考虑成分股联跳与宏观信息发布的沪深300指数已实现波动率模型研究

利用日内高频数据计算的已实现波动率较好度量了金融资产的风险,因此对其预测模型的研究具有重要意义。考虑到指数成分股的联跳可能蕴含指数跳跃所未能反映的信息,提出运用非参数方法识别指数成分股的联跳,采用自回归条件风险模型估计成分股联跳强度,并将其引入指数的已实现波动率异质自回归（HAR-RV-CJ）模型中,分析模型预测性能的改进。进一步的,考虑到宏观信息公告的发布可能对股市产生整体性影响,相应影响成分股联跳的几率;因此,在成分股联跳的自回归条件风险模型中引入居民消费价格指数、国内生产总值、贸易差额等宏观信息公告变量,并分析对联跳强度估计以及指数已实现波动率预测的影响。采用2011年1月4日至2013年7月11日沪深300指数及其成分股高频数据的实证表明,指数成分股联跳与指数跳跃具有不同的特征;用成分股联跳强度代替HAR-RV-CJ模型中的跳跃构建的HAR-RV-CI模型,较原始的HAR-RV-CJ模型,以及同时考虑指数跳跃与成分股联跳强度的HAR-RV-CJI模型,具有明显较优的样本内拟合与样本外预测性能。引入宏观信息公告变量可以改进联跳强度自回归条件风险模型的拟合效果,并提高指数已实现波动率模型的样本内拟合能力,但对于指数已实现波动率的样本外预测性能并无明显的帮助。     

基于混频数据模型的宏观经济对股票市场波动的长期动态影响研究

股票价格时间序列与宏观经济变量时间序列原始数据的不同频直接导致传统计量模型在处理宏观经济波动与股票市场波动的关系问题中产生模型误设和估计偏误。本文运用混频自回归条件异方差模型从水平值和波动率两个维度实证分析生产者价格指数、居民消费价格指数、宏观经济景气指数及同业拆借利率四个宏观经济变量对股票市场波动的长期动态影响。同时,运用主成分分析提取宏观经济第一主成分并构建一个宏观经济综合指数,进一步探究宏观经济总体状况对股票市场波动的长期影响。研究发现：股票市场已实现波动率显著地放大了股票市场的长期波动。生产者价格指数、居民消费价格指数、宏观经济景气指数的水平值和波动率均对股票市场长期波动产生显著影响;且其波动率维度呈现出较强的持续效应;同业拆借利率仅在水平值维度对股票市场波动长期成分产生微弱影响。宏观经济第一主成分和宏观综合指数的波动率对股票市场波动长期成分均具有显著的正向放大作用,但持续效应较弱;而其水平值对股票市场波动长期成分的影响虽然微弱,但持续时间较长。     

中国股票价格跳跃实证研究

利用基于BN -S方法的已实现波动测度构造出跳跃统计量,用该统计量检验分析了中国股票市场股票价格的跳跃现象.检验结果不仅证实了股票市场价格跳跃存在普遍性,而且发现单支股票的跳跃主要是异质跳跃而不是共同跳跃.这表明单支股票的价格跳跃更多地受到自身市场信息的影响,而共同信息对单支股票的影响是非常有限的.单支股票的共同跳跃大...     

中国股票市场资产价格模型设定检验

正确设定股票市场资产价格动态模型对资产定价、投资组合和风险管理具有基本重要性。本文基于随机过程非参数统计推断方法,采用幂变差和门限幂变差构造检验统计量,首次对我国股票市场资产价格半鞅的构成进行检验和分析。采用上证指数、深证成指和沪深300指数日内高频数据的实证结果表明,我国股票市场资产价格过程包含布朗运动积分形成的扩散过程和跳过程,既包含有限活动Poisson大跳过程也包含无限活动Levy小跳过程。在跳扩散过程中引入无限活动Levy跳跃过程才能全面刻画我国股票市场资产价格的动态特征。这一结果为相关研究提供了基础性实证结论。     

基于C_TMPV的中国股市高频波动率的跳跃行为研究

运用2000年1月4日至2008年12月31日上证综指每5分钟的高频金融数据,采用核估计量估计中国股市高频波动率序列,运用修正的已实现门阀多次幂变差估计中国股市高频波动率的跳跃序列,实证分析中国股市高频波动率跳跃的各种特征,并运用ACD模型、ACH模型以及扩展的ACH模型进一步分析中国股市高频波动率跳跃的持续期的特征.研究结果表明,中国股市高频波动率及其跳跃都具有集聚的特征,高频波动率发生显著跳跃的比例相当高,高频波动率跳跃的幅度、强度和跳跃幅度的分布都具有时变性,而跳跃对高频波动率的贡献却具有相对稳定性;在样本期,中国股市高频波动率跳跃表现出较强的正相关性,且跳跃的持续期存在较强的长记忆性和周日历效应.     

全球金融危机下的股票市场波动跳跃研究——基于高频数据的中美比较分析

本文以雷曼破产日至2009年1月底这段时期内上证综指、恒生指数以及S&P500指数的日内高频数据作为研究对象,采用跳跃显著性检验方法和扩展HAR模型,对波动跳跃特征进行了实证研究.结果表明:雷曼危机导致股市波动的显著提高,但中国内地股市受到的影响最小;中国香港股市成为波动跳跃发生频率最高、跳跃幅度最大的市场,且波动跳跃主要发生在夜间休市时间内;雷曼危机使得波动率模型的预测精度大大降低,股市风险变得更加难以预测,对于新兴市场来说这一现象更加明显.     

顾客满意度与股票价格

顾客满意度信息的公开发布并不能使股票价格发生明显的变化,但却能产生一种长期的、较强的间接影响.顾客满意度高可以帮助企业在股票市场上获得超额利润.研究显示,美国顾客满意度指数和公司的市场价值(公司在股票市场中的价值)之间存在显著的相关性,因此以顾客满意度的信息为依据制定股票的投资组合策略成为可能.     

价格跳跃前大中小单的行为特征和信息含量

利用中证800指数成分股3年的分笔交易数据,将股票成交订单分成大单、中单和小单,然后分析跳跃前的交易指令与跳跃的关联性及其对跳跃的预测能力.对跳跃样本和匹配有消息发布的跳跃样本进行事件分析和回归分析,发现跳跃前有明显的、逐渐加强的、与跳跃方向相对应的异常交易,而且异常交易指令与跳跃的发生概率、方向、大小和匹配的信息有不同程度的显著关联性;进一步的预测分析也发现,在控制流动性指标后,异常交易指令可以提升模型对跳跃的预测效果.这些结果显示市场在跳跃前存在着信息泄露,且信息泄露随时间扩散.此外,事件分析、回归模型和预测效果均显示:跳跃前中单的信息含量一般高于大单和小单,说明中国股市在极端价格变化前存在隐秘交易     

国际油价、宏观经济变量与中国股市的尾部风险溢出效应研究

本文首先基于Massacci (2017)提出的时变POT模型、应用纯时间序列方法测度动态尾部风险,再利用Diebold和Yilmaz (2012, 2014)提出的溢出指数模型,结合滚动样本估计方法,从方向、大小和动态性的角度考察中国股票市场与宏观经济体系之间的尾部风险溢出效应。研究结果表明,中国股票市场与宏观经济变量之间存在显著的尾部风险溢出效应,总溢出指数在危机时期显著提高。股票市场对宏观经济的方向性尾部风险溢出效应要弱于其接收自宏观经济体系的冲击,是系统中最大的尾部风险净接收者。其中,国际原油价格、货币政策的极端变动等均对股市尾部风险水平产生重要影响,是中国股票市场尾部风险的重要来源。此外,我国经济政策不确定性指数与股票市场之间的尾部风险溢出效应正逐渐增强。因此,在经济转型的关键时期,政策制定者和监管当局应特别关注经济政策不确定性对金融市场和实体经济的负面影响。     

中国股指期货跳跃对股指现货跳跃的影响研究—基于同步与延伸交易的视角

利用沪深300股价指数及其当月期货连续合约5分钟高频数据，基于logit和回归模型分析了股指期货同步及延伸交易时段价格跳跃对股指现货跳跃的影响，并检验了不同市场行情下结论的差异．研究结果表明：股指期货同步及提前交易时段价格跳跃对标的指数跳跃有显著影响，且在熊市中影响更大。无论同步还是提前交易时段，股指期货向(向下)跳跃对标的指数向上(向下)跳跃有显著正向影响，且分别在牛市、熊市更为显著．股指期货提前交易时段跳跃对现货开盘时段指数跳跃的影响主要来自其开盘后前5分钟，且具有递减效应，其影响程度大于股指期货同步交易时段跳跃对股指现货跳跃的影响。前一日延迟交易时段股指期货跳跃对标的指数开盘时段的跳跃没有显著影响。     

基于非参数日内跳跃检验和高频数据的公司信息披露对股市价格波动影响研究

本文以2012年1月4日至2013年12月31日之间的共481个交易日作为样本期间,以样本期间上交所发布的“上证180”成分股中的上市公司的经营公告、财务报告及证券分析师根据上述信息披露的股评三种信息为主要研究对象,从验证方法选择、高频数据选取、信息考察窗口优化及基于面板数据多元Logistics回归模型构建等四个方面将跳跃与不同信息相联系,分析股价波动与不同信息披露的关系。研究结果表明,当信息范围为公司特定的经营公告、财务报告及分析师建议时,经营公告是最具影响力的信息披露渠道,而分析师建议并不是引起股价异常波动最重要的信息。同时,本文研究揭示仅有20%的跳跃与此类信息披露相关,当解释变量覆盖代表宏观信息“系统性事件”和行业、板块信息的“行业事件”时,也仅40%的价格跳跃发生和信息披露有关。本文的研究不仅表明哪一种信息可能更具有投资价值,而且揭示在此研究基础上继续探究引起股价异常波动的其他起因事件可能更具有重要意义。     

基于四次幂差修正HAR模型的股指期货波动率预测

股指期货波动率建模与预测是揭示其波动运行规律和市场风险是重要途径。本文基于跳跃、好坏波动率与符号跳跃建立四组HAR模型，提出单级纠偏HARQ类模型和多级纠偏HARQF类模型，实证研究揭示股指期货波动运行规律，并采用MCS检验来评估模型优劣。HAR建模考察连续与跳跃波动、好与坏波动率的两种已实现波动分解。为了降低波动率估计偏差，基于最小化MSE准则确定最优抽样频率，利用已实现核修正的ADS检测法识别跳跃，采用已实现核估计修正好坏波动率与符号跳跃。基于沪深300股指期货的实证研究表明：连续波动比跳跃波动对未来已实现波动贡献更大；好坏波动率具有不对称波动冲击，而符号跳跃对未来波动具有负向冲击；好坏波动率分解优于连续与跳跃波动分解；中位数已实现四次幂差能够显著提升HAR类模型的样本内外预测能力；与样本内预测相反，样本外预测中单级纠偏HARQ类模型优于多级纠偏HARQF类模型；MCS检验得出HARQ-RV-SJ模型表现最佳。研究结论与启示对认识股指期货波动规律和市场风险具有意义。     

基于半鞅过程的中国股市随机波动、跳跃和微观结构噪声统计特征研究

本文基于半鞅过程和非参数统计推断方法,利用已实现幂变差的渐进统计特性,构造检验统计量,在统一的分析框架下,对金融资产价格中随机波动、跳跃和微观结构噪声等问题进行全面系统的研究。并根据上海证券交易所不同行业的股票,上证50 股票指数及其成分股的高频数据进行实证研究。结果表明,我国A 股市场中,噪音交易显著;约43%的风险来源于资产收益过程的随机波动风险,可用股票期权交易对冲;不同来源风险的重要性程度依次为:随机波动的风险、系统性跳跃风险以及异质性跳跃风险;流动性越好的股票越显示出跳跃、尤其是无限小跳的证据。     

基于可变强度跳跃-GARCH模型的资产价格跳跃行为分析——以中国上市公司股票市场数据为例

近年来,美国金融危机、欧债危机、地震等突发事件不断冲击着我国金融市场,各类资产价格频繁出现大幅跳动,收益风险短期内急剧扩大。鉴于此,本文构建了门限效应下状态变量依赖自回归强度跳跃-GARCH模型（简称TSD-ARJI-GARCH模型）来探讨股票资产价格随时间平滑波动和大幅度跳跃的双重特征。该模型扩展了现有可变强度跳跃-GARCH模型,克服了片面强调内生或外生因素的局限性,既允许跳跃强度受单个资产异质因素的内生驱动,以刻画跳跃变化的时变性及集聚性,也考虑了外部状态变量影响的门限效应。通过对不同类型中国上市公司股票市场数据的实证分析,验证了该模型对各类上市公司股票资产价格跳跃特征都具有较好的辨别和预测能力,可为动态监管金融资产的跳跃风险提供理论依据。     

跳自刺激效应下的VIX期权定价研究

针对VIX指数的均值回复、波动率聚集特征以及实证研究最近发现的跳跃自刺激性,本文采用具有自刺激性的Hawkes过程对VIX指数的跳跃进行建模,进而构建仿射跳跃扩散模型用于VIX期权定价,得到Hawkes跳跃扩散过程的条件特征函数,然后在风险中性定价框架内采用傅里叶变换方法推导出VIX期权的价值表达式。实证结果表明,本文模型不仅能克服一般均值回复模型拟合误差大的缺点,且能产生正的隐含波动率倾斜和隐含波动率微笑;另一方面,由于考虑了跳跃的自刺激,本文模型在泊松跳跃均值回复模型基础上进一步改善了VIX期权价格的预测效果。     

广义双指数分布的跳跃扩散模型下股指期货波动研究

 金融期货市场既存在平常信息引起的连续性波动，又存在突发冲击造成的跳跃式波动，金融市场波动同时具有扩散性和跳跃性特点。同时，金融期货市场与现货市场间的跳跃和波动行为存在着风险溢出效应和羊群效应等。并且，金融资产收益在跳跃过程中呈现出非高斯属性，正态分布假设不能刻画跳跃和波动中的程式化现象，如噪音分布的尖峰厚尾、有偏特征等。        考虑到金融期货序列分布的尖峰厚尾、有偏、非对称现象，采用非对称、有偏的广义双指数分布刻画收益率非高斯特征；同时考虑到金融波动序列的时变性、集聚性和异方差性以及收益与波动之间存在着杠杆效应，将有偏的广义双指数分布引入到收益序列和波动序列均存在跳跃且跳跃相关的双层跳跃扩散模型，构建广义双指数分布驱动的双层跳跃扩散模型，并从理论上分析模型的优越性。根据模型的似然函数估计式，使用马尔科夫链蒙特卡洛模拟迭代求解广义双指数分布驱动的双层跳跃扩散模型参数，将构建的模型应用到中国股指期货和现货市场进行实证研究，分析中国股指期货和现货市场各自的跳跃和波动行为特征以及市场间跳跃和波动的风险关联性，包括对两类市场跳跃形态的非高斯特征分析股指期货市场与现货指数的波动协同性描述，以及股指期货与现货间的跳跃溢出行为、跳跃强度和跳跃大小分析等。        研究结果表明，广义双指数分布驱动的双层跳跃扩散模型较好地捕获了收益率分布的尖峰厚尾特征；股指期货收益和股指现货收益上涨与下跌概率呈现非对称性；股指期货波动强度高于股指现货波动，而股指期货波动的持久性低于股指现货；股指现货的杠杆效应表现更强；股指期货和股指现货市场存在双向跳跃溢出效应。        研究结论有利于理解中国沪深300股指期货市场和现货市场之间的跳跃风险传染机制，对于深入认识期货和现货市场的风险溢出关系、促使投资者规避风险和监管机构加强监管具有一定的参考作用。     

中国股票市场的信息反应曲线和股票价格波动的非对称性

股票价格波动对于市场信息的反应过程具有非对称性。通过利用多种非对称性GARCH 模型,描述和检验了沪市股票日收益率序列的条件波动性,并通过对股票市场信息影响曲线的分析,发现沪市股票价格波动中存在显著的非对称性反应。这说明股市波动对于不同的政策干预和信息冲击具有不同程度的反应,“利好消息”对股市的刺激作用仍然需要其他市场干预的配合才能发挥出来。