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。     

我国股市风格资产收益的双长记忆性研究

文章以中信标普公司推出的6种风格资产日收益序列为实证样本,运用4个信息准则来选择skt-ARFIMA-HYGARCH模型以研究其序列的分形特征,刻画其双长记忆性,研究结果显示:6种股市风格资产收益序列具有显著的双长记忆性特征;基于skt分布下的ARFIMA(1,d1,1)-HYGARCH(1,d2,0)模型能够较好地刻画股市风格资产日收益序列的实际分布特征,最后运用修正Pearson吻合度检验也证实了选择skt分布是合理的。     

中国股市存在“约瑟夫”效应吗？——对我国股票市场的实证分析

"约瑟效应"即长记忆性,是指股票价格存在长期持续与非周期的循环现象。为了对我国证券市场的长记忆性作比较全面的分析,文章选取上证综合指数和深圳成分指数,分阶段利用R/S方法、ARFIMA过程来识别收益率的记忆特征,并用FIGARCH模型来刻画波动的记忆特征。分析发现,hurst指数以及ARFIMA模型表明收益率序列存在比较微弱的长记忆特征,而利用FIGARCH模型则发现序列的波动存在较为强烈的长记忆性。     

股票收益和波动长记忆性的KPSS检验和LM检验

文章从分整特性的新视角,利用流行的KPSS检验和LM检验对我国股市收益及其波动的记忆性特征进行了深入研究。研究结果表明,我国股市的波动序列中存在显著的长记忆性,而收益序列本身无明显的长记忆性。这与成熟股票市场有关长记忆性的研究结论基本一致,与新兴股票市场的研究结论有所不同。此项结论对股市的长期投资者具有重要的决策意义。     

基于分整特性视角的我国股市长记忆性识别

金融时间序列的长记忆性检验常采用标度分析法，但结果往往不令人满意。从分整特性的新视角，利用KPSS检验和LW检验对我国股市收益及其波动的记忆性特征进行了深入研究。研究结果表明，我国股市的波动序列中存在显著的长记忆性。而收益序列本身无明显的长记忆性。这与成熟股票市场有关长记忆性的研究结论基本一致．与新兴股票市场的研究结论有所不同。此项结论对股市的长期投资者具有重要的决策意义。     

中国股市收益率和波动率的长记忆性检验

运用修正R/S和V/S两种分析方法,选取两大盘指数(上证综指和深证成指)以及20只个股为样本,对其收益率和收益波动率序列的长记忆性进行大范围的比较研究.结果表明:对于收益率序列两大盘指数存在长记忆性,且深市强于沪市,而个股普遍不具有长记忆性;对于收益波动率序列,无论是大盘指数还是个股均存在显著的长记忆性,并且,三个收益波动率序列的长记忆性由强到弱依次为修正对数平方收益率、绝对收益率和平方收益率.     

中国股票市场波动长记忆建模研究

本文首先运用GPH方法对中国股票市场的长记忆性进行了检验,然后利用ARFIMAFIEGARCH-GED模型对中国股票市场进行了实证研究,发现中国股票市场波动存在明显的长记忆性和杠杆效应,而ARFIMA-FIEGARCH-GED模型则很好地捕捉到了其高峰厚尾现象、长记忆性和波动的杠杆效应.     

我国股票市场结构突变与双长记忆的实证分析

文章基于修正的ICSS算法,在消除结构突变影响的前提下,运用ARFIMA-FIGARCH模型,实证考察了我国沪深股市的收益率及其波动的双长记忆性。结论表明,我国股市存在显著的双长记忆性;而结构突变对于长记忆的影响表现为:消除结构突变的影响后,波动过程的长记忆性显著下降,而收益率序列的长记忆性并无显著变化。     

中国股票市场收益及波动的长记忆特性

文章主要利用经典对数周期图法、修正对数周期图法以及小波分析的方法对我国股票市场中指数及个股的日收益及波动序列的长记忆特性进行了实证研究。研究结果表明:在0.01的置信水平下,指数与个股的日收益序列均无长记忆,但指数收益序列的记忆长度比个股收益序列的记忆长度长(上海汽车除外),以日绝对收益序列和绝对收益偏离序列为代表的波动序列则具有较强的长记忆性(雅戈尔除外)。     

多重分形模型及其在金融风险管理中的应用述评

金融市场的实证研究显示,金融数据除了尖峰厚尾、波动率集聚等特点,还具有多重分形特征。目前风险建模中普遍采用的GARCH族模型不能反映这一特征,容易导致估计偏差。多重分形模型能够更好地拟合金融时间序列,但在中国金融问题研究中的应用较少。首先回顾了应用较广的资产收益多重分形模型、马尔科夫转换多重分形模型和多重分形随机游走模型,从理论和实证角度讨论模型在金融风险管理方面的研究优势以及建模过程中存在的不足之处,然后分别介绍其在金融风险研究领域的应用进展,最后指出三种模型可能的拓展方法和未来在金融风险管理中的应用方向。     

商业银行外部评级和资本市场评价比较研究

银行风险是当前中国面临的最主要的金融风险。为了准确评价银行的风险,首先介绍了两种最主要的方法——外部评级法和资本市场评价模型,再用默顿和KMV的相关理论计算了资本市场评价模型中最主要的参数d2,并用聚类的方法将d2分类后和外部评级法的结果进行比较,结果表明,市场评价模型的客观性和公正性较好,外部评级法的稳定性较好,两种方法各有优劣,可以互相借鉴。     

A prediction approach for precise marketing based on ARIMA-ARCH Model: A case of China Mobile

The autoregressive integrated moving average (ARIMA) model presents improved performance in forecasting short-term trends because it considers the dependence of time series and the interference of stochastic volatility. Thus, in this study, we establish ARIMA(0, 2, 1) based on the historical data of large-scale online marketing promotions to realize precise marketing of China Mobile's Ling Xi Voice app in the communication market. We eliminate the auto-regression effect of residual series by establishing the ARIMA model combined with the autoregressive conditional heteroskedasticity (ARCH) model denoted as ARIMA(0, 2, 1) ? ARCH(1), the ARIMA model combined with the generalized ARCH (GARCH) model denoted as ARIMA(0, 2, 1) ? GARCH(1, 1), and the ARIMA model combined with the threshold GARCH model denoted as ARIMA(0, 2, 1) ? TGARCH(2, 1). The performance of the aforementioned models is then compared for validation. Considering the characteristics of the communication markets and the attractive statistical properties of ARIMA, we apply ARIMA(0, 2, 1) to forecast the cumulative number of Ling Xi Voice app users for precise marketing that offers reliable agreement for China Mobile to further advertise and study the market demand. Our analysis contributes toward the development of the current knowledge on forecasting the number of app users in the communication market and provides a new idea to increase the market share for communication operators.     

中国股票市场的长期记忆性与趋势预测研究

本文首次在国内利用较新的精准局部似然函数法（Exact Local Whittle）,以上证指数为对象,估计了ARFIMA(p,d,q)模型的长期记忆参数d,并分析了上证指数的趋势性变化。估计结果和稳健性检验均表明,上证指数具有长期记忆性,以上证指数为代表的股票市场并非有效;模拟结果显示,当滚动窗口n=260,带宽m=[n0.65]时,长期记忆参数即估计量d既具备一致性,又具有渐进正态性。在2004年10月8日至2015年11月13日期间,模型给出了8次上涨或下跌的趋势转换信号,其中7次信号是正确的,仅有1次给出了错误信号;股票价格由下跌趋势转为上涨趋势、由上涨趋势转为下跌趋势两种情况相比,记忆参数d在前一种情况时下跌幅度更大,给出的信号更明显。     

Analysis of mutual funds’ management styles: a modeling,ranking and visualizing approach

A method to rank mutual funds according to their investment style measured with respect to the returns of a reference portfolio (benchmark) is introduced. It is based on a style analysis model estimating a mutual fund portfolio composition as well as the benchmark one. Starting from such compositions, it computes a proximity measure based on the L ₁ or L ₂ norm to assess the similarity between each mutual fund portfolio returns and the benchmark returns as well as between the returns of each benchmark constituent and that of the corresponding mutual fund constituent. To this purpose the mean integrated absolute error and the mean integrated squared error are computed to derive both a global ranking of mutual fund management styles and partial rankings expressing the over- (under-) weighting of each portfolio constituent. A visual inspection of the results emphasizing main differences in management styles is provided, using a parallel coordinates plot. Since a modeling, a ranking and a visualizing approach are integrated, the method is named MoRaViA. From the practitioners’ point of view, it allows the identification of a specific management style for each mutual fund, discriminating active management funds from passive management ones. To evaluate the effectiveness of MoRaViA, many sets of artificial portfolios are generated and an application on a set of equity funds operating in the European market is presented.     

中国信贷市场的配适性分析

为了研究中国信贷市场供求配适性状况,以及造成中国信贷投放总量错配的主要因素,文章利用1997-2009年2季度中国信贷市场季度数据,采用最大似然方法估计信贷供求非均衡模型参数,实证结果表明：（1）信贷供给小于信贷需求为32个季度,信贷供给大于信贷需求为15个季度,其中1997-2001年以及2005-2007年存在严重的供小于求现象;而2002-2004年及2008年3季度以来存在信贷供大于求现象,其中2009年第1季度信贷超额供给占观察到的实际信贷量的比例为18.37%;（2）中国信贷市场上银行信贷能力是影响信贷供给的重要变量,信贷能力越高,社会上的贷款就越多,而2009年来的信贷大幅投放已经超过了银行的实际信贷能力。     

SABR随机波动率LIBOR市场模型的参数校准估计方法与实证模拟

针对标准化Libor市场模型（LMM）和Heston随机波动率Libor市场模型（Heston-LMM）的应用局限,首先将SABR代替Heston过程引入标准化Libor市场模型框架,建立非标准化的SABR随机波动率Libor市场模型（SABR-LMM）;在此基础上,运用利率上限期权（Cap）、利率互换期权（Swaption）和自适应马尔科夫链蒙特卡罗模拟方法（MCMC）对模型参数进行有效市场校准与模拟估计;最后,针对三个月美元Libor远期利率实际数据,对上述三类Libor市场模型的实际运行效果进行了实证模拟计算与比较分析。研究结论认为,基于模拟利差计算结果,针对短期Libor利率模拟而言,与LMM和Heston -LMM两类模型而言,加入SABR波动项的SABR-LMM模型具有更小的模拟误差,因而具有更好的模拟效果。     

中国三大语音通信市场的需求关系估计与需求效应比较分析

运用两阶段固定效应法,本文估计了中国三大语音通信市场的常弹性Marshall需求函数,结果显示：三大语音通信市场的需求都是无价格弹性的,固定本地电话对固定长途电话市场的需求具有互补效应,对移动电话市场的需求具有替代效应;固定长途电话对移动电话市场的需求具有互补效应。三大语音通信市场中,只有固定本地电话市场具有显著的需求收入效应,固定电话用户对固定本地电话市场的需求具有促进作用,对移动地电话市场的需求具有抑制作用,而移动电话用户对移动电话市场和固定长途电话市场的需求皆有促进作用。研究表明,随着时间的推移,人们的消费时尚正在向移动通信方式转变     

Pitfalls in linear models for style analysis

We discuss the statistical properties of return-based OLS style analysis introduced by Sharpe (1992). The aim of style analysis is to infer a fund managers investment decisions using only publicly available data on the fund performance and on the time evolution of market indexes. We show that the model proposed by Sharpe suffers of relevant drawbacks, most notably that it fails to yield correct results even in the simple case of a buy-and-hold strategy that only invests in the market indexes. Under this hypothesis we show that a model linear in index levels, as opposed to index returns, estimated via a Kalman filter avoids Sharpes model drawbacks. We further extend our analysis to strategies where the fund manager policy changes with time and the asset classes in which the fund manager invests are not known exactly. In this last case we show that a style analysis is possible only conditional to either an orthogonality hypothesis on the active investment strategy, or by the introduction of suitable instrumental variables.The authors are grateful to the editor and an anonymous referee for many comments which greatly helped in improving the paper. The authors are, obviously, fully responsible for any remaining error.     

基于中国金属期货价格指数的价格发现能力实证研究

针对目前我国在金属期货市场价格发现能力的研究中,只局限于单品种研究,而缺乏对整体市场研究的现状,本文首次利用2003年1月2日至2010年12月31日由作者自己编制的中国金属期货价格指数（CMFPI）和国内金属现货市场上具有代表性的上海有色金属价格指数（SMMI）的指数数据,构建信息传递效应模型和G-S模型,对我国金属期货市场的价格发现能力进行了探究。研究结果表明：我国金属期货和现货市场之间存在显著的双向价格引导关系,不存在显著的波动溢出效应和持续的非对称效应;金属期货市场在经过治理整顿和规范发展的阶段后,其价格引导力度逐渐增强,现已基本具备价格发现能力。最后,根据结论提出对策建议。