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。     

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。     

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...     

跳跃、共跳和非预期宏观信息

文章基于5 min高频数据研究了股票市场和债券市场资产价格的高频跳跃和共跳以及它们与定期发布的宏观经济信息的关系.结果表明,股票市场和债券市场具有显著的跳跃性和共跳性,债券市场跳跃的概率远高于股票市场,而股票市场的跳跃幅度远高于债券市场.非预期宏观经济信息不仅显著地影响股票市场和债券市场的跳跃幅度,还影响两个市场的共跳.定期发布的国内生产总值、固定资产投资、居民消费价格指数、采购经理指数、工业品出厂价格指数、贸易差额和工业增加值等指标显著地影响股市债市的共跳.     

基于状态依赖Hawkes过程的我国股市限价指令簿事件激励效应研究

指令驱动市场中,交易者对委托指令的提交和撤销往往表现出非平稳性和集聚性特征。量化评价限价指令簿事件间的激励关系,是探究限价指令簿动态演化的基础,指导交易者行为决策的重要参照。本文利用我国股票逐单委托数据重建了实时演化的限价指令簿,基于状态依赖Hawkes过程分析了不同市场状态下各类限价指令簿事件的自激励和互激励效应。共采用三种不同设定的状态依赖Hawkes过程模型进行实证分析,并探讨了我国股市中交易者的行为特征。实证结果表明,总体上我国股市中限价指令簿事件的自激励效应强于互激励效应,且不同市场状态下存在显著差异。激进事件所产生的互激励效应更为强烈,通过激进程度划分事件类型更能反映事件冲击和交易者的信息学习行为。     

支持向量回归方法的跳跃扩散汇率期权定价

本文构建一种新的汇率期权定价模型.采用基于统计学习理论通用学习方法支持向量回归技术,引入跳跃扩散模型捕获汇率市场动态过程的跳跃,以提高汇率期权价格预测效果.新模型采用模型参考结构,结合了参数方法与非参数方法各自的优势.SVR技术中用SV模型估计汇率市场的波动率,作为支持向量回归的输入值.实证表明新的汇率期权定价模型的预测效果明显好于传统汇率期权定价方法.     

系统性跳跃风险与贝塔系数时变特征

为了从系统性跳跃风险这一微观层面探讨贝塔系数的时变特征,本文采用mcp统计量检验A股市场的系统性跳跃风险,并利用理论上更加稳健的TBV_EW统计量估计系统性跳跃的贡献;运用"已实现"方法分解连续性贝塔和跳跃性贝塔,并分别检验连续性贝塔和跳跃性贝塔的稳定性。研究结果表明,A股市场的系统性跳跃风险是显著存在的,阈值修正的TBV_EW统计量有更好的小样本性质;短期连续性贝塔稳定性较差,中期和长期连续性贝塔比较稳定,而短期、中期和长期跳跃性贝塔的稳定性都很差。因此,短期贝塔系数的不稳定主要来自于连续性贝塔,而中期和长期贝塔系数的不稳定则来自于跳跃性贝塔。     

基于符号收益和跳跃变差的高频波动率模型

基于符号收益率的视角,对现有的HAR-RV类及其跳跃扩展模型进行相应分解,构建新型的HAR-RV类波动率模型.进一步,结合符号收益和不同的跳跃识别检验方法,提出了包含符号跳跃变差的HAR-RV类模型,并利用样本外滚动窗预测技术和"模型信度设定"(MCS)检验法评价了各种新旧HAR-RV模型对我国沪深300股价指数波动的预测能力.结果表明:基于C_TZ跳跃识别检验的符号跳跃变差能显著改善波动率模型的短期预测能力,但在中长期波动预测时,符号跳跃变差未能明显提升HAR-RV类模型的预测精度;新提出的HAR-S-RV-TJ-TSJV模型和HAR-S-RV-TJ模型分别在对短期(未来1天)和中长期(未来5天和20天)的波动预测检验中,展现出了最高的预测精度.     

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Hawkes过程的国际原油市场与中国股票市场大幅波动联动性研究

考虑国际原油市场与中国股票市场之间的大幅波动存在联动性,本文采用二维标值Hawkes模型对2007年至2019年8月的布伦特原油期货和沪深300指数的日度数据中大幅波动的单市场延续和跨市场传染的传播特性进行建模。实证结果表明：(1)Hawkes过程可以较好地拟合国际原油和中国股市之间大幅波动的自激发和互激发效应,并捕捉资产收益率在时间和空间上的聚集性、持续性和溢出性;(2)原油市场和中国股市的大幅波动均存在较强的自激发效应;(3)原油市场和中国股市之间大幅波动的互激发效应具有统计意义上的显著性,但在实际影响方面相比于自激发效应更为微弱。本研究对股票市场建设、资产配置和风险防范均有一定意义。     

考虑共同跳跃的波动建模:基于高频数据视角

针对共同跳跃研究的不足,文章沿袭已有理论框架,采用常用的日内跳跃检验方法,构建了共同跳跃(协)方差和连续样本路径(协)方差,并扩展HAR-RV-CJ模型,将(协)方差、共同跳跃置于统一波动模型框架内。通过对上证综指和深圳成指高频数据的实证分析,结果显示两指数共同跳跃占其各自的跳跃比例较大,且基本上都是同方向的跳跃;共同跳跃(协)方差和连续样本路径(协)方差对已实现(协)方差的影响都是显著的,考虑共同跳跃影响有助于提高(协)方差建模的准确性。此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。     

不完全市场中相关性风险的对冲策略研究

随着我国资本市场的进一步完善,以及市场波动的更加剧烈,投资者对于相关性风险的关注日益增强,如何对冲相关性风险是一个亟待解决的重要课题。本文在基于跳跃的不完全市场中,以带有跳跃的价格过程为基础,引入相关性随机过程,依据期权的希腊字母对冲原理,构建相关性风险的对冲策略——卖出一份股票指数看跌期权同时买入若干份对应个股的看跌期权和若干份标的股票,使投资组合保持资产波动率以及价格跳跃风险中性,进而通过卖出组合中指数期权的相关性风险溢价来对冲个股组合的相关性风险。本文选取2007年3月到2013年3月香港恒生指数及其成份股期权的日数据用以实证分析,结果表明:该策略能够对冲个股投资组合的相关性风险,且在大部分情况下获得显著为正的收益。本文对事前构建对冲策略以规避极端事件发生时的相关性风险具有重要的参考价值。     

沪深300指数跳的逐点检验及动态分析

作为金融衍生产品标的,沪深300指数是否存在跳以及跳服从怎样的动态规律对资产定价和风险管理都十分重要。本文提出新的时点方差估计方法,构造渐进性质更好的跳检验统计量,以此对沪深300指数5分钟数据进行时点跳检验,在此基础上对跳的动态变化进行分析。实证结果表明,沪深300指数存在跳,跳发生次数服从Poisson过程,但跳发生概率随时间变化,具有时变性;跳幅分布具有厚尾性并向右偏斜,分布随时间发生变化,不服从同分布假设。本文的研究结果为相关研究提供了基础性实证结论。