含有超越时间与相关收益率强度的极值风险度量

为研究不同市场状态下沪深300指数高频收益率的GARCH族期望波动率与极值风险之间的关系,采用非齐次的含有超越时间与相关收益率强度的二元极值方法分析系统性金融风险的VaR度量,结果表明:期望波动率的引入修正了齐次模型中GPD模型普遍退化的问题;预期波动率对尾部形状参数的正向影响在市场上升阶段比市场下降阶段更为明显,前一期期望波动率越高,则下一期单位期望波动率的变化对VaR的解释作用越小。     

上证50ETF期权隐含波动风险对资本市场风险的预警能力分析

使用上证50ETF期权数据计算隐含波动率风险来刻画"常规"的波动,使用隐含尾部风险刻画非对称的隐含波动风险,构造出了对中国股票市场有显著风险预警能力的风险测度。首先,选取上证50指数和沪深300指数,使用两指数收益率序列的高阶矩作为股市未来的风险度量,用长短国债利差作为宏观风险的代理变量,证实了上证50ETF期权隐含波动率风险和隐含尾部风险对未来6个月内的股票市场风险和宏观风险都有显著预测能力。其次,使用有变点的分位数自回归模型对隐含尾部风险进行建模,并在贝叶斯框架下使用MCMC方法估计出了两个隐含尾部风险的突变日期:2016年3月3日和2017年12月15日。使用以上两个突变日期将股指序列和长短国债利差序列划分为三个时期,发现三个时期内的股票市场风险和宏观风险都有显著的差异。观察差异结果可以发现,当金融市场处于高波动风险时,宏观风险也相应较高,尾部风险呈高分位膨胀性;随着尾部风险的突变发生,金融市场和宏观市场风险开始降低并结束波动期,继而迎来一段时间的稳定上升;当市场一直处于较为稳定的上升状态并伴随着较低的宏观风险时,此时尾部风险逐渐增加并再次发生突变,预示着股票和宏观市场再一次迎来一段波动期。研究证明,期权隐含波动风险对股票市场乃至宏观资本市场都有显著的风险预警能力。     

无模型隐含波动率的信息含量与定价能力——基于上证50ETF期权的实证研究

本文从上证50ETF期权价格中提取无模型隐含波动率并检验其信息含量,基于随机折现因子理论推导波动率风险的系统性与正负性判定公式,从波动率风险溢酬和相关性两方面验证波动率是否为系统性风险,进而基于A股市场的个股数据检验波动率风险在股票截面收益上的定价能力。研究结果表明：无模型隐含波动率包含BS隐含波动率中的所有信息和历史波动率中的大部分信息,是未来已实现波动率的有效估计;市场波动率为系统性风险因子且存在显著为负的风险溢酬;组合分析表明,对市场波动率暴露较大的股票组合在未来的收益较低,且暴露最大与最小股票组合的收益率之差显著为负,该结论在控制经典风险因子和改变交易策略之后依然稳健;Fama-MacBeth两步法结果表明波动率风险被定价且风险价格显著为负。     

金融市场风险度量方法的对比分析

金融市场风险度量在金融风险管理中扮演着重要角色,当前广为流行的两个金融风险度量工具为VaR和ES,其计算方法有多种.文章以中国股市数据为例,对几种计算方法的准确性和有效性进行了比较分析.通过实证分析,我们发现:RiskMetrics方法不太适用中国的股票市场,EVT方法虽然具有准确性但是有效性不足.这些方法之中仅MGARCH-BEKK方法能很好地解释中国股票市场风险特征,这是由于该方法能够更为准确地把握中国沪深股市之间的波动性和时变相关性.     

VIX指数对股票市场间联动性影响的实证研究

近期金融危机频繁发生,国际金融市场之间的动态联动性成为一个重要的研究课题。以往学者大都直接研究金融市场间的相关性,而忽略了外生金融变量对金融市场间相关性的影响。本文将对上述问题进行研究,借鉴Silvennoinen和Terasvirta(2015) STCC模型的思想,假定Copula参数受外生变量的影响,建立时变动态Copula模型——ST-VCopula模型,并基于该模型探究市场波动率（VIX指数）对股票市场之间相关性的影响,进而对几个国家的股票指数数据进行了实证分析。实证结果表明VIX指数对股票市场间联动性产生了显著的影响。VIX指数的获取简单便捷且更为直观,为市场间动态联动性的研究提供了另一种途径,可以为投资者在进行分散投资等金融活动时提供一定的指导和建议。     

中国股票市场波动率的多重分形分析与实证

我国股票市场波动表现出随时间变化的动态特征。文章采用多重消除趋势波动分析法(MFDFA),对沪深股市四个主要指数的日波动率时间序列进行了分析。结果表明,沪深股市四个主要指数的日波动率时间序列均表现出多重分形特征,且上证指数和中证500指数日波动率序列相对于其他两个指数日波动率序列表现出更强的多重分形特征。各指数日波动率时间序列的多重分形特征均是自身的长程相关性和波动的厚尾分布共同作用的结果,且波动的厚尾分布对原始序列的多重分形特征的影响比长程相关性大。     

浅析我国股票市场的异常交易现象

研究异常交易的意义随着全球金融市场,特别是股票市场的发展,尤其是新兴转型市场经济国家股票市场的建立和运行,金融市场中出现了大量的传统理论无法解释的＂金融异常现象＂,如股票价格的异常波动与股价泡沫、股价对市场信息的反应不足与反应过度、     

上证指数收益率的特征及其波动性分析

股票价格的频繁波动是股票市场最明显的特征之一。ARCH类模型可以很好地预测金融资产收益率的方差。通过对上证指数的统计分析表明,上证指数的收益率分布表现出非正态性,并存在自回归条件异方差的特征。利用ARCH类模型对上证指数的波动进行了拟合,结果表明GARCH(1,1)模型对上证指数波动具有较好的拟合效果。     

交易间隔、超高频波动率与VaR ——利用日内信息预测金融市场风险

 金融市场风险价值研究一般采用日收益数据，并基于GARCH类模型进行估计和预测，这必然会损失部分日内信息。本文尝试使用中国股市日内分笔超高频数据，在分析日内波动特性的基础上，通过UHF-GARCH模型对交易间隔等日内信息建模，得到超高频波动率UHFV。本文用ARFIMA模型对超高频波动率UHFV建模，应用到风险价值VaR的预测中，并同基于日数据的GARCH类模型的VaR预测能力进行比较。VaR似然比和动态分位数等回测检验的结果显示，超高频数据波动率UHFV模型的预测能力强于采用日数据的GARCH类模型。     

基于周内多重分形波动率的基金投资风格漂移风险测度研究

基金发生投资风格漂移是把双刃剑，在获得短期超额收益时，也隐藏着巨大的风格漂移风险。本文首先以我国79只开放式股票型基金为样本，在量化投资风格漂移的基础上，分析发现其收益序列存在多重分形特征，据此构建周内多重分形波动率测度来刻画投资风格漂移收益的复杂波动特征，并与传统的GARCH族波动率计量模型的测度能力进行比较分析，实证结果发现本文构建的周内多重分形波动率测度更加精确，能更好刻画序列的复杂波动特征；然后，进一步构建MFVW VaR模型对基金投资风格漂移风险进行量化测度，发现该模型比传统的参数与非参数VaR模型能更好地对风格漂移风险进行有效测度，基金普遍存在较大的风格漂移风险；最后，对我国开放式股票型基金的产品创新策略与投资风格漂移监管策略进行了一些有益探讨。     

预期引导、政策冲击与股市波动——基于文本分析法的异质性诊断

防范股票市场异常波动是维护金融稳定和防控金融风险的关键一环。货币政策实践中,预期引导与政策冲击对股市波动的实际影响和传导机制迥然不同。现有文献对两者之于股票市场波动 的异质性影响多有讨论,但分歧明显。基于2005年到2019年中国人民银行各季度《货币政策执行报告》和《货币政策大事记》,本文分别构建表征货币政策预期引导强度和实际操作频度的代理变量,对上述指标之于同期A股市场主要行业指数的波动性影响做了多维诊断和系统梳理。研究发现,第一,预期引导效应和政策冲击效应对于股票市场波动性的影响存在显著异质性特征,预期引导有助于平抑市场波动,而频繁调控则会放大股市波动。第二,预期引导的明确性会制约其对股市波动的平缓作用,货币调控意愿的表达越明确,越有助于平抑股票市场波动;而更坚决的“严厉型”表述比态度相对温和的“温和型”表述能够更显著地平抑股票市场波动。第三,实际操作频度对股市波动的放大作用受制于具体调控方向,宽松型调控的频率上升仅会小幅放大股市波动,而紧缩型货币调控则会大幅抬升股市波动性。由此,从平抑股市异常波动、维持金融稳定的角度出发,强化货币政策的预期引导比相机抉择的频繁调控更为重要;在预期引导过程中,应当增强调控意愿表达的明确性和坚决性,以限制其对金融市场运行带来的扰动。     

金融危机和地产调控冲击下地产板块和整体股市的波动性研究

本文采用股票指数数据，通过BEKK—GJR—GARCH模型考察了地产板块和整体股市之间的均值溢出和波动溢出效应，并在此基础之上，进一步考察了在金融危机发生的特定时间窗口下，两者之间的波动溢出效应。此外，本文在引入表征危机事件和地产调控冲击的虚拟变量之后，考察了冲击对地产板块和整体股市波动性的影响。本文的实证模型考虑了非对称性因素并采用广义误差分布（GED）处理“厚尾”问题，是对现有研究范式的有益探索。本文的实证结果认为，地产板块和整体股市之间存在着显著的波动溢出效应，均值溢出效应的存在不甚稳健，但两种溢出效应都存在明显的非对称性。地产板块对整体股市的波动溢出持续性很小，但冲击会加剧波动，反之整体股市对地产板块的则具备持续性，冲击更强烈。波动溢出在2008年金融危机和2015年股灾期间存在变化，尤其是一方对另一方的直接冲击作用都更弱了，可能由两市场联结减弱导致，但非对称性依旧突出。引入表征事件冲击的虚拟变量后，估计结果能够显示出危机和地产调控对于地产板块和整体股市的波动性存在明确影响：直接来看，2010年的房市调控影响幅度最大，超过2015年股灾和2008年金融危机，这一点值得房市调控政策制定者注意；间接来看，六次事件中的五次均对地产板块和整体股市之间的相关性有影响，普遍性很高，由此，风险监管层有必要关注不同冲击下股市内部相关性的变化。     

经济政策不确定性如何影响金融市场间的流动性协同运动？——基于中国金融周期的视角

金融市场间流动性出现高协同运动是发生危机传染的重要表现之一，因此，针对流动性动态联动效应的研究显得极为重要。本文基于中国金融市场数据测算了2003-2018年间我国股市、债市流动性，并对Colacito等（2011）的混频数据抽样动态条件相关系数模型（DCC-MIDAS）进行了扩展，同时从金融周期视角出发，运用扩展后的模型考察了经济不确定性在不同时间区间内对于流动性波动率和相关性是否存在不同的作用效果。研究结果表明，相较于单因子混频模型，引入经济政策不确定性的多因子混频模型可以更好地捕捉我国股债两市相关性的动态变化；同时，经济政策不确定性的提高会降低股债两市流动性的正相关性，但这一作用效果会在金融周期的拐点处转为加强两者的正相关性。本文不仅为讨论股债两市联动效应提供了流动性的新视角，也为金融市场风险监管提供了重要的参考依据。     

Capturing the Spillover Effect With Multiplicative Error Models

Recent statistical models for the analysis of volatility in financial markets serve the purpose of incorporating the effect of other markets in their structure, in order to study the spillover or the contagion phenomena. Extending the Multiplicative Error Model we are able to capture these characteristics, under the assumption that the conditional mean of the volatility can be decomposed into the sum of one component representing the proper volatility of the time series analyzed, and other components, each representing the volatility transmitted from one other market. Each component follows a proper dynamics with elements that can be usefully interpreted. This particular decomposition allows to establish, each time, the contribution brought by each individual market to the global volatility of the market object of the analysis. We experiment this model with four stock indices.     

中国宏观经济对沪市的波动溢出效应研究——基于VAR（k）-MGARCH—BEKK（1，1）模型

本文基于VAR（k）-MGARCH—BEKK（1，1）模型和Wald检验探讨了2003—2008年期间的全国银行间同业拆借利率、汇率、企业商品价格指数、工业增加值增长率、M0、宏观景气指数和消费价格指数对沪市的波动溢出效应，结果表明，除了企业商品价格指数和M0之外，其它宏观经济指标的增长率（速度）均对沪市收益率产生显著的、直接的波动溢出效应。     

股市危机中股指期货应该限制交易吗——基于2015年股市危机的实证分析

利用上证50、沪深300和中证500股指期货合约及其相应指数的高频数据,克服了传统BEKK和DCC模型的不足,通过建立VECM-DCC-VARMA-AGARCH模型考察股市危机期间中国股指期货市场与股票市场之间的信息传导关系与风险传染效应。研究结果表明,股市危机期间股指期货具有很强的价格引导和风险传染效应,股指期货的持续波动加剧了股票市场的进一步波动。因此,提出风险传染效应与市值规模相关、非对称效应和非预期冲击效应与市值规模负相关、波动的风险传染效应与市值规模正相关。危机时期,应抑制股指期货市场上的过度投机,对股指期货采取限制开仓、提高交易保证金和交易手续费都是正确和切实可行的措施。建议监管当局健全股指期货和股票市场交易制度。     

有限关注与特质波动率之谜：来自行为金融学新证据

本文在我国股票市场检验了有限关注对特质波动率定价的影响。研究发现，特质波动率-收益负相关关系在高关注度股票组合中更显著，而在低关注度组中，特质波动率-收益关系变弱甚至不再显著；Fama和MacBeth（1973）回归结果显示，关注度显著降低了特质波动率的定价作用；另外，通过Hou和Loh（2016）拆分方法发现，有限关注对特质波动率之谜具有最强的解释力度。进一步研究发现，传统的解释不能消除关注度在特质波动率定价中的作用。因而，本文的研究揭示，投资者的有限关注可能是造成一些市场异象的主要原因。     

中国股指期货与股票市场波动性关系的实证分析

使用修正的EGARCH模型与VaR方法检验股指期货的推出对中国股票市场波动性所产生的影响。采用的数据为沪深300指数,样本数据分为股指期货推出前,股指期货推出后的短期、中期和长期与样本数据全体五个时间段。研究表明,从股指期货推出的短期与中期来看,市场对信息的反应比较混乱。从长期来看,股指期货的推出加速了信息的传递速度并且弱化了非对称效应,并没有加大股市的波动性。VaR方法检验表明,股指期货的推出有效降低了股市风险,使A股市场更加成熟和完善。