连续竞价市场中格式化特征形成机理的仿真研究

现有的研究一般将金融市场中的胖尾分布、波动聚集、长期记忆等格式化特征的形成机理归于交易者的行为.为了研究市场交易机制对这些特征有何影响,以我国证券市场交易制度为蓝本,建立了一个连续竞价市场的基于Agent的仿真模型.仿真结果表明:在连续竞价机制下,即使Agent是理性的基本分析者或简单的随机交易者,模型仍然能够再现上述特征.这一结果说明,交易机制也是导致格式化特征的重要原因.     

有限关注、内部交易与预期收益北大核心CSCD

建立了一个内部交易者和关注交易者相互竞争的交易模型,探讨了关注度和市场竞争对预期收益的影响.通过求解当存在内部交易者和不存在内部交易者两种情况时的线性均衡,发现市场竞争程度对关注度和预期收益之间的关系起到了调节作用.当市场竞争较弱时,预期收益与关注度之间是正相关关系;当市场竞争较强时,预期收益与关注度之间是倒U型关系.市场效率与关注度之间是正相关关系.在保持市场效率不变的条件下,被排挤出的关注交易者的数量与关注度之间是负相关关系.     

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.     

回转交易制度对股票市场质量的影响

以中国股票市场的实际交易机制为参数, 构造了一个含有集合竞价和连续竞价的人工股票市场, 并采用改进的交易者混合策略三因素模型和交易意愿更新模型刻画了有限理性异质交易者的投资行为. 通过对不同市场状态下的重复仿真实验的统计和计量分析, 探讨不同回转交易制度对市场质量的影响. 研究发现, 在我国股市现有交易机制和投资者结构下, 当日回转交易机制的引入带来的市场流动性的提高是以波动性的增加为代价的; 稳定市场中的当日回转交易显著增加了单位波动下的流动性和市场效率, 从而改善了市场质量; 而增长或衰落市场中充斥着非理性当日回转交易行为, 加剧了波动性, 降低了定价效率, 从而使市场质量恶化. 因此, 建议应首先着力引导理性投资行为, 在理性市场中逐步放开回转交易制度才能有效提高市场质量.     

门限分位数自回归模型及在股市收益自相关分析中应用

门限分位数自回归模型(threshold quantile autoregressive model,简记为TQAR)是一种非线性分位数回归模型,主要用于讨论系统中的门限效应.在TQAR模型中,自回归阶数与门限值的确定等,都会影响模型分析效果.为此,本文给出模型定阶、门限值估计及门限效应检验等方法.数值模拟结果表明,TQAR模型在门限值估计、回归系数估计的有限样本表现方面都优于传统的门限均值自回归模型(threshold autoregressive model,简记为TAR)及门限均值自回归条件异方差(TAR-GARCH)模型.最后,将TQAR模型应用于中国股市收益的自相关性研究,实证结果证实收益序列的自相关性呈现出明显的门限效应和异质效应.这一发现,有助于准确刻画股市收益动态变化规律,为重新认识金融市场运行机制提供了一个实证基础.     

基于跳-扩散过程的人民币汇率收益率波动模型

通过对人民币汇率收益率波动性的统计分析,发现其存在"尖峰厚尾"现象.鉴于此,引进跳-扩散过程,建立汇率收益率波动模型,并给出了模型参数估计方法.利用人民币/美元的实际日汇率数据进行实证分析,得出用跳-扩散过程拟合人民币汇率收益序列能更好地解决"尖峰厚尾"问题.进一步,利用跳-扩散过程与无跳随机扩散过程的模拟数据与真实观测数据进行拟合分析,发现前者的拟合效果更好.     

基于收益序列相关的动态投资组合选择——动态均值-方差模型

以动态均值-方差模型研究基于收益序列相关的投资组合选择.利用嵌入法将动态均值-方差模型嵌入到二次效用模型当中,通过动态规划方法求得最优投资策略和有效边界的解析形式.还得到一个反映风险资产动态投资价值的指标,它能包涵序列相关性的影响,在静态情形下,该指标是夏普指数绝对值的单调递增光滑变换.风险资产投资价值影响最优投资,并决定有效边界斜率.最优投资策略使期望终期财富向目标值趋近,该目标值随风险资产投资价值递增.最后以收益服从AR(1)过程为例对最优投资策略进行数值计算,发现序列相关可以对最优策略造成显著影响.     

随机跳变广义双指数分布下的双重跳跃扩散模型及应用

结合非对称双指数分布与有偏双指数分布构建了广义双指数分布,该分布能充分展现金融市场的有偏、非对称与尖峰厚尾特征. 借鉴Kou提出的双指数跳跃扩散模型,构建和分析了广义双指数分布下的单层跳跃扩散模型(GDED-KDJ),考虑到金融序列的异方差性与波动跳跃性,参考Eraker提出的双重跳跃扩散模型, 进一步将GDED-KDJ模型扩展为随机跳变广义双指数分布下的双重跳跃扩散模型,分析了新模型具备的一般性、有偏性、非对称性与尖峰厚尾性,进而从理论上证明了新模型的优越性. 同时,还研究了新模型的条件似然函数及MCMC迭代求解算法.最后,利用金融危机期间我国主要三种金属期货价格的三月连 续数据进行实证,结果也进一步表明新模型的可行性、有效性与优越性.     

中国股市指数收益率的时间跨度特性

以上证指数和深成指的3种不同时间跨度的收益率序列--日收益率、周收益、月收益率为研究对象,对比分析它们分布情况、厚尾性、ARcH效应以及自相关性等特征的变化.结果表明,随着时间跨度的不断增加,上海股市和深圳股市的收益率序列逐步趋于正态分布,序列自相关性增强并存在长期相关性,波动集群性逐渐消失,波动持续性和杠杆效应不断减弱,风险溢价的敏感性不断增强,这些相同的变化趋势反映出两地股市有很强的联动性.同时,两地股市指数收益率厚尾性变化有明显区别,随时间跨度的增加,上证指数收益率的左尾变瘦,右尾变胖,深成指收益率的左右尾都逐渐变瘦,这种不同的变化趋势反映出两地股市的差异性.     

不同类型知情者信息性交易概率及噪声问题

细分股票市场中投资者类型,运用收益方差分解的方法(适用于连续报价市场和集合竞价市场),得到两类知情者的信息性交易概率及噪声因素所占的比例,并在此基础上进行特征分析.采用2003年10月8日至2003年11月30日的分笔高频交易数据,选取上证50中45支股票为研究样本,将交易者区分为三种类型:提前知道公告信息的第一类知情者(内幕交易者)、分析判断股票信息的第二类知情者、噪声交易者.结果表明,内幕交易者的信息性交易概率大约为3.49%,远远小于第二类知情者的24.47%.噪声比例平均为58.14%,公告前的噪声比公告后的噪声大3.29个百分点.随着市值运渐增大,信息性交易概率逐渐下降,噪声比例运渐上升,两者都存在明显的日内效应,而日际效应却不显著.