考虑对称性冲击的时变信息风险测量北大核心CSSCI

准确测量股票信息风险对资产定价、风险管理和市场业绩的衡量均具有重要的作用.针对Duarte和Young模型中参数假设为常数这一缺陷,采用已有金融文献使用交易量建模消息状态概率和对称性订单流冲击概率的方法,允许Duarte和Young模型中的消息发生概率和对称性订单流冲击概率均时变,从而提出了时变信息风险测量模型,该模型可以测量日间和日内两个时间窗口的APIN和PSOS.进一步通过选取我国股市交易活跃股票的交易数据,实证比较了所建构的时变信息风险测量模型与Duarte和Young模型对数据的拟合效果及其对价差的解释能力.最后,实证研究了我国股市的周内信息风险的特征.     

高风险低收益？基于机器学习的动态CAPM模型解释

我国股票市场存在高风险股票反而伴随较低收益的低风险定价异象,这有悖于传统资产定价理论．本文使用宏观经济和微观企业特征构建了六百多个变量的宏微观混合大数据集,并结合多种经典机器学习算法开发了基于大数据和机器学习的智能动态ＣＡＰＭ模型,检验了时变系统性风险对我国股市收益解释能力．实证结果表明：本文的智能动态ＣＡＰＭ定价模型能够显著解释我国股市低风险定价异象;随机森林等非线性机器学习算法表现最佳;影响股票时变系统风险的主要因素是市场类因子,基本面因子居次．本文对于我国股市系统性风险测度、动态资产定价模型构建和金融与大数据和人工智能融合创新有重要理论与实践指导意义．     

沪市知情交易概率(PIN)特征与风险定价能力

本文以EKOP模型为基础,研究了沪市股票知情交易概率的特征,并检验了知情交易概率的风险定价能力。结果显示,在我国股票市场上,知情交易概率作为定价因子是有解释力的,但是知情交易概率对收益产生的却是负效应。这一结果不仅与理论上信息不对称需要风险补偿相反,而且与美国市场上的实证结果也相反。本文结合案例分析,提出该实证结果出现的原因在于我国股市所特有的庄家与散户博弈的赢利模式。此外,本文的实证结果也不同于之前对我国市场的研究,产生差异的原因在于模型估计方法、回归方法和样本区间的不同。     

基于改进信息交易概率模型的信息风险测度研究

准确测度信息不对称是研究金融市场信息不对称问题的基础。在详细考察经典的信息交易概率模型的建模过程和假设条件的基础上,针对信息交易者和非信息交易者在不同信息状态下的订单提交状况,提出考虑外生信息状态概率、异质期望和交易活跃度的改进的信息交易概率模型;通过带机制转换的向量自回归模型估计外生信息状态概率,综合考虑多方面的市场交易信息,提高模型估计的准确性。实证结果表明,改进的信息交易概率模型可以较好地刻画证券市场的信息不对称程度。从截面上看,信息交易概率与标的资产的垄断优势和话题性相关,垄断优势越强的股票信息交易概率越低,话题性越强的股票信息交易概率越高;从时间上看,信息交易概率的变化受公告信息的影响,公告信息发布前的信息交易概率较高,公告信息发布后的信息交易概率较低。因此,在防范信息风险时,应重点关注话题性较强的版块,特别是股价比较容易受舆论影响波动的个股;同时,在公告信息发布之前的时段,应对市场波动和信息动向给予更多关注。     

信息性交易概率与股价同步性

财务学研究将资本资产定价模型的统计量R2作为股价同步性的度量指标,而对R2代表的经济含义学者们持有信息论和噪声论两种对立观点。在文献回顾的基础上,深入分析中国股价同步性所代表的经济含义以及知情交易对股价同步性的影响,并以深市2003年至2004年在主板交易的上市公司为研究对象,采用EKOP模型估计股票的信息性交易概率,将其作为知情交易的直接度量,构建线性回归模型,对中国信息性交易概率与股价同步性的关系进行实证检验。研究结果表明,信息性交易概率与股价同步性之间呈高度负向相关,即知情交易通过增加股价中的信息含量降低股价同步性。由于市场层面的信息与公司特质信息对股价同步性的影响不同,进一步将信息性交易概率分解为市场信息性交易概率和个股信息性交易概率,分别纳入回归模型中进行检验。结果显示,个股信息性交易概率对股价同步性有负向影响,市场信息性交易概率与股价同步性有正相关关系。上述研究发现为R2股价信息含量的解释提供了有利的实证支持。     

基于信息非对称模型的交易行为与波动性关系研究——交易规模和交易频率

本文基于信息非对称模型研究了上海股市的交易行为与股价波动的关系.实证研究发现:平均每笔交易量比交易频率包含更多的波动性持续信息,对波动性具有更好的解释能力,而且不同规模的交易对波动性冲击不同,其中最大笔交易对波动性的冲击最大.上述结果表明,我国股市中的量价关系是与信息非对称模型一致,而私有信息交易(大笔交易)可能是我国股市中个股过度波动的主要原因之一.     

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。     

现金流信息、现金流风险与股票收益定价研究

研究了现金流信息、现金流风险与股票收益定价的关系,建立了包含现金流信息的多变量股票非预期收益定价模型,并采用2002年1月至2011年4月间中国股票市场的有关交易数据、机构会计收益预测数据和财务数据,检验了理论模型和实证模型的预测,发现:1)由证券分析师盈余预测修正估计出的正现金流信息对股票非预期收益、股票实际收益、股票超额收益均具有稳健的解释能力;2)由证券分析师盈余预测估计出的现金流风险反映了股票的系统风险,可以对股票预期收益定价;3)在解释股票超额收益方面,由现金流信息、现金流风险、分析师跟踪人数与宿成建3变量模型构成的多变量模型优越于Fama-French 3因子模型变量与现金流信息、现金流风险构成的多变量模型.     

沪港股市的波动溢出和时变相关性研究

采用基于加权CCF的方差Granger因果检验方法,分析了上证指数、恒生指数收益序列的波动溢出效应,并以此信息为依据构建BEKK模型对两序列间的时变相关性进行了实证,结果显示两股市之间的波动溢出并不显著,一股市的冲击对另一股市的波动产生的传导性影响不明显;两股市的联系和联动性相对较弱,但有逐渐增大的趋势。     

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     

基于时变Copula函数的下偏矩最优套期保值效率测度方法研究

由于下偏矩测度方法具有明显优于最小方差风险度量方法的特征,因此是更为合理的套期保值效率测度准则。本文针对已有的计算最小下偏矩套期保值比率的非参数方法与参数方法存在的局限性问题,提出使用时变Copula函数来估计现货与期货收益率的联合密度函数,然后通过数值方法计算最小下偏矩套期保值比率的新方法。并且运用上海期货交易所交易的铜期货合约价格与上海金属网公布的铜现货价格数据进行实证检验,发现使用具有随时间变化的相关系数的Copula函数,与非参数方法相比,可以得到更小下偏矩的套期保值率。     

具有时变自由度的t-copula蒙特卡罗组合收益风险研究

应用时变条件t-copula函数描述股票指数收益序列之间的时变相依结构。时变条件t-copula模型的难点在于如何设定时变相依参数的演化方程,本文建立了用于描述包含时变自由度在内的所有时变相依模型参数的演化方程。进而采用蒙特卡洛仿真方法计算了各种指数组合的VaR,分析了道琼斯指数与标准普尔指数组合风险的演化趋势,并对结果进行后验测试,结果表明,时变条件t-copula函数仿真估计VaR可以覆盖最大损失风险。     

基于双变量EARJI-EGARCH的时变收益关联研究——来自东亚地区股市跳跃的分析

本文改进了双变量EARJI-EGARCH模型,并对东亚地区的中国上证指数,日本日经指数和韩国综合KS指数的跳跃和双边时变收益关联的影响进行了研究。结果表明,东亚地区股市的时变关联持续性非常高,东亚地区单个市场跳跃对时变关联影响较小,市场同时发生跳跃对市场时变关联的影响取决于跳跃的方向。当市场都发生正向的跳跃时,上证和日经指数的时变收益增量最多,当市场都发生负向跳跃时,上证和韩国KS指数的时变收益减少最多。表明在东亚地区股市同向跳跃发生时,中国和日本股市相互关联较大。且同时跳跃对时变关联的影响将远远超过了单个市场跳跃对时变关联的影响,当市场发生反向的跳跃时,也超过了单个市场跳跃的影响,但不及同向跳跃的影响,且上证和日经指数时变收益增加最多,而日经和KS指数时变收益减少的最多,表明在股市反向跳跃时同样是中国和日本股市比日本和韩国股市之间的相互关联大。     

违约风险下的信贷决策模型与机制

研究了违约风险下的信贷决策模型与机制,通过以银行个体合理性和激励相容性作为约束条件,建立了在考虑违约风险和项目成功概率条件下的信贷决策模型,分别给出了基于抵质押贷款和信用贷款策略下的信贷决策机制,探讨了信贷配给机制与无配给机制的设计方法,给出了在信贷出现配给时银行发放信用贷款和有抵质押贷款的条件.最后运用实例详细分析并讨论了不同违约概率条件下企业项目成功概率对银行期望收益的影响,得到了银行相应的贷款临界值和在不同项目成功概率条件下银行最大可接受的违约概率.     

The Quantitative Estimation of IT‐Related Risk Probabilities

How well can people estimate IT‐related risk? Although estimating risk is a fundamental activity in software management and risk is the basis for many decisions, little is known about how well IT‐related risk can be estimated at all. Therefore, we executed a risk estimation experiment with 36 participants. They estimated the probabilities of IT‐related risks and we investigated the effect of the following factors on the quality of the risk estimation: the estimator's age, work experience in computing, (self‐reported) safety awareness and previous experience with this risk, the absolute value of the risk's probability, and the effect of knowing the estimates of the other participants (see: Delphi method). Our main findings are: risk probabilities are difficult to estimate. Younger and inexperienced estimators were not significantly worse than older and more experienced estimators, but the older and more experienced subjects better used the knowledge gained by knowing the other estimators' results. Persons with higher safety awareness tend to overestimate risk probabilities, but can better estimate ordinal ranks of risk probabilities. Previous own experience with a risk leads to an overestimation of its probability (unlike in other fields like medicine or disasters, where experience with a disease leads to more realistic probability estimates and nonexperience to an underestimation).     

一种求解时变条件下有宵禁限制最短路的算法

在组合优化过程中,往往需要获得从起点到终点之间的最短路.由于道路、天气、交通条件等因素的影响,使得网络具有很强的时变特性.同时,对于网络中的节点往往有宵禁的限制.对时变条件下有宵禁限制并有到达时间限制的最短路进行了研究,建立了软、硬宵禁限制下的数学模型,给出并证明了时变条件下获得有宵禁限制最短路的最优条件,并设计了求解的多项式算法,通过此算法可以获得时变条件下有宵禁限制的最短路.同时,算法和模型还考虑了不同的起点出发时间,使路径决策者可以根据自身的情况,选择合适的出发时间和路径.最后给出了一个应用算例,分析了宵禁对于获得的最短路的影响.     

基于时变需求的供应链基本库存水平优化研究

在时变需求环境下,基于模型推导得到供需双方基本库存水平局部优化与整体优化决策方程,并基于算例对基本库存水平整体优化的成本绩效以及需求时变性的影响进行数据分析,得到如下重要结论:基本库存水平整体优化明显降低供应链库存成本.     

Discrete Probability Distributions for Probabilistic Fracture Mechanics

Recently, discrete probability distributions (DPDs) have been suggested for use in risk analysis calculations to simplify the numerical computations which must be performed to determine failure probabilities. Specifically, DPDs have been developed to investigate probabilistic functions, that is, functions whose exact form is uncertain. The analysis of defect growth in materials by probabilistic fracture mechanics (PFM) models provides an example in which probabilistic functions play an important role. This paper compares and contrasts Monte Carlo simulation and DPDs as tools for calculating material failure due to fatigue crack growth. For the problem studied, the DPD method takes approximately one third the computation time of the Monte Carlo approach for comparable accuracy. It is concluded that the DPD method has considerable promise in low-failure-probability calculations of importance in risk assessment. In contrast to Monte Carlo, the computation time for the DPD approach is relatively insensitive to the magnitude of the probability being estimated.     

短缺量拖后率、需求和采购价均为时变的变质物品EOQ模型

基于需求和采购价均为时变的EOQ模型,进一步考虑时变短缺量拖后率以及资金时间价值等因素对变质物品库存管理的影响,建立了相应的EOQ模型。采用Mathematica4 1对模型进行仿真寻优和主要参数的灵敏度分析,结果显示,最优解存在且库存系统的各参数对最优库存控制策略有不同程度的影响。