基于随机矩阵理论的加密货币网络拓扑性质研究北大核心CSSCI

金融资产之间的关联往往表现为一个复杂动态系统,不同资产之间存在着显著的联动性。对金融资产之间相依关系、风险传导的深入研究不仅能够及时防范风险冲击,规避损失,而且对促进金融市场健康发展具有重要意义。基于随机矩阵理论探讨加密货币网络拓扑性质,选取2018年3月20日至2019年12月31日37种主要加密货币为研究对象,运用非线性DCCA相关系数和传统的线性相关系数构建加密货币之间的相关系数矩阵,同时运用随机矩阵理论对两种相关系数矩阵进行去噪过滤,在不同的阈值下构建加密货币网络,研究加密货币之间的相依结构、网络拓扑性质和各加密货币的风险传染强度。研究结果表明,加密货币之间的非线性相依关系更加强烈。加密货币网络呈现出小世界效应,在不同的阈值下,加密货币网络的连接关系强度不同。当阈值较小时,加密货币网络比较稠密且稳定性较强;当阈值较大时,加密货币网络比较稀疏,此时加密货币网络的平均度和平均聚类系数也较小;并且两种相关系数矩阵下的加密货币网络主要表现为异配性。进一步研究发现,加密货币市场中存在大量随机噪声,根据随机矩阵理论去噪后加密货币之间的相关关系更加紧密,在同一阈值下去噪后加密货币网络平均度和平均聚类系数有所增大,异配性更加明显。通过对加密货币网络风险传染实证分析可知,以太坊和艾达币的风险最容易在网络中传染给其他加密货币。加密货币网络呈现出不同的局部时变特征,并且阈值较小时,网络的局部时变特征更加稳定。实践中建议最好从非线性的角度测量加密货币之间的相依关系,并且要考虑相依关系的动态性;从事加密货币的投资者要时刻注意加密货币资产之间的风险传导,特别是以太坊和艾达币对其他资产的影响;建议相关金融风险监管者加强对加密货币的监管,保证金融市场的健康发展。     

双长记忆GARCH族模型的预测能力比较研究——基于沪深股市数据的实证分析

GARCH族模型在金融风险的度量中有着广泛的应用。在考虑股市收益率和波动率序列双长记忆性的基础上,基于上证综合指数和深圳成份指数的日收盘价序列,从证券投资风险量化的角度,引入受险值VaR和相对正确符号指标PCS作为模型预测误差衡量指标,比较分析了双长记忆GARCH族模型在不同分布假设情况下的的拟合与预测精度。结果显示:偏t分布能较好描述沪深股市的厚尾特征;在较小的VaR水平下ARFIMA(2,d₁,0)-FIAPARCH(1,d₂,1)-skt模型对股市波动风险具有较强的预测能力,而ARFIMA(2,d₁,0)-HYGARCH(1,d₂,1)-skt对股市的涨跌趋势具有较强的预测能力。     

人民币汇率波动与江苏上市公司权益风险的相关性研究——兼论美国金融危机的影响

以2005年7月21日汇改以来的人民币兑美元汇率和江苏省上市公司日收盘价为研究对象,利用DCC—MVGARCH模型实证分析人民币汇率波动与上市公司权益风险之间的动态相关性,结果表明：人民币汇率波动与上市公司权益风险间总体而言呈动态负相关关系,美国金融危机的冲击对这种相关性产生了显著的改变,相比而言,食品、纺织和运输类上市公司的这种相关性受金融危机的影响比较大。     

金融危机背景下的大学生就业瓶颈及对策研究

在金融危机背景下,由于大学生毕业人数猛增、大学生就业结构性矛盾、大量留学生回归等原因,使大学生就业难问题更加凸显出来,已经成为社会关注的热点和难点问题。对大学生就业现状和就业瓶颈及其解决途径进行系统研究,以期为当前大学生就业难问题提供一些对策建议。     

长三角地区制造业碳排放脱钩研究

基于Tapio模型,发现自2006年以来,长三角地区制造业企业碳排放基本呈现弱脱钩状态。根据面板数据模型和空间计量模型,研究发现能源消费的经济增长弹性、经济增长率、第二产业增速、单位GDP能耗是影响长三角地区制造业企业碳排放脱钩的主要因素,且碳排放脱钩的空间相关性及差异性表现并不显著。未来应充分发挥市场的力量,从经济发展内部降低碳排放强度,深化产业结构调整,推动环保产业的发展,建立健全碳排放强度降低目标责任评价考核制度。     

基于MFXDMA方法的加密货币和中国股市间的多重分形交叉相关性研究

加密货币这一新兴的金融市场目前引起了学者的广泛关注。本文主要基于多重分形降趋移动平均交叉相关分析法(MFXDMA),以4类加密货币(比特币、以太坊、瑞波币和莱特币)、上证指数和恒生指数为研究对象,实证分析了加密货币单一市场、交叉市场间收益率的多重分形特征,以及加密货币和上证指数、恒生指数交叉相关性的多重分形特征。实证结果表明,比特币、以太坊、瑞波币和莱特币各单独市场的收益率具有长记忆性、非对称的多重分形特征。4个加密货币市场中以太坊的市场效率最强,而比特币的市场效率最弱。加密货币市场对内地股市和香港股市产生了一定影响,市场间的交叉相关持续性增强。通过对比特币、比特币和以太坊交叉市场采用中心和前向移动平均法进行对比分析,实验表明本文使用后向移动平均法的结果是稳健的。最后通过滑动窗技术,研究了单一市场和跨市场相关性、波动函数的时变特征,结果表明比特币和以太坊,上证指数和恒生指数时变特征具有一定的相似性,并且上证指数比恒生指数更易受加密货币市场的影响。     

气温指数保险定价中的温度预测模型评价——基于保险人及被保险人视角

合理定价气温指数保险关系着保险人及被保险人共同利益,而温度预测是气温指数保险定价的关键,现有关于温度预测模型的选择只是单纯从预测精度考虑问题,评价标准过于单一。根据气温指数保险投保人多为广大农民的现实,基于保险人及被保险人视角,构建了更加客观的评价模型,并以长江中下游中稻气温指数保险合约为例,比较了时间序列模型和回归模型,结果表明,如果单纯从模型预测精度角度来看,两种模型基本相当;但若运用所构建的评价模型来分析,用时间序列模型预测气温,进而为合约定价,可使保险公司获得更高的保费收入,对被保险人来说,虽然支付了稍高的费用,但期末获得正收益的概率却大大提高了,因此时间序列模型较优。     

基于投影寻踪分类模型的农村消费结构评价

优化农村居民的消费结构是全面建设小康社会的重要问题之一.文章根据投影寻踪分类模型对近几年来我国31个省、市、自治区农村居民消费结构进行了综合评价,依据最佳投影方向判断各消费指标对综合评价目标的贡献大小及演变规律,通过投影值对样本进行综合评价分类,并对优化农村居民消费结构提出了相应的建议.     

中国汇市与股市间的时变冲击影响研究

股市和汇市的动态关系研究对于宏观金融政策制定和微观投资决策具有重要参考价值.针对金融时间序列长记忆特征,改进Primiceri时变VAR模型(向量自回归模型),给出长记忆动态VAR模型.基于2005年8月1日至2011年10月20日的人民币对美元汇率、中国上证综合指数和美国标普500指数的日价格数据,利用长记忆动态VAR模型实证分析中国汇市与中美股市问的动态冲击影响关系.实证结果表明,人民币汇率和中国股价收益率序列具有长记忆特征,美国股价收益率具有反持续性特征;存在人民币汇率波动对中美股市波动的单向冲击影响关系,且汇市对股市的冲击持续期为7天左右,前3天的冲击影响具有一定的时变特征,但这种时变性具体表现为结构突变特征;人民币汇率波动对于股市冲击影响的时变性在短期与汇率机制改革政策有关,在长期与金融环境剧变有关.     

上海股市收益的多重分形特征的实证研究:一种新的MFDFA方法

介绍了一种新的MFDFA(multifractal detrended fluctuation analysis)方法,分别利用此MFDFA方法和基于滑动窗技术的此MFDFA方法研究了上证综指日收益率序列的波动特征.一方面,验证了此方法的有效性以及滑动窗MFDFA方法的精确性;另一方面,实证结果表明上证综指收益率序列具有多重分形特征,小幅波动具有持续性,大幅波动具有一定程度的反持续性.