随机波动模型参数估计的新算法及其在上海股市的实证

研究用马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC)算法估计随机波动模型的参数问题.基于“前向滤波,后向抽样”方法提出一种新算法,并将新算法同原有算法进行了比较.然后利用新算法对上海股市进行波动性分析,发现中国涨跌停板制度对波动的持续性估计有着重要的影响,忽视这些因素将会导致波动的持续性被高估.     

高居里温度PTC陶瓷制备过程中铅的挥发与控制

通过对3种不同工艺的研究，分析了高居里温度PTC材料制备过程中铅挥发的原因和机制，以及对材料电性能造成的影响。进而研究了氰化硼添加剂改善材料电性能和显微结构的原因，从而提出了控制材料制备过程中铅的挥发、优化材料性能的方法。     

上海股市日内波动性与成交量之间引导关系的实证分析

采用上海股市 2 0 0 1年 1月 2日至 2 0 0 1年 6月 2 9日期间的每 5分钟交易数据 ,用引导关系检验法对上海股市日内波动性与成交量变动率的关系进行了实证分析 ,结果表明 ,它们之间存在双向线性引导关系 ,这意味着可以利用成交量变动率的线性模型来预测日内波动性 ;但它们之间不存在非线性引导关系 ,这意味着在预测上海股市日内波动性时 ,不能得出支持非线性预测模型的结论 .     

香港恒生指数期权市场的过度反应现象研究

论文以香港恒生指数期权市场为实证,对期权隐含波动率的“期限结构”进行了建模和研究。实证分析表明期权的隐含波动率具有很强的“中心回复”特性,那么,在有效市场假设和Black-Scholes期权定价模型正确性的前提之下,当一个期限较短的期权的隐含波动率发生变动时,另一个其他方面与之完全相同,但期限较长的期权,其隐含波动率的变动幅度应小于前一个期权隐含波动率的变动幅度。然而,通过对香港恒生指数期权市场的实证分析,两种不同统计检验方法的结果都对香港恒生指数期权市场的有效性假设提出了质疑－－市场并不是有效的基于理性预期的,而是存在着显著的“过度反应”现象。     

有偏胖尾分布下的金融市场风险测度方法

通过对上证综指和世界股市若干重要指数收益的统计特征分析发现,无论是成熟资本市场还是新兴资本市场,其收益分布都展现出较为显著的“有偏”和“尖峰胖尾”特征,因此,主流金融理论假定的正态分布或对称学生分布都无法全面准确刻画股市收益的真实分布特征和风险状况。通过引入有偏的学生分布,分析和对比了不同收益分布假定下的市场波动率和风险价值计算方法,并利用风险价值的失败率似然比检验以及动态分位数回归检验法,实证分析了不同分布模型的适用范围和精确程度,探讨了非正态分布假定下的金融市场风险测度方法。     

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.     

金融市场中高频数据的分析方法

对高频数据所得到的市场波动率特征和常用的模型及估计方法进行系统的总结,归纳出模型的共同特征、不足之处和修正方法,指出了应用高频数据所面临的问题,提出了在中国股票市场中高频数据的应用方法．     

Forecasting value‐at‐risk with a parsimonious portfolio spillover GARCH (PS‐GARCH) model

Accurate modelling of volatility (or risk) is important in finance, particularly as it relates to the modelling and forecasting of value‐at‐risk (VaR) thresholds. As financial applications typically deal with a portfolio of assets and risk, there are several multivariate GARCH models which specify the risk of one asset as depending on its own past as well as the past behaviour of other assets. Multivariate effects, whereby the risk of a given asset depends on the previous risk of any other asset, are termed spillover effects. In this paper we analyse the importance of considering spillover effects when forecasting financial volatility. The forecasting performance of the VARMA‐GARCH model of Ling and McAleer (2003), which includes spillover effects from all assets, the CCC model of Bollerslev (1990), which includes no spillovers, and a new Portfolio Spillover GARCH (PS‐GARCH) model, which accommodates aggregate spillovers parsimoniously and hence avoids the so‐called curse of dimensionality, are compared using a VaR example for a portfolio containing four international stock market indices. The empirical results suggest that spillover effects are statistically significant. However, the VaR threshold forecasts are generally found to be insensitive to the inclusion of spillover effects in any of the multivariate models considered. Copyright © 2008 John Wiley & Sons, Ltd.     

债券的久期与凸度的价值

随着利率市场化进程的不断加快，对债券的价格波动率进行较深入的了解，才能在实战中对价格的涨跌原因进行正确分析，并采取相应的投资策略．本文介绍了债券价格波动率的两种重要测度：久期和凸度．给出了久期凸度对国债价格波动率预测的实证分析，以及基于久期和凸度的套期保值方法．     

Direct determination of trace silicon in lanthanum oxide by using a selective volatility and slurry sampling-FETV-ICP-AES

A new method for determination of trace sillicon in high purity lanthanum oxide by using electrothermal vaporization (ETV)-ICP-AES with polytetrafluoroethylene (PTFE) slurry as a fluorinating reagent has been proposed. Under the optimized experimental conditions, the fluorination reactions of analyte (Si) and matrix(La) with PTFE in the graphite furnace took place at high temperature, and the fractional volatilily between Si and La was observed. Based on this principle the matrix interference could be eliminated. The detection limit of Si was 4.0μg·L⁻¹, and the RSD was 3.4%(C=0.2mg·L⁻¹,n=10). The procedure proposed has been applied successfully to determine trace Si in La₂O₃ without any chemical pre-treatment. Supported by the National Natural Science Foundation of China Qin Yongchao: born in Dec. 1953, ph. D., Assciate Professor