流动性调整地风险价值度量: 基于金融高频数据的实证分析

结合ACD和UHF-GARCH理论构造了适应我国股票市场的日内风险价值WACD(1,1) -UHF-GARCH(1, 1)-IVaR模型,然后引入价格冲击模型构造的流动性度量指标,以浦发银行为例对我国股票市场的流动性日内风险价值进行了实证分析,得出三点结论: 一是我国股票市场的交易持续期具有很强的聚类性;二是高频数据中GARCH效应显著,且利好消息会对等量的利空消息产生更大的波动,但考虑流动性的影响因素后利空利好消息对市场的冲击效果都有明显降低;三是蒙特卡罗模拟结果表明,不考虑流动性影响的风险价值较大幅度地低估了实际损失.     

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.     

指令流不平衡、指令爆发与价格冲击

为深入探究高频市场微观结构下的价格冲击和价格发现过程,本文首先通过逐笔委托数据重构了限价指令簿,分别从纵向时间维度探讨了指令爆发时点前后市场的异常状态特征和从横向价格维度探讨了委托指令分布不平衡性特征.其次,在Hasbrouck价格冲击模型的基础上,同时纳入价格变动、成交量方向、多层级指令流不平衡和指令爆发四个不同层面测度指标,综合探讨了价格形成过程中各市场微观结构特征的影响,并在此基础上拓展分析了背后的机理和交易者行为特征.利用深圳上市样本股票的逐笔委托数据,进行实证研究的结果表明:传统理论中的成交价格变动和成交量方向所表现出的弱自相关性都更加微弱,而成交信息之外的委托指令流则反映更多流动性供给者信息,其不平衡特性是影响价格形成过程更为重要的因素;指令爆发往往带来额外的价格冲击,其背后原因是流动性供给者和流动性需求者的信息突变;我国股市交易存在“日内效应”和“价格操纵”等现象.     

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.     

中国期货市场日内流动性及影响因素分析

本文首先构造了基于价格久期和交易量久期的两个流动性指标, 发现用价格变动和交易量来衡量的流动性有冲突, 为比较其影响力, 又构建了基于久期的流动性比率指标来描述市场流动性, 用构建的新的流动性多维指标研究了我国期货市场流动性 的日内趋势及影响因素, 实证结果表明交易量和持仓量对市场流动性都具有显著的正影响, 绝对收益率对流动性有显著的负影响, 且交易量比价格变动影响更为显著. 分析表明国外常用的价差指标不适用于我国市场, 度量中国市场的流动性必须考虑交易量因素.     

基于 Bayesian-SV-SGT 模型的原油价格‘Value at Risk’估计

从分析原油现货市场收益率的统计特征入手,为更好地刻画原油现货市场收益率的尖峰厚尾、偏态及波动集聚性和持续性的波动特性,引入 SGT 分布来描述原油市场 价格的分布特征, 利用 SV模型来度量国际原油市场的价格波动率. 同时, 基于 Bayesian 原理,利用 MCMC 方法来解决 SV 模型的参数估计难题, 建立了 Bayesian-SV-SGT模型, 并对国际原油现货价格“VaR”(Value at Risk)进行了估计和分析.研究结果表明, 相对 GARCH 类-GED 模型而言, Bayesian-SV-SGT模型更好地刻画了原油现货市场收益特征,并能更加精确地刻画原油现货市场的价格风险.     

中国股市暴涨暴跌前有迹象吗

基于深证300价格指数中数据最全的220支股票的分笔交易数据,分析股票暴涨暴跌之前1天的股价和流动性状况,以探讨大幅价格变动与之前交易过程的关系.对暴涨暴跌之前1天的日内分析表明,暴涨暴跌前1天的收益和流动性与未发生暴涨暴跌时显著不同,这意味着中国市场存在提前的信息泄露和内幕交易行为.回归结果表明因信息泄漏而发生异常变动的价格和流动性指标与次日股价暴涨暴跌的概率有显著的关联性.     

投资者的交易频率与市场质量

基于贝叶斯信念更新,构建了一个理性预期均衡模型,探讨交易频率对市场质量的影响,并且在模型中引入跟随者,探究知情交易者与跟随者之间的策略交互.结论显示跟随者总是会采取和知情交易者同向的交易策略,并且数值模拟发现过高的交易频率会减少知情交易者和跟随者的交易强度,同时会增加两类投资者的期望收益.此外,过高的交易频率在增加市场价格的信息含量的同时,会减少市场的流动性,甚至会导致流动性崩溃.     

基于市值规模的上海股市流动性动态分析

将上海证券交易所上市交易的股票分成十组,选取其中的极大和极小市值组合,采用向量自回归模型(VAR)分析收益、波动及日内买卖不平衡对大盘股和小盘股流动性的动态影响以及两类股票流动性的相互影响。实证结果表明,大盘股和小盘股的流动性存在着显著的正相关关系,且在同期都受到收益和波动的影响。两个组合的流动性不存在显著的领先——滞后关系,它们对前期的收益、波动和买卖不平衡变化存在不同的反应模式。     

沪深300股指期货市场中的宏观经济信息发布与价格发现

利用沪深300股指期货、现货市场1分钟高频数据,采用信息份额模型(IS模型),研究在有宏观经济信息发布时沪深300股指期货市场价格发现的日内效应及其影响因素.实证结果表明,在宏观经济信息发布时期,期货市场的信息份额会增加,这可能来源于期、现货市场交易机制、交易者构成、指数形成方式的不同.此外,工业企业利润累计同比和贸易顺差信息发布对价格发现作用有显著的影响,而CPI等“价格”类信息对价格发现的影响并不显著.     

基于股市和汇市成交量信息视角的股价波动预测

以往研究忽略了汇市成交量包含的信息对股价波动的影响,可能导致模型参数的有偏估计.基于泊松分布的随机波动率模型不仅可有效解决传统做法对成交量信息使用不足的问题,而且通过将汇市成交量信息引入模型,与现有文献形成有益补充.通过SMC算法编程实现了SV-VOL模型的有效估计,发现股市成交量信息有助于股价波动预测;汇市成交量信息是通过股市流入净资本这一间接渠道最终影响股票收益率与股市量价关系.     

上海股票市场流动性的度量与影响因素实证分析

首先分析了市场流动性的定义,给出了流动性指标的一种新的度量方法,然后,首次描绘了上海市场弹性和影响力的日走势图和分时特征图.最后,研究了交易量、股票价格、波动性和流通盘的大小与各项流动性指标的影响,通过对上海证券交易所的交易数据进行实证,表明上海证券市场,交易量、股票价格、波动性和流通盘的大小对流动性各项指标都有显著的解释能力;上海交易所存在“股本小的股票价格较高”的现象.     

基于MDH假说的中国沪深股市量价关系实证研究

GARCH类模型在研究股票市场量价关系时得到了广泛的应用。本文基于一种新的GARCH模型，把股市的波动分解为长期波动趋势和短期波动成分，验证中国股票市场是否符合研究量价关系的主流理论——混合分布假说理论，并得出中国股票市场波动的一般性及特质性。其研究结论对监管机构把握股市的运行规律，制定合理有效的监管政策具有重要的指导意义。     

碳配额免费分配法下寻租对市场运行效率影响

在强制碳减排政策下,企业希望通过寻租等手段逃避减排责任的动机强烈,而现行的环境规制为政府和企业提供了过多的寻租空间.构建基于SWARM的碳交易市场仿真模型,模拟不同寻租环境下碳交易市场排放权交易,从流动性、波动性、有效性三个方面衡量市场运行效率,考察碳排放权免费分配方式下,不同寻租环境对碳交易市场运行效率的影响.研究结果表明,寻租行为会通过改变初始配额的分配总量和结构,影响碳交易市场的流动性和有效性,但对市场价格波动没有显著作用.寻租行为对市场运行效率"不降反升"的影响反映出初始配额免费分配法并不能达到最优的资源配置.减少政府对碳交易市场的干预,从免费分配方式向定价出售或拍卖方式过渡,不仅能明确价格信号,提高能源的使用效率,还能从源头上切断企业寻租的可能性.     

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.     

基于价格强度模型的量价关系与交易策略研究

本文将股票日内高频价格序列分解为价格上涨事件和价格下跌事件,采用价格强度模型刻画股票价格的动态特征,并捕捉日内微观尺度下交易量对股票价格的影响.研究结果表明,交易量对价格起助涨助跌的顺势推动作用:上涨后放量有助于进一步提高股票价格,下跌后放量则进一步压低股票价格.此外,交易量的影响具有不对称性,上涨时的助涨效应较下跌时的助跌效应更为明显.基于价格强度模型设计的高频交易策略可以获得显著的超额收益,表明A股市场仍然不是弱式有效市场.相比于纯价格数据,交易量数据具有预测价格的额外信息.本文为高频价格动态研究提供了新的建模分析框架,同时为日内量价关系和市场有效性问题提供了新的证据.     

中国股市微观结构噪音特性及其影响因素——基于逐笔交易数据

基于中国股市逐笔交易数据,有效利用全样本不规则采样数据,对日内高频微观结构噪音的估计、特性及影响因素进行了研究。结果显示噪音分布具有尖峰厚尾的特点,日内模式呈现L型。信息非对称程度和流动性作为影响噪音的两个最重要因素,分别与噪音呈正相关和负相关关系。价差由于同时包含了信息非对称程度和流动性两方面的信息,对噪音有近60%的解释能力。     

交易量与股价波动性:对中国市场的实证研究

以沪深股市的20只股票为样本，对条件方差方程中是否引入交易量分别建立的两组收益率GARCH模型进行分析．结果表明，引入交易量后，GARCH效应显著减小，大部分模型的GARCH效应不再显著，而所有模型交易量的系数估计量均显著为正．并以中国市场为实例，证明交易量具有序列相关的性质，支持了交易量作为信息到达数量的代理变量对股价波动持续性的解释作用．