收益率周末效应中的非理性因素

针对周内各日收益率差异的来源问题,在引入非理性风险因素的基础上,建立周末效应的超额收益率模型.该模型利用投资者对小概率的反应偏差来衡量投资者非理性偏差,考虑非理性风险和市场风险对周内各日的超额收益的影响.     

沪市VaR估计误差及其实证

风险价值是一种概率估计,造成风险价值的预测有误差.利用不同分布条件下VaR估计的置信区间来度量风险价值的预测误差,能使风险价值的估计更精确.对沪市周、月收益率进行实证研究,得出月收益率比周收益率的波动性大,参数法有高估风险的迹象.     

基于GARCH-VaR模型的金融科技风险测度

文章以上证互联网金融主题指数与中证申万互联网金融主题指数的日收益率作为样本，运用GARCH-VaR模型度量我国金融科技风险，通过比较分析不同的模型和序列分布后，选取在Students’t分布下的GARCH(1,1)模型计算VaR值，并通过进行Kupiec的失败频率检验提高结论准确度。研究表明：我国金融科技市场波动强烈；上证互金指数收益率分别有90%、95%和99%的概率将平均损失控制在2.36%、3.21%和5.32%内，申万互金指数收益率则分别控制在2.26%、3.14%和5.45%内；对不同收益率序列的VaR值进行对比分析，发现相较于传统金融，新兴金融科技创新遭遇极端损失的可能性及损失的额度更高。     

基于行为资产定价模型的A、B股市场分割研究

文章将行为资产定价模型引入到分割市场的股票定价分析.通过交易量和换手率两个指标来构造行为市场组合.并以此为基础测算股票的行为贝塔.研究发现,A、B股市场噪声交易者风险均较为显著,且噪声交易者风险对于股票收益率具有显著的影响,噪声交易者风险越大,股票收益率越低.由于沪市与深市的市场特性不一样,噪声交易者风险对于两市B股的折价率影响不同.在沪市,A、B股噪声交易者风险之差与折价率呈现显著的正相关关系,对B股折价有一定的解释力,而在深市,噪声交易者风险对B股折价没有显著影响.     

教育与工资不平等：中国城镇地区的经验研究

 本文在国家统计局2005年全国1%人口抽样调查数据的基础上生成省级层面的数据，以此分析教育与我国城镇职工工资不平等的关系。研究发现职工教育水平的分布和教育收益率的分布都对工资不平等产生显著影响：一方面，职工平均受教育水平越高和职工受教育水平分布越平等的省市工资差距越小；另一方面，劳动力市场上的教育收益率越高、不同群体之间教育收益率的差异越大，则工资不平等程度越高。     

融资约束下CPPI策略风险分析

在融资约束之下,通过定义三种资产状态,文章计算出投资组合价值在三者之间的转移概率矩阵,并推演出各概率值与风险乘数、资产波动率、期望收益率、无风险收益率和投资者风险偏好诸要素之间的增减关系.以沪深300指数作为风险资产,在四类典型波动的市场,推算出融资约束下不同调整周期与风险乘数对应的期末组合价值以及各状态的期初期末转移概率,并阐述了市场状况与投资组合保险策略的选择关系以及风险头寸与组合保险失败的联系.     

基于马尔可夫域变模型的上海股市收益率非线性特征分析

针对股市收益率在不同时期内具有不同的均值、波动性和持续性等非线性特征，引入马尔可夫域变模型（MRSM）对上海股市收益率的均值与波动性的对应关系以及高、低收益率状态转换特征进行分析，结果表明马尔可夫域变模型与GARCH类模型相比较，显著地提高了对股票市场行为的描述能力。它不仅可以从动态角度明确刻画金融市场的“收益与风险”相对称的特征，而且可测定不同状态持续的可能性和由一种状态转向另一种状态的概率。     

证券市场收益率分布时变性的经济学分析及其我国的经验证据

 当投资者预期不一致时，现金流贴现模型用以作为资产价值判断标准的统一性就遭到了破坏，预期相对悲观与乐观的投资者形成了市场交易的两大阵营，由这两大阵决定的卖力与买力的相对能量决定着证券投资收益率的分布特征，无论现实市场价格向哪个方向变动，市场交易的实现都会使证券资产向预期乐观的投资者集中，这种证券资产的集中过程对应着资产收益率分布的时变性，本文不仅从理论上探讨了收益率分布时变性的微观经济基础，而且还以我国上证指数的一个完整的牛熊市周期的实际数据为研究样本，从实证分析的角度证实了股票收益率分布时变性的存在性以及不同阶段收益率的分布特征，并运用马尔可夫概率转移矩阵考察了收益率分布的动态变化过程。     

国内外原油市场的交互相关性分析——基于多重分形的统计测度

以国内和国际代表性原油市场价格收益率序列为研究对象,运用交互相关统计量和多重分形分析法,研究国内和国际原油市场价格波动的交互相关关系及市场风险大小。实证结果表明:国内外原油市场价格收益率序列之间存在交互相关关系,且这种关系具有多重分形特征;收益率序列之间的交互相关关系有多重分形性的强弱;小波动和大波动的长程相关性及收益率序列的胖尾分布均是形成多重分形性的原因。     

比特币市场风险测度的实证研究

文章通过实证分析提出比特币市场价格风险测度体系,从比特币收益率序列的分布、波动性以及是否存在杠杆效应方面着手,在t分布和GED分布假设下,建立Garch(1,1)模型、Egarch(1,1)模型、Tarch(1,1)模型和Parch(1,1)模型,选择合适的模型估算99％和95％置信水平下的比特币风险的VaR值,并采用Kupiec方法对VaR模型进行了返回检验.结果显示,比特币市场价格波动剧烈,具有尖峰后尾特征,不存在杠杆效应,而GED分布的Garch模型是计算比特币市场风险的最合适模型.     

沪深股市的风险测度研究

本文比较风险测度方法在不同置信水平下是否能力有效测度沪深市场风险.针对上证综指收益率具有自相关、波动集聚性和杠杆效应特征,运用ARMA-GJR模型对上证综指的负收益率序列进行MLE以求出条件均值和方差以及标准残差序列,运用10%的数据作为极值数据运用MLE方法来估计广义帕累托分布,还对风险测度方法的估计效果进行分析,认为极值VaR能有效测度沪深股市风险.     

有限时间破产概率的表达式

本文研究了具有随机收益率的一类离散风险模型。在净损失额为Pareto分布、随机收益率分别为均匀分布、Pareto分布与Weibull分布的情况下,采取有限部分推导与随机模拟相结合的方法,对此类问题的有限时间破产概率的渐近表达公式进行了探索性研究,提供了获取未知渐近表达式的一个行之有效的实验方法。     

考虑期货的电力市场竞价风险分析

文章将GARCH-EVT-Copula组合模型应用于电力市场,以EVT刻画收益率的尾部分布,采用GARCH模型来度量电价资产收益率的波动性和异方差性,Copula函数反映电价现货市场与期货市场相关性,并以每天同点时刻数据建模,对现货与期货交易并存的北欧电力市场发电商竞价动态风险进行了实证分析。并应用Kupiec失败频率检验方法对竞价风险模型进行评估,分析表明:t-Copula连接函数能体现资产相关性,能更准确度量考虑期货的发电商动态竞价风险。     

国内外石油市场的市场风险测算及比较

根据石油市场收益率的基本特性,文章从收益率的波动性与概率分布出发,将能准确度量时变风险价值的ES-GARCH-GED模型应用到布伦特石油和大庆石油的风险测算:然后将两个市场的ES风险值进行了比较,发现国际石油市场的市场风险明显大于国内石油市场的市场风险;而产生这些差异的主要原因则是国家对石油市场的严格控制扣国际石油市场的期货投机过于猖獗.     

基于连接函数的 整合风险度量研究

 本文利用连接函数（Copula）解决整合风险管理中不同类型风险的联合分布建模问题，提出了基于连接函数的整合风险度量Copula-VaR及其蒙特卡洛模拟算法；以深圳发展银行和上海浦东发展银行为研究对象，将Copula-VaR与N-VaR和Add-VaR这两种业界常用的近似整合风险度量方法进行了实证比较分析，发现:与Copula-VaR相比，N-VaR和Add-VaR存在高估风险的倾向，而其主要原因则是由于N-VaR和Add-VaR对信用收益率与市场收益率之间的相关结构进行了不符合实际的假设。     

宏观经济变量对银行间国债收益率的影响

文章采用VAR建模方法,将国债指数收益率与5个经济变量作为一个动态系统,通过脉冲响应函数与方差分解技术考察银行间国债财富指数波动过程中来自经济变量的冲击,分析了经济变量对国债指数收益率的影响程度以及相对重要性.结果表明经济变量因素对我国银行间国债市场的影响较为明显,市场上对于通货膨胀风险的补偿要求较高,与股票市场"跷跷板"效应明显,投机风险较大;从各变量影响国债市场波动的相对重要性来看,股票收益率变量排在第一位.     

Beta系数跨期时变与公司估值

从理论上剖析Beta系数跨期时变、时间要素设定差异对系统性风险度量及公司估值结果的影响,并以2005年1月1日至2014年12月31日为样本周期,以有色、钢铁、石化、房地产、银行等5个周期性行业板块收益率及市场平均收益率的周数据和月数据为研究样本,对理论分析结论进行实证检验。研究发现：（1）时间要素设定差异会显著影响Beta系数稳定性;（2）时间要素设定差异对系统性风险度量及公司估值结果影响显著;（3）审慎设定时间要素,有利于提高Beta系数稳定性,同时降低系统性风险度量及公司估值误差。其中,“5～10年”是更为可取的Beta系数估计时段,并应优先选择以“周”为单位的收益率度量时限,其次是以“月”为单位。     

中小企业板中期绩效不佳的实证分析

作为多层次资本市场的重要组成部分,中小企业板(以下简称为“中小板”)自2004年6月25日正式设立以来,市场表现大大出乎各界人士的美好预期,其中两个现象尤其引人注目:(1)初始收益率(即首日涨幅)普遍惊人,其中31.6%的个股初始收益率超过100%,57.89%的个股初始收益率超过50%;(2)上市后持续低迷,市场表现普遍不尽人意,68.4%落后于同期A股指数,仅有31.6%的个股跑赢同期市场指数。     

中国股市高阶矩风险及其对投资收益的冲击

本文首先建立NAGARCHSK模型,推算市场收益率的条件高阶矩序列,在此基础上建立引入高阶矩风险的收益-风险时变四因子状态空间模型,并基于2000-2016年中国股票市场的收益率数据,实证探究不同时期市场高阶矩风险对投资收益的冲击.结果显示:我国股票市场收益受到高阶矩风险的影响,并且条件高阶矩序列表现出时变和波动聚集的特征,大规模的全球性金融危机和国内市场的重大风险事件均会使股市收益的条件高阶矩序列出现持续的异常波动.在未出现极端金融危机的稳定时期,市场收益率的条件方差会趋于对投资收益产生正向影响,条件偏度和条件峰度对投资收益的影响在正向和负向之间不断交替,增加了投资收益的不确定性.然而在全球性的极端金融危机时期,市场收益率的条件方差会转而对投资收益产生负向影响,条件峰度则会对投资收益带来持续的正向影响.     

基于VaR方法的市场风险和信用风险的度量

市场风险和信用风险是金融机构所面临的最主要的两类风险。在金融市场迅猛发展的今天,对两类风险的度量和管理成为了金融机构面对的重大挑战之一。VaR模型最初用来度量市场风险,它以严谨的概率统计理论作为依托,将市场风险高度概括为一个数字。之后,VaR方法被引入到信用风险管理中,其中CreditMetrics模型是一个典型例子。文章最后对综合度量市场风险和信用风险进行了初步探讨。