基于Copula函数的ETF流动性风险与市场风险相依性分析

以截至 2009 年 12 月 18 日在上海证券交易所和深圳证券交易所公开发行的易方达深证 100ETF、华夏中小板 ETF、华夏上证 50ETF、华安上证 180ETF、华泰柏瑞上证红利ETF共5只交易型开放式指数基金为研究对象,度量指数基金的流动性风险和市场风险,并以GARCH (1,1) 对风险的边缘分布进行建模,同时应用Copula函数的相关系数分别对不同指数基金的流动性风险和市场风险的相依性进行度量.实证研究表明,指数基金的流动性风险和市场风险都呈现出波动聚集的特性,华安上证 180ETF 的流动性风险和5只ETF的市场风险均具有尖峰厚尾的分布特性.在证券市场牛市时,华夏上证 50ETF 和华安上证 180ETF 的流动性风险与市场风险呈现负相依的特性,而华泰柏瑞上证红利ETF、易方达深证 100ETF 和华夏中小板ETF的流动性风险与市场风险呈现正相依的特性;在证券市场熊市时,指数基金的流动性风险与市场风险均呈现正相依的特性.     

汇改后不同市态下汇市与股市溢出效应的异化

本文按照上证综合指数的走势将2005年7月22日至2008年10月28日的整个样本区间划分为牛市和熊市两个样本子区间,采用样本子区间内的兴业银行人民币综合汇率指数和上证综合指数对数收益率的日数据,通过VAR(p)-BVGJR-GARCH(1,1)-BEKK模型实证分析了2005年汇改后不同市态下中国汇市和股市间溢出效应的异化现象.结果显示,汇改后,牛市和熊市中的中国汇市与股市间溢出效应存在着显著差异.牛市时期,汇市和股市的条件方差对自身负冲击都具有非对称性,两市场间不存在均值溢出效应,但存在显著的双向波动溢出效应,且一个市场的条件方差对另一市场负冲击都存在非对称效应.而熊市时期,只有汇市的条件方差对自身负冲击具有非对称性,汇市股市间只存在股市对汇市单向的均值和波动溢出效应,且一个市场的条件方差对另一市场负冲击均不存在非对称效应.     

沪深300股指期货上市对现货市场连续波动和跳跃波动的影响

本文采用跳-扩散随机波动率模型研究沪深300股指期货上市对现货市场波动的影响。通过MCMC方法估计模型参数,对股指期货上市前后指数连续波动和跳跃特征进行比较分析,并与股指期货各指标作比较。研究发现,股指期货的上市确实起到了稳定现货市场的作用,上市短期内现货市场波动增大,随着时间增加现货市场波动逐渐降低,但是这一稳定效果主要体现在指数波动率的连续部分。股指期货上市后,指数连续波动向均值回归速度加快,并呈现出逐渐降低的趋势;“杠杆效应”在经历短暂的消失后逐渐显现;指数跳跃波动在总波动中所占比重较高,但随着交易时间增加,指数平均跳跃次数和跳跃波动所占比重逐渐降低。     

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。     

基于金融高频数据的ETF套利分析

目前对ETF的研究大多基于日数据,无法定量研究ETF瞬时套利问题。本文基于华夏上证50ETF和华安上证180ETF二级市场交易的高频数据,分析了ETF跟踪标的指数的日内误差,研究了两只ETF实现无风险套利的市场冲击成本和时间成本。最后利用金融久期分析了ETF二级市场的日内效应及其对套利交易的影响,并建立ACD模型,提供了定量预测实现套利交易时间成本的统计方法。     

上证综指收益波动的不对称性研究

本文应用GARCH类模型对上证综合指数收益波动的不对称性进行了实证研究,发现了新的证据说明中国股市波动的不对称性是存在的,杠杆效应或波动反馈效应是显著的.对二种效应在中国股市的作用进行了理论分析.波动反馈效应似乎是中国股市波动不对称的主要决定因素.     

股票市场微观结构噪声、跳跃、流动性关系分析

在金融高频数据研究领域,学者们关于不同类型风险的内在关系并未深入探讨。从高频数据角度,本文首次对市场微观结构噪声、波动率跳跃之间的关系进行了理论分析。估计出微观结构噪声方差,通过构造新的跳跃分离方法,分离出波动中跳跃成分,给出流动性度量指标,并以上证综合指数为例,对微观结构噪声、跳跃、流动性三者关系进行实证分析。结果表明噪声越大指数发生跳跃的可能性越高;流动性越强指数的噪声越小,并且发生跳跃的可能性越低,并对此现象给出相应的解释。     

基于EVT-POT-FIGARCH的动态VaR风险测度

金融实践中,金融资产回报不仅具有厚尾性、波动的异方差性两大特点,而且其波动表现出明显的长期记忆性。本文利用FIGARCH模型处理波动异方差性和长期记忆性、EVT-POT方法捕捉回报分布厚尾的优势,提出了能反映厚尾性、异方差性和长期记忆性的金融风险度量模型——基于EVT-POT-FIGARCH的动态VaR模型,并用中国股票市场的沪深300指数和上证综合指数的每日收盘价进行实证分析。结果表明,模型能较好地处理这两个指数回报序列的三大特点,更准确地度量其VaR风险。     

基于FIAPARCH-skt的纽约黄金期货波动分析

本文引入正态分布、t分布以及偏t分布下的长记忆特征条件方差模型—FIAPARCH模型研究纽约黄金期货时间序列波动,通过与其他常用的方差模型进行比较,并运用AIC准则、SC准则以及比较对数似然值验证了FIAPARCH-skt模型为最佳拟合模型。最后以模型自身的特点,对期金时间序列的聚集性、非对称性和杠杆效应进行描述,从而对期金时间序列的波动特征有更深的了解。     

股市波动的杠杆效应检验:一种新的方法

股市波动的非对称性特征一直是金融研究中关注的焦点问题。本文首次构建了一个非平衡似无关波动模型,从个股角度对波动的非对称性进行检验。通过与综合指数的对比研究,本文揭示了市场因素对波动非对称性的影响。实证结果表明,我国深证成份指数波动存在杠杆效应,而成份股波动却表现出反向杠杆效应。市场同时存在的共同因素和异质因素,是导致成份股波动和成份指数波动表现不一致的原因。进一步的研究结果表明,在消除共同因素影响后,成份股波动的反向杠杆效应会表现更明显。     

时变风险厌恶下的期权定价——基于上证50ETF期权的实证研究

传统的随机波动率（SV）期权定价是在投资者具有常数风险偏好假设下进行的.但近年来越来越多的研究表明，市场参与者具有时变风险厌恶特征.基于此，本文对时变风险厌恶条件下的期权定价问题进行深入研究.首先，对传统的（非仿射）常数风险厌恶SV（CRA-SV）期权定价模型进行扩展，构建时变风险厌恶SV（TVRA-SV）期权定价模型对期权进行定价，并分析时变风险厌恶对期权价格的影响；其次，采用标的资产与期权数据信息，建立基于连续粒子滤波的极大似然估计方法，对定价模型的客观与风险中性参数进行联合估计；最后，采用我国期权市场上的上证50ETF期权数据，对构建的定价模型进行实证检验.结果表明：TVRA-SV期权定价模型相比传统的CRA-SV期权定价模型具有更好的数据拟合效果，能够更充分地刻画标的上证50ETF收益率在客观与风险中性测度下的波动性；TVRA-SV期权定价模型相比传统的Black-Scholes（B-S）期权定价模型和CRA-SV期权定价模型都具有明显更高的定价精确性。     

基于期权与高频数据信息的VaR度量研究

传统的市场风险度量模型没有充分利用期权与高频数据包含的信息,且主要基于单因子波动率模型,导致信息的损失以及模型缺乏足够的灵活性.本文基于灵活的双因子随机波动率模型,通过提取期权与高频数据包含的市场前瞻与当前信息,构建相应的市场风险度量波动率模型对在险值（VaR）进行度量.为了估计模型参数,建立基于连续粒子滤波的极大似然估计方法.采用iVX指数与已实现波动率测度（RV）作为上证50ETF期权与高频数据信息的代理,对构建的市场风险度量波动率模型进行了实证检验,结果表明：充分利用了期权与高频数据信息的双因子随机波动率模型能够在快速变化的市场环境中更好地估计波动率,相比其它波动率模型（仅利用了历史数据信息的GARCH模型、利用了高频数据信息的已实现GARCH模型以及利用了期权与高频数据信息的单因子随机波动率模型）具有更为优越的VaR度量精确性,尤其是极端风险情形下的VaR估计精确性改进明显,凸显了期权与高频数据信息以及双因子波动率在市场风险管理中的价值.     

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。     

单指标非参数期权定价——改进的非参数定价方法

本文建立一种改进的非参数期权定价模型,称为单指标非参数期权定价模型。相比现有非参数回归期权定价模型是期权价格关于各个因素的多元回归函数,本模型通过变量变换把期权价格多个因素指标转换为一个综合变量——单指标,得到期权价格关于单指标的一元非参数回归方程。改进的模型实现了多元非参数期权定价模型的降维和简化了模型计算;还通过多个期限期权的单指标组合解决了非参数估计的样本数量问题;以及通过期限平滑解决了现有非参数定价模型中的日历效应问题。选取上证50ETF期权数据实证分析表明,无论是样本内的估计结果还是样本外的预测结果都比传统的Black-Scholes模型、半参数Black-Scholes模型和多元非参数回归期权定价模型估计效果有提高。     

基于滚窗VAR的沪港通波动溢出效应测度

股市间的互联互通是把“双刃剑”,在加强联动性的同时也扩大了风险敞口。作为中国股市对外开放的重大举措,沪港通开通六年来的效果如何是业界关注的议题。本文运用滚窗VAR方法计算沪港通前后各1000个交易日期间上海、香港和纽约股市的时变波动溢出指数,进而分析两两市场之间波动溢出效应的大小、传导方向变化。研究发现,沪港通的实施,增大了沪市与香港股市的波动溢出效应,与美国的波动溢出效应相对减小,沪港通在加强沪、港两市联动性的同时弱化了与纽约股市的联动性;改变了沪港两市之间波动溢出效应的传导方向,由单一的港→沪溢出变为以沪市为主的双向沪←→港溢出,同时也增大了对纽约股市的溢出效应,增强了沪市的竞争力。这一结果符合经济基础假说和协同市场假说。本文的研究改进了股市间互联互通波动溢出效应程度和传导方向的测度方法,并为中国沪港通政策效果评价及进一步的国际板开设提供决策参考依据。     

基于随机便利收益的不完全市场商品期货定价研究

商品的弱流动性导致了商品期货市场的不完全性。本文在现有商品便利收益期货定价模型的基础上,考虑了商品期货市场的不完全性及现货价格的Poisson跳跃过程,运用随机贴现因子与随机便利收益将商品现货价格与期货价格连接,提出了随机便利收益下期货市场不完全性的期货定价模型。为检验模型的适用性,利用上海期货交易所五只铜期货合约的交易数据对模型进行实证,并估计不完全参数,结果表明由于不完全性而导致的期货市场部分波动应主要归因于商品的随机便利收益。     

基于高频数据的中国股市跳跃特征实证分析

研究跳跃的内在机制和理清不同类型的风险对波动估计和建模非常重要,这是风险管理的核心内容。当前,利用高频数据这方面研究仍然还不成熟,还有丰富的内容期待探索。文章基于非参数方法,结合A-J跳跃检验统计量,构建新的跳跃方差和连续样本路径方差、对跳跃方差建模。利用上证综指高频数据,对跳跃方差统计特征、跳跃方差贡献、跳跃幅度以及跳跃与经济信息关系进行分析。结果显示:跳跃方差存在尖峰厚尾与波动集聚性;在不同的抽样频率下,跳跃方差对总方差的贡献程度相近;正向、负向跳跃幅度不对称,剥离跳跃后的标准化收益率接近正态分布;经济信息公布与跳跃总是正相关的,并对一些异常现象给予解释。依据波动和跳跃的复杂性,此项研究有助于投资者优化投资策略和为监管部门提供监管基础。     

一种混合建模方法及其在ETF期权定价中的应用

科学合理的交易型开放式指数基金（ETF）期权定价有利于充分发挥其风险对冲功能,也是一个需要准确掌握市场规律并兼顾经济学意义的复杂建模过程。本文提出了一种新的混合建模方法,将嵌套长短时记忆神经网络模型（NLSTM）与Heston模型结合,实现ETF期权定价偏差的动态修正,并基于华夏上证50ETF、嘉实沪深300ETF和华泰柏瑞沪深300ETF的高频期权数据,实验验证了所提方法的有效性。研究结果表明,不同类型ETF期权价格的波动特征差异显著,无论是基于BS定价模型还是Heston定价模型都难以准确刻画ETF期权价格的复杂变化规律。通过将NLSTM神经网络模型与Heston模型结合,能够有效地捕捉不同类型ETF期权的动态变化规律,从而提升ETF期权定价的准确性。     

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。     

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。