影响很大.当消费者面临工资风险时,投资策略中出现了新的对冲项.当消费者流动性财富增大时,消费者消费-收入比增大,但绝对消费水平的变化不确定.