中国股票市场的高阶矩波动特征研究

最近的研究表明,除资产收益二阶矩外,高阶矩(包括三阶矩和四阶矩)同样是反映金融资产波动行为的重要方面.以中国股票市场最具代表性的两种股价指数--上证综指和深证成指 10 年的股价数据样本为例,通过构建可以刻画时变高阶矩的自回归条件方差-偏度-峰度模型,实证研究中国股票市场的高阶矩波动特征.研究表明,中国股票市场收益的偏度、峰度具有显著的时变性和波动聚类性;中国股市不但存在二阶矩(方差)风险,还存在显著的三阶矩(偏度)风险和四阶矩(峰度)风险,并且三阶矩风险和四阶矩风险具有同步性;将偏度方程和峰度方程引入波动模型会抵消原有方差波动的杠杆效应.初步提出将高阶矩波动模型运用于金融风险管理的思想.     

基于协高阶矩视角的沪港股市风险传染分析

金融风险传染(financial risk contagion)不仅是资产配置和套期保值决策中应该考虑的一个重要因素,而且直接关系着一国乃至全球金融体系的安全与稳定.运用协高阶矩(协偏度、协波动率、协峰度等)风险传染判定方法,实证检验了沪港通实施前后上海和香港两地股票市场间的风险传染状况.研究结果表明,沪港通政策实施后,上海股市向香港股市的第一类协偏度(均值→波动率)、协波动率、经调整的相关系数、协峰度等的风险传染统计量值依次变大,同样依据风险传染统计量值的大小,香港股市对上海股市的风险传染途径依次为协四阶矩(协波动率、协峰度)、第一类协偏度和经调整的相关系数,协高阶矩成为沪港股市间双向风险传染的主要途径;因资本净流动数额和投资者教育等因素,上海股市对香港市场的风险传染效应更强.     

股市收益率高阶矩风险的产生机制检验

通过对现有理论文献的梳理,提炼了五个较为典型的关于高阶矩风险产生机制的理论假设。然后基于时变高阶矩建模思想,将这五个假设统一于同一个计量框架,并进行综合地实证检验,以期发掘具有"占优"作用的理论解释。以沪深股市收益率为样本研究发现,在这五个假设中,仅"波动率反馈"效应和"利空信息揭示"效应获得显著的实证支持。进一步分析指出,这两种效应会同时引起偏度和峰度风险,因而是高阶矩风险的主要产生机制。这一结果可为后续研究发展一个统一的理论框架提供实证参考。     

自回归条件方差-偏度-峰度:一个新的模型

提出一个新的自回归条件方差一偏度一峰度模型:GJRSK-M模型,讨论了模型的识别、定阶、估计等技术,运用该模型实证研究了中国股市的高阶矩波动特征,利用样本外预测方法研究了GJRSK-M模型与现有高阶矩波动模型在预测能力方面的差异.研究结果表明:中国股市的条件方差、条件偏度和条件峰度都具有波动持续性和杠杆效应,GJRSK-M模型具有比现有高阶矩波动模型更强的预测能力.最后提出了将高阶矩波动模型运用于金融风险管理研究的思路.     

原油价格与世界股票市场之间的高阶矩相依性研究

 作为全球主要能源和各类化学工业产品的原材料，原油在现代社会经济运行中扮演着重要角色。相较于煤炭、天然气等其他一次性能源，原油展现出更为明显的稀缺性和分布不均衡性，因此成为各国普遍重视的战略资源。同时，伴随着原油金融属性日趋强化，其在投资者资产组合的权重不断增加，对全球股票市场走势的影响愈发显著。        运用协高阶矩风险传染检验框架，构建协偏度、协峰度和协波动等检验统计量，对16年来国际原油价格影响世界主要股票市场的渠道及特征进行全面深入的考察，发现在2000年后WTI原油价格与8种不同股票市场指数之间的相关性逐渐增强，但并没有出现非常强烈的正相关，且风险传染检验结果显示取得显著性检验值次数最多的是协峰度统计量CK₃₁、协波动统计量CV₂₂以及相关性传染统计量FR。        实证结果表明，国际原油价格对世界股票市场的风险传染更多的不是发生在相关性层面，而是发生在收益率的波动、偏度和峰度等这些高阶矩层面；在国际原油价格对世界股票市场之间的诸多风险传染特征中，最应该引起重视的是市场极端波动之间的传染性;国际原油价格对发达国家股票市场和新兴股票市场都有着非常显著的影响，但新兴股票市场所受的影响更大。        通过对国际原油价格与世界主要股票市场之间风险传染的特征、渠道和程度等方面的检验，不仅可以加深对能源类产品与股票市场关系的认识，而且可以将此作为大类资产配置的重要决策依据。同时，为国际原油价格对股票市场风险传染的测度和管理提供了具有可操作性的实证工具和更为全面系统的结论参考。另外，从实证研究结果看，全球应加强原油与股票市场间极端风险传染的监管，新兴股票市场需进一步完善运行机制和监管制度。     

动态金融高阶矩建模:基于Generalized-t分布和Gram-Charlier展开分布的比较研究

动态时变高阶矩是金融收益率的一个重要特征。本文对比研究了主流的Generalized-t分布(GT)和Gram Charlier Expansion分布(GCE)在GJRGARCH模型下对动态高阶矩的拟合能力和Value-at-Risk的预测能力。基于2005-2014美国标普500股指和中国沪深300股指日收益率的实证结果显示,收益率的条件高阶矩存在显著的时变性和持续性,其中偏度参数的持续性参数达到0.9以上。从各种统计指标综合来看,这两种方法都具有较好的实证表现。尽管GCE分布具有某些高阶矩建模的便利性,GT分布的实证拟合能力更强,对极端概率Value-at-Risk的样本外预测也更加准确。     

基于双侧矩与高阶矩偏好的资产定价：源自中国股市的实证研究

原有CAPM忽略了代表性投资者对高阶矩如偏度和峰度的偏好．也没有将上升风险和下跌风险进行有效分离（将高于目标受益的波动也认同为风险）。为了突破这两点假设．本文讨论了基于代表性投资者双侧矩和高阶矩偏好的资产定价方法．并用中国A股市场数据进行了实证检验,所得结论如下：（1）在影响股票收益的所有特征因子中．规模效应在国内股市存在,而账面一市值比不是一个独立的定价因子。（2）将市场做上下划分并纳入高阶矩偏好,对应的市场因子较特征因子能更好的解释股票的截面收益：通过加入规模因子和账面一市值比因子构建多因子模型进行检验,该结论照样成立。（3）投资者并没有将高于平均回报的“牛市”波动视为一种“收益”指标．而将其与下跌风险指标等同。     

基于协高阶矩检验体系的中国资本市场开放与风险传染效应研究

近年来,我国资本市场的开放不断向全面纵深推进,但有关这一进程中风险传染的研究却存在诸多待改进之处。以2000年后我国资本市场开放的若干重大事件为节点,运用协高阶矩风险传染检验体系,对我国资本市场与国际主要资本市场之间的风险传染状况及动态趋势进行了全面系统的考察,取得的主要结论包括：我国资本市场与国际主要资本市场之间的风险传染更多发生在波动、偏度和峰度等高阶矩层面;全球主要资本市场对我国资本市场的风险传染经历了上升—下跌—上升的非线性过程,其间,2006年合格境内机构投资者(QDII)正式进军国际市场和2018年A股正式纳入MSCI指数体系,对我国资本市场与国际主要资本市场之间的风险传染具有极为重要的影响;各国(地区)资本市场对我国资本市场的风险传染呈现聚集性,并在我国实施各类资本市场开放政策的前期更为显著;中国香港市场和日本市场对我国内地市场的风险传染效应最为显著,而2018年A股正式成为全球配资标的后,美国市场对我国内地市场的影响跃居第一,美国市场的影响力随着资本市场的逐渐开放而日益凸显。     

特质偏度是否被定价?

研究了中国A股市场上特质偏度和预期收益率的关系.结合中国市场的实际,采用横截面回归方法提取预期特质偏度,随后运用Fama-MacBeth方法来验证预期收益率和预期特质偏度之间的关系.实证结果表明二者之间存在显著的负向关系,在控制了流动性因子、协偏度和协峰度等变量的影响之后该结论仍然成立.同时,还对"特质波动率之谜"进行了重新检验,结果发现,在控制了预期特质偏度之后,滞后的特质波动率与预期收益率之间的负相关关系不再显著,从而证实了预期特质偏度中含有一部分特质波动率的信息.最后,在区分了大、小公司的子样本中进行的稳健性检验也支持上述结论.     

特质偏度是否被定价?

研究了中国 A 股市场上特质偏度和预期收益率的关系．结合中国市场的实际,采用横截面回归方法提取预期特质偏度,随后运用 Fama-MacBeth 方法来验证预期收益率和预期特质偏 度之间的关系． 实证结果表明二者之间存在显著的负向关系,在控制了流动性因子、协偏度和协峰度等变量的影响之后该结论仍然成立． 同时,还对“特质波动率之谜”进行了重新检验,结果发现,在控制了预期特质偏度之后,滞后的特质波动率与预期收益率之间的负相关关系不再显著,从而证实了预期特质偏度中含有一部分特质波动率的信息．最后,在区分了大、小公司的子样本中进行的稳健性检验也支持上述结论．     

中国股市与周边股市波动风险传导效应研究

由于金融资产收益的条件波动率不仅是金融市场风险度量的重要指标,而且呈现出明显的杠杆效应。因此,本文运用能够刻画波动率杠杆效应的LGARCH(Leverage GARCH)模型对金融市场条件波动率进行建模分析,进而运用Granger-Causality检验分析了中国股市与周边股市波动风险的传导效应。实证结果表明,在整个样本区间,上海股市与周边重要股市的联系比较微弱,仅与香港股市存在一定的风险传导关系,而与东京、新加坡股市却不存在传导关系。然而,在我国股市对境外合格机构投资者(Qualified Foreign Institutional Investors,QFII)开放后,中国股市与周边股市的波动风险传导关系明显异于对QFII开放之前和整个样本期的风险传导关系,上海股市与香港、东京、新加坡股市间的波动风险传导关系均显著增强。     

一种新的金融动态横截面估计方法——基于中国股票市场条件定价模型评估的应用与扩展

大多数资产定价模型常常用静态横截面回归(the static cross-sectional regression)进行定价表现评估,从而投资组合回报率的时间变化性并不能被时变的风险承载或者(和)时变的风险溢价所解释.本文从经济学的角度,运用一种新的金融动态横截面回归(the dynamic cross-sectional regression),首次考察了基于中国股票市场和美国股票市场的条件资产定价模型的定价表现:股票市场投资组合回报率的时变性是否能被时变的风险溢价所解释.本文发现,短期收益反转和流通市值加权市场换手率为条件变量的条件资本资产定价模型和基于消费的条件资本资产定价模型,能更好的解释中国股票投资组合的回报时变性,其时变性主要来自于时变的风险溢价.另外,本文发现一些拥有持续(persistence)和缓慢变化(slow-moving)特性的条件变量更能够解释横截面投资组合的时变回报.     

多层网络视角下金融机构关联性的演化特征研究

基于股票收益率间Pearson相关性、Kendall秩相关性以及Tail相关性，构建了金融机构多层网络模型，其中三种相关性分别对应多层网络中Pearson层、Kendall层和Tail层。根据2010年10月至2018年3月期间我国上市金融机构的数据，实证分析了金融机构多层网络结构演化特征。实证分析结果表明：Kendall层和Tail层中的平均权重均高于Pearson层的平均权重，Pearson层和Kendall层中的平均权重变化趋势比较相似，但前者波动幅度明显大于后者；Pearson层与Kendall层的边独特性变化趋势非常相似，而Tail层的与它们有较大的差别；任意两层的度相关性均为正相关，但随时间波动均较为剧烈；Pearson层与Kendall层的相似性整体上较高，Tail层与Pearson层和Kendall层的相似性整体上均较低；多层网络中平均权重、边独特性、度相关性和相似性等结构指标变化趋势与股票市场行情相关。     

国际油价与中美股价的相依关系研究——基于不同行业数据的分析

石油市场和股票市场作为现代经济中两个重要的市场，在经济活动中发挥着重要的作用。二者之间的关系对研究市场间的价格波动和风险传递有着重要的意义，本文通过vine copula模型对国际油价和中美两国股价之间相依关系进行分析，并将得到的相依关系运用到风险管理中。利用国际油价和中美各十个行业股票价格指数进行相依关系建模，得到相应的相依结构和相依关系，选择出与油价相依关系较强的行业股票价格指数和油价构建投资组合，利用相依关系模拟出收益率数据，度量投资组合的风险。实证研究结果表明中美两国的行业股票价格指数与国际油价的相依关系存在着显著的不同，中国行业股票价格指数与国际油价之间的相依关系要弱于美国行业股票价格指数与国际油价的相依关系；同时利用相依关系组成投资组合，对两组投资组合进行风险度量，风险度量的结果显示vine copula-GARCH能对具有较强的相依关系的变量组成的投资组合风险有很好的估计。     

上海原油期货市场是否具有稳定中国股票市场的作用？

自2018年3月上海原油期货INE在上海国际能源交易中心上市以来,目前已成为规模仅次于WTI和Brent原油期货的第三大国际原油期货,随市场容量的持续增长,上海原油期货在准确地反映市场基本面变化的同时,具有更为灵敏价格发现和风险管理功能,如何判别中国原油期货是否有助于规避全球原油市场对中国股市的风险溢出已经是一个亟待解决的理论和现实问题。本文拟从动态条件风险溢出的角度探索上海原油期货对中国金融市场稳定的有效性。选取了2002至2020年约4000多个日度数据,分别对比了4种国际原油期货市场与2组股票综合指数的相关影响。基于DCC-MGARCH模型,本文依次研究了多元国际原油市场与股票市场的动态关联性、重大突发事件对二者相关性的影响以及采用CoVaR量化了风险溢出效应。本文研究发现国际原油价格对两组股票综合指数的异质性主要表现在两组股票是原油进口国和出口国;中国(美国)结构突变点时间点分别是5(3)个,这与突发性重大经济、政治等事件的时间点高度吻合;国际证据表明,INE对中美股票市场的CoVaR最小,且原油期货市场比现货市场CoVaR更低。本文揭示了一些新的证据,验证了中国原油期货市场启动有利于实现与国际风险脱钩,并建议风险监管部门改善系统性风险可以采取平滑对冲重大突发事件期间的风险溢出。     

“特质波动率之谜”与估计模型有关吗？

以CAPM、Fama-French三因子和五因子模型为均值方程,分别采用无条件标准差,以及GARCH、EGARCH条件方差为基准计算出中国股票市场的特质波动率,研究了特质波动率与股票收益率之间的关系。研究发现,关于高特质波动风险对应低预期收益的定价异象来源于特质波动率估计模型的差异。具体地,当使用无条件标准差方式估计特质波动率时,存在定价异象,而使用GARCH、EGARCH等条件方差模型估计特质波动率时,则不存在定价异象。该结果在改变残差估计均值方程以及控制规模、流动性等其它变量后依然稳健。本文的研究有助于解释长期困扰在资产定价领域的“特质波动率之谜”。     

双长记忆GARCH族模型的预测能力比较研究——基于沪深股市数据的实证分析

GARCH族模型在金融风险的度量中有着广泛的应用。在考虑股市收益率和波动率序列双长记忆性的基础上,基于上证综合指数和深圳成份指数的日收盘价序列,从证券投资风险量化的角度,引入受险值VaR和相对正确符号指标PCS作为模型预测误差衡量指标,比较分析了双长记忆GARCH族模型在不同分布假设情况下的的拟合与预测精度。结果显示:偏t分布能较好描述沪深股市的厚尾特征;在较小的VaR水平下ARFIMA(2,d₁,0)-FIAPARCH(1,d₂,1)-skt模型对股市波动风险具有较强的预测能力,而ARFIMA(2,d₁,0)-HYGARCH(1,d₂,1)-skt对股市的涨跌趋势具有较强的预测能力。     

基于机制转换Copula模型的股市量价尾部关系研究

针对传统模型只能考察正常市场条件下的量价关系,本文构建了机制转换Copula模型来研究极端市场条件下我国股市量价间的尾部相依性,发现沪深两市收益率、绝对收益率与交易量间的尾部关系存在明显的非对称特征。高收益率、高绝对收益率对应着高交易量,而低收益率、低绝对收益率与高、低交易量不存在对应关系。另外,量价间尾部关系与机制状态有关,呈现明显的周期性动态特征与结构性变化,结构变化点对应着股市周期中较大调整的开始或结束。研究还发现沪市量价间尾部关系要强于深市,但深市收益率与交易量尾部在两机制间的变动更大,而两市绝对收益率与交易量间的尾部相依性在两机制间变动较小。     

基于动态因子Copula模型的行业间系统性风险分析

国际金融市场间的相关关系以及系统性风险受到很多学者的重视，本文则以我国股市的行业指数作为研究对象进行实证研究。通过构建动态因子Copula模型，文章对行业的日收益率数据进行了动态相关性分析，并基于风险预期占比度量了我国行业之间系统性风险的溢出效应。本文分析了2006年1月4日至2016年7月1日的28个行业指数数据，基于GAS动态负荷因子的变化路径来刻画其相关关系，通过风险预期占比来研究行业间的风险溢出效应。研究表明，各个行业指数收益率之间存在较强的关联性。就单个行业来说，化工行业与其他行业关系最为不稳定。就金融与非金融行业而言，金融行业对非金融行业的影响较大且较为平稳。本文所得研究结果可以为投资者和风险管理者在进行决策时提供一定的指导。     

考虑投资者情绪的中国股市自激发效应研究

本文在极值理论中引入行为金融学，结合标值自激发点过程（MSEPP）刻画股指收益率极端值序列的集聚性、短期相依性，并将传统的超阈值模型所描述的齐次泊松过程拓展为非齐次泊松过程，探讨投资者情绪对极端收益率的冲击。运用风险偏好指数的方法，基于沪深300指数成份股合成中国投资者情绪指数（EMSI），进一步构建MSEPP-EMSI模型预测沪深300指数、上证综合指数及深圳成分指数的极端风险爆发概率，并对其进行动态ES风险测度。实证结果表明，沪深股市在短期内股指连续暴跌现象时有发生，投资者极度负面情绪会加剧股市的剧烈动荡，当考虑投资者情绪对极端风险的冲击时，MSEPP-EMSI模型能有效的提高对极端风险的概率预测精度及ES预测精度。