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.     

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。     

恒生指数期货与现货市场之间的跳跃溢出行为研究

为探索恒生指数期货与现货市场之间的跳跃溢出行为.本文利用贝叶斯MCMC推断的SVCJ模型对恒生指数期货与现货市场的跳跃溢出概率、跳跃强度与跳跃大小进行了实证分析.研究结果表明:恒生指数期货与现货市场均存在明显的跳跃特征,并且,两市场之间具有显著的跳跃溢出行为;相对与包含跳跃的波动变化和收益,不包含跳跃的波动和收益模型会过度估计恒生指数期货与现货市场之间的相关性;对同日或次日而言,恒生指数期货市场对现货市场的条件跳跃溢出概率均大于现货市场对期货市场的条件跳跃溢出概率,且跳跃引起负收益的跳跃溢出概率均大于条件跳跃溢出概率;此外,恒生指数期货与现货市场之间的同日跳跃强度与同日跳跃大小均是显著的,相对而言,恒生指数期货的平均跳跃大小要远小于恒生指数的平均跳跃大小,并且,彼此的跳跃溢出均可在同日或次日到达对方.     

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。     

基于动态跳跃的中国短期利率研究:1997—2010

短期利率研究对固定收益定价和风险管理具有重要意义.把GARCH-Jump及其动态扩展形式引入到VASICEK短期利率模型中,拟合了中国的短期利率过程,检验了理性投资者人假说.实证结果表明:中国的短期利率过程不仅存在GARCH波动,还存在动态的跳跃波动因素;非参数检验表明以贝叶斯决策过程为设定条件的动态跳跃模型,对短期利率拟合得更好,并且预测能力更优,从而验证了中国短期利率市场的投资者在应对异常事件时采取贝叶斯理性决策法则;短期利率跳跃模型对投机和宏观信息冲击有一定的解释能力.     

基于状态空间的贝叶斯跳跃厚尾金融随机波动模型研究

针对金融市场中跳跃特征的刻画问题,提出了贝叶斯跳跃厚尾随机波动模型。通过随机波动模型的结构分析和状态空间转换,设计了模型参数估计的MCMC算法,利用Kalman滤波和高斯模拟平滑方法估计模型的潜在波动,运用贝叶斯因子对随机波动类模型进行比较分析,并利用中国和美国的股市收益数据进行实证分析。研究结果表明:在刻画中、美两国股票市场的波动特征方面,跳跃厚尾随机波动模型要明显优于厚尾随机波动模型和标准随机波动模型,并且金融危机背景下的中国和美国股票市场都具有明显的波动持续性以及跳跃特征。     

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     

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。     

“坏”跳跃、“好”跳跃与高频波动率预测

  准确的波动率预测对资产组合配置和风险管理有非常重要的意义，在当今大数据时代，充分利用股市高频数据预测股票波动率成为可能。         股市高频信息的一种应用是使用已实现方差和它的组成部分预测股票波动率。已实现方差可以拆分为已实现负半方差和已实现正半方差两个部分。由于已实现负半方差和已实现正半方差极限形式中包含的连续运动部分完全一致，所以它们的不同仅来源于它们跳跃部分的差异，但连续运动部分的存在是否会“稀释”股价跳跃对波动率所产生的影响，为此有必要进一步提取负跳跃和正跳跃。基于负跳跃变差和正跳跃变差，利用HAR模型研究两种不同方向的跳跃是否对波动率产生不对称影响，使用DM统计量和样本外 R²_OS，作为评判标准，考察这种区分跳跃方向的做法是否改进了对波动率的预测能力。         研究结果表明，①负跳跃对应未来波动率上升，正跳跃对应未来波动率下降。作为风险规避者的投资者厌恶风险和不确定性，意味着投资者厌恶未来波动率上升而偏好未来波动率下降。因此，将股价的负跳跃称为“坏”跳跃，将股价的正跳跃称为“好”跳跃。②“好”跳跃导致未来波动率下降，而连续运动部分的上升导致未来波动率上升，两者效应的总和是已实现正半方差对未来波动率的影响不显著；“坏”跳跃和连续运动部分的上升都导致未来波动率上升，两者效应的总和是已实现负半方差对未来波动率产生显著的正影响。③利用“坏”跳跃和“好”跳跃不但能够更好地拟合样本内的未来波动率，而且还能够明显地改善波动率的样本外预测能力。         研究结果支持日内收益率的正负符号信息在波动率预测领域有其价值，两种不同方向的跳跃对波动率产生不对称影响。在波动率预测实践中，利用“坏”跳跃和“好”跳跃能够改进对波动率的预测能力。     

基于Hawkes过程中美股市大幅波动互激效应的研究

近年来，由于中美经济联系日趋紧密，中美股票市场大幅波动的互激效应明显增强。本文考虑中美股市时差和法定节假日差异等因素，运用标值Hawkes过程对2006-2017年CSI300和S&P500大幅波动收益率数据进行建模，结果表明：（1）中美股市大幅波动互激效应存在不对称性，美股市场大幅波动对中国股市的互激效应更强；（2）中美股市大幅波动的幅度对互激效应不存在显著影响；（3）中美股票市场对于大幅波动互激效应的消化速度存在差异，中国股票市场消化美股大幅波动互激效应的速度较快。本研究对金融市场监管者和投资者均有一定意义。     

次贷危机前后国际原油市场与中美股票市场间的协动性研究

本文运用基于动态条件相关的多元GARCH(DCC-MVGARCH)模型,对美国次信贷危机发生前后国际原油市场和中、美股票市场间的协动性变化进行了研究。实证结果表明在次信贷危机发生后,国际原油市场与中、美股票市场间的协动性有了明显的增强,不同市场间的波动具有明显的传导作用。国际原油市场与美国股市的协动性相对于中国股市波动性更强,说明冲击在国际原油市场与美国股市间的传导更强烈,其协动性对冲击的反应更敏感。另外,运用偏最小二乘方法(PLS)对影响国际原油市场和中、美股票市场的诸多因素在次信贷危机爆发前后对协动性解释能力的变化进行了分析,结果发现次信贷危机对这些因素的解释能力有明显的影响。     

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。     

基于贝叶斯Wishart波动模型的原油市场与股市动态相依性研究

针对时变相关系数矩阵在多变量随机波动模型的估计问题,构建了贝叶斯动态相关Wishart波动模型。在CC-MSV模型的基础上,设置精度矩阵服从Wishart分布,使得模型的相关系数矩阵具有时变特征。通过模型的统计结构分析,选择参数先验分布,设计相应的Gibbs-MTM-ARMS混合算法,据此估计模型参数;并利用上证综合指数、标普500指数与原油期货价格数据进行实证分析。研究结果表明：模型能够有效地刻画原油市场与股票市场的动态相依性;金融危机期间,股票市场与原油市场的相关性较强,并且难以判断正负方向;金融危机后,中国股票市场与原油市场呈现极微弱的相关性,而美国股票市场与原油市场的正相关性较为明显。     

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。     

基于分位数回归的金融市场稳定性检验

本文立足于收益波动率的视角界定了金融市场稳定的内涵,提出了基于分位数回归的检验金融市场稳定的方法,并运用该方法对我国股票市场的稳定性做了实证分析。结果显示,上海股票市场从不稳定状态向稳定状态发展,特别是在美国次贷危机引发的全球金融危机之后较快地进入了稳定状态,该结论同时也通过了来自系统性冲击和波动率周期选取的稳健性检验,并且支持了我国政府应对全球性金融危机出台各项政策的积极效应和正面效应。     

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。     

中国股市跨行业系统性风险空间溢出关联及风险预测分析——基于尾部风险网络模型

基于条件风险价值CoVaR和SIM单指数分位数回归技术,选取2012-2018年我国股市24行业指数周频数据,构建时变的跨行业尾部风险网络,通过网络拓扑结构反映系统性风险的空间关联及潜在变化趋势。此外,引入ARDL模型探究网络结构和宏观经济变量对股市系统性风险的长短期效应,最后对系统性风险进行预测。结果表明：(1)我国股市行业板块间存在明显的系统性风险空间关联和传染效应,风险溢出网络具有“小世界”特征;(2)网络连边集中度HHI呈明显的周期性变化。在尾部事件期间,HHI指标显著增加,风险网络呈较单一的中心节点结构,网络稳定性差;(3)通过节点风险传播强度和中心化程度发现,仅通过节点内部属性判断节点的系统重要性已不够全面和准确,应结合节点在网络中的位置和关联关系来判断;信息技术、医疗保健、商业和专业服务行业是风险网络中最有影响力的行业;(4)通过ARDL-ECM模型发现网络连边集中度是系统性风险的主要影响因素,并对股市系统性风险进行了高度准确的预测。本研究可为监管机构有效识别我国股市中有影响力的行业提供参考,依据关键行业的溢出关联制定针对性的风险防范措施,同时对风险溢出效应设立预警机制。     

基于Levy-GARCH模型的上证50ETF市场跳跃行为与波动特征研究

上证ETF50期权的发行推动学界开始关注其标的资产的波动特点。本文引入带跳跃的Levy-GARCH非高斯条件异方差模型，结合Fourier数值极大似然估计及回溯测试，对上证50ETF的跳跃和波动特征进行实证分析，并与上证综指、深证成指进行比较。研究结果表明，与国内主要市场指数相比，上证50ETF市场同样存在显著的条件异方差效应和随机跳跃行为，但波动率并不存在显著的杠杆效应。本文通过与多个市场和行业指数进行对照比较，并从行业特征、成份股特征、市场机制特点等角度解释了上证50ETF杠杆效应不显著的原因。