风险度理论及其实证研究

在对已有风险管理方法分析与回顾的基础上,基于金融市场显著的非线性特征,本文提出了风险度向量方法这一完整的理论分析框架以对非线性风险进行有效监控。实证研究表明该方法能够科学地反映金融市场的波动性风险状况与非线性本质。     

中国投资基金波动择时能力的实证研究

投资基金的择时能力是基金绩效评价的核心内容。本文通过引入收益择时因子改进了Busse的波动择时模型,并以此为工具从波动时变性的角度对我国证券投资基金的择时能力进行了实证研究。实证结果表明,不仅中国证券投资基金具有较为显著的波动择时能力,开放式基金的波动择时能力强于封闭式基金;而且改进的波动择时模型优于Busse波动择时模型。     

基于随机贴现因子方法的权证定价研究

本文应用随机贴现因子方法,考虑了标的资产服从杠杆随机波动率(SV-L)模型下的权证定价问题。首先,基于保险精算中的Esscher变换,设定随机贴现因子为状态变量的指数仿射函数,基于该随机贴现因子能够给出不完全市场中权证唯一的理论价格;然后,假设标的资产服从SV-L模型,结合指数仿射随机贴现因子,推导出风险中性概率测度下标的资产收益的动态过程;最后,给出了基于在沪深交易所上市的认购权证的实证研究。结果表明,提出的权证定价模型的定价效果优于经典的Black-Scholes(B-S)模型的定价效果。     

仿EM的多变量缺失数据填补算法及其在信用评估中的应用

数据缺失会显著降低信用评估模型的准确性和可用性，尤其是多变量同时有数据缺失时。本文针对模型应用阶段的多变量数据缺失问题，提出了一种新的数据填补算法。该算法由两阶段构成：准备阶段和数据填补阶段。在准备阶段，算法基于朴素贝叶斯方法以初始数据集进行训练，对每个可能缺失的变量构建起相应的单变量预测估计模型；而数据填补阶段则借鉴了EM算法的思想，利用前期的单变量预测估计模型，对给定的多变量数据缺失样本进行交替迭代，逐步填补更新。理论证明，该算法具有单调收敛性。以人人贷数据集和UCI提供的德国和澳大利亚两个信用评估基准数据集为例，将其与众数填补法、EM填补法进行性能对比实验，结果表明本文方法的数据还原性能和填补后信用评估准确性都明显更优。这为解决信用评估时的数据多变量缺失问题提供了一种更好的处理方法。     

中国股指期货市场期现套利及定价效率研究

分析 ETF 基金组合与沪深 300 指数期货合约的套利交易,研究中国股指期货市场定价效率及投资者行为对其的影响．根据资金来源不同,将套利分为自有资金套利与融资融券套利两类,据此计算两类套利的无套利区间．套利交易分析结果表明,部分合约反向套利机会远大于正向套利,套利机会呈单边趋势．虽然所有套利交易的平均利润大于零,但大部分合约正向套利平均利润大于反向套利平均利润,且在统计上更为显著． 正向套利利润随到期日的临近而衰减,显示出成熟市场的特征,而反向套利则相反,显示出套利的无效率．     

基于 EIS 的杠杆随机波动率模型的极大似然估计

杠杆随机波动率( SV-L) 模型在金融计量学文献中已经引起了广泛的关注,然而,它的参数估计一直是一个难点． 本文基于有效重要性抽样( EIS) 技巧,给出了 SV-L 模型的极大似然( ML) 估计方法． 为了检验提出的 EIS-ML 方法的精确性以及小样本性质,构建了蒙特卡罗( MC) 模拟实验． 结果表明,EIS-ML 方法是非常准确和有效的． 最后,将 EIS-ML 方法应用于实际数据,选取上证和深证综合指数的日对数收益率数据为研究样本,利用 SV-L 模型对中国股市进行了实证分析． 结果表明,中     

全链接分散化多阶段投资组合评价研究

现有多阶段分散化投资组合评价模型都是基于各阶段实际收益率来构建的,然而由于投资组合在各阶段的联系主要体现在财富的动态变化过程中,因此基于财富动态方程来构建多阶段投资组合评价模型更加符合实际.本文基于投资组合与前沿面的距离,给出多阶段投资组合效率的定义.在均值-方差框架下,基于财富过程构建不同导向下的全链接分散化多阶段投资组合评价模型,利用动态规划方法得到投资组合效率的解析式.最后,通过数值仿真检验了传统多阶段分散化模型与本文所提出模型之间是存在显著差异的.     

基于藤结构Copula-SV模型的外汇投资组合风险分析

文章针对现有时间序列统计模型对高维金融资产收益率特征描述不充分导致的风险度量不准确问题,构建了藤结构Copula-SV模型,用以对单个外汇资产收益率的波动异方差性和外汇资产间的复杂相关性进行描述.基于四种外汇资产(美元、欧元、日元和港币)的实证结果表明藤结构Copula-SV模型能较好地描述外汇资产的波动异方差性和复杂相关性,且基于拟合模型采用对偶变量法的Monte Carlo模拟计算出来的VaR通过了Kupiec失败率检验.     

美国次贷危机的传染机制及其对中国金融经济的影响

本文利用动态条件相关多元GARCH模型（即DCC—MGARCH模型）对有关市场数据进行动态相关性分析,并紧密结合对经验事实的观察,探讨次贷危机爆发后美国与中国的金融市场和世界主要商品市场——石油市场的动态变化机理,揭示危机在不同的金融市场之间、商品市场之间以及与实体经济之间,通过资本流动、信息传递以及投资者心理和预期变化来传导的动态传染机制,特别是危机对中国金融经济的影响机制和表现。     

基于贝叶斯多变量厚尾随机波动模型的期货与现货联动效应研究

针对多变量随机波动模型难以刻画金融时间序列尖峰厚尾特征的问题,构建了贝叶斯多变量厚尾随机波动模型。通过模型的贝叶斯分析,选择参数先验分布,设计基于Gibbs抽样的MCMC算法,据此估计模型参数,解决多变量随机波动模型参数较多难以估计的问题;并利用沪深300股指期货与现货交易数据进行实证分析。研究结果表明：贝叶斯多变量厚尾随机波动模型能更准确地刻画金融市场的波动特征以及金融市场间的波动溢出效应。