混合正态双因子已实现SV模型及其实证研究

  传统的波动率模型(如GARCH模型和SV模型)采用日度收益率数据对波动率建模,忽略了日内高频数据包含的丰富信息。同时,资产收益率的波动率往往展现长记忆性,资产收益率的分布展现非正态性(尖峰、厚尾),传统的波动率模型不能很好地刻画现实资产收益率的这些特征。         将包含丰富日内高频信息的已实现波动率引入传统低频SV模型中,同时考虑已实现波动率偏差修正、波动率长记忆性和资产收益率的非正态性(尖峰、厚尾),构建混合正态双因子已实现SV(2FRSV-MN)模型。 为了估计2FRSV-MN模型的参数,给出灵活且易于实现的基于连续粒子滤波的极大似然估计方法。 蒙特卡罗模拟实验表明,给出的估计方法是有效的。 采用上证综合指数和深证成分指数5分钟高频交易数据,对提出的2FRSV-MN模型进行实证检验。         研究结果表明,已实现波动率是真实日度波动率的有偏估计(下偏),沪深股市非交易时间效应强于微观结构噪声效应;沪深股市具有强的波动率持续性和显著的杠杆效应,且杠杆效应只存在于短记忆波动率因子过程中,长记忆波动率因子过程中存在反向杠杆效应;根据赤池信息准则,2FRSV-MN模型比其他模型具有更好的数据拟合效果。 对风险值的估计结果表明,2FRSV-MN模型能较好地测量金融市场风险,但并非一定是具有最好的风险测量效果的模型,这取决于选取的概率和数据。         研究结果不仅为投资者和监管机构提供了信息和决策参考,也丰富了基于高频数据的波动率建模和市场风险测量的研究。     

基于GARCH模型和SV模型的VaR 比较

简单介绍了VaR 的含义及计算方法,指出推测市场因子的波动情况是计算VaR 的关 键. 通过对比GARCH 和SV 模型,得出SV 模型更能刻画金融市场的实际特征. 将随机波动SV 模型应用于VaR 的计算,最后作实证研究. 通过与GARCH 模型下的结果对比,说明基于SV 模 型计算的VaR 更具有动态性和准确性,VaR 更贴切地反映了金融市场的风险水平     

基于GARCH模型和SV模型的VaR 比较

简单介绍了VaR的含义及计算方法,指出推测市场因子的波动情况是计算VaR的关键.通过对比GARCH和SV模型,得出SV模型更能刻画金融市场的实际特征.将随机波动SV模型应用于VaR的计算,最后作实证研究.通过与GARCH模型下的结果对比,说明基于SV模型计算的VaR更具有动态性和准确性,VaR更贴切地反映了金融市场的风险水平.     

多元长记忆SV模型及其在沪深股市的应用

对多元长记忆随机波动进行建模,并给出了相应的谱似然估计方法以及在多元随机波动模 型框架下分数维协整的检验步骤. 最后用上海和深圳的数据对所给的模型与方法进行了实证检验.     

双因子非对称已实现SV模型及其实证研究

在基本的SV模型中引入包含丰富日内高频信息的已实现测度,同时考虑其偏差修正以及波动率非对称性与长记忆性,构建了双因子非对称已实现SV（2FARSV）模型.进一步基于连续粒子滤波算法,给出了2FARSV模型参数的极大似然估计方法.蒙特卡罗模拟实验表明,给出的估计方法是有效的.采用上证综合指数和深证成份指数日内高频数据计算已实现波动率（RV）和已实现极差波动率（RRV）,对2FARSV模型进行了实证研究.结果表明：RV和RRV都是真实日度波动率的有偏估计（下偏）,但RRV相比RV是更有效的波动率估计量;沪深股市具有强的波动率持续性以及显著的波动率非对称性（杠杆效应与规模效应）;2FARSV模型相比其它已实现波动率模型具有更好的数据拟合效果,该模型能够充分地捕获沪深股市波动率的动态特征（时变性、聚集性、非对称性与长记忆性）.     

偏正态随机波动模型及其实证检验

首先构建了有杠杆效应的随机波动模型(SV-L),证明了其波动随机项的条件分布为两个偏正态分布,由此称该模型为偏正态随机波动模型(SV-SN).接下来讨论了SV-SN模型的经济含义以及对应随机波动项的统计特征.最后利用沪深两市的指数收益数据对模型进行了实证研究,其结论为:相对于一般的SV模型,SV-SN模型的拟合效果更好;新息具有减弱后期波动之效应;与理论预期一致,单位负新息比单位正新息引致的波动要大.     

基于随机波动性模型的中国股市波动性估计

采用动态随机波动性模型实证研究了中国股票市场的波动性. 通过基于马尔可夫链蒙 特卡罗(MCMC) 模拟的贝叶斯分析方法,较好地估计了随机波动性模型中的参数与波动性序 列. 基于中国股市数据进行的实证结果表明,与ARCH 类模型相比,随机波动性模型能更好地 描述股票市场回报的异方差和波动性的序列相关性.     

基于TDAR模型的VaR估计方法及应用

文献中, 在险值估计方法一般基于线性假设, 但是该假设在实际中很难满足,需要为此提出非线性的在险值估计方法。与以往传统模型一般假定变化发生在"时间"点上不同,门限双自回归 (TDAR)因状态空间的不同而建立不同模型来对非对称性、结构变点等非线性现象进行刻画,并同时允许均值和波动率过程的结构变化。本文首次基于TDAR建立TDAR-VaR方法,并对上证指数和香港恒生指数进行了实证研究和对杠杆效应进行了分析。实证分析发现TDAR-VaR较好地预测了市场风险。     

非线性多因素投入产出模型研究与应用

本文通过对投入产出模型基本假定的修改,提出了非线性多因素投入产出静态模型,讨论了非线性模型中完全消耗系数矩阵函数及模型有经济意义解的存在性与算法,并对全国种植业非线性多因素模型进行了分析和计算。     

基于ARCH模型族的沪深股市波动率研究

金融资产收益的波动率研究已成为金融计量学的核心领域,通过对上证综指和深圳成指收益率检验,发现收益率都具有ARCH效应,过去的波动对未来的影响是逐渐衰减的,且我国两市的股指收益率都具有杠杆效应。     

股票收益随机波动模型研究

通过对金融资产时间序列数据特点的分析,指出GARCH模型在描述金融资产时序数据的局限,尝试用随机波动模型刻画股票收益的波动规律,采用GMM方法估计模型参数,并以上海证券交易所综合指数日收益率数据为样本,对沪市指数收益波动进行实证研究,探讨涨跌停板制度对股市波动的作用。     

基于非仿射随机波动率模型的期权定价研究

本文应用快速傅里叶变换(FFT)方法, 考虑了标的资产服从非仿射随机波动率模型下的期权定价问题。首先, 应用偏微分方程扰动分析法, 得到了标的资产对数价格分布的近似特征函数; 然后, 应用傅里叶变换及其逆变换, 推导了欧式期权的拟闭型定价公式, 对此公式应用FFT方法可以快速得到高精度数值解。数值实验表明, FFT期权定价方法是非常精确的和有效的; 最后, 给出了基于恒生指数认购权证的实证研究。实证结果表明, 非仿射随机波动率期权定价模型比经典的Black-Scholes模型具有更高的定价精确性。     

金融衍生品投资与企业现金流波动风险研究

为了揭示金融衍生品对企业现金流波动风险的影响机制与效应,以我国沪深A股2015~2018年制造业上市公司为研究对象,运用Heckman两阶段回归模型进行实证研究。研究发现:公司使用金融衍生品降低了现金流波动风险;当经营风险大、信息不对称程度高以及代理冲突严重时,其降低幅度更高,揭示出金融衍生品的主体需求和效应差异。进一步分析发现,外汇衍生品和商品衍生品发挥了降低现金流波动风险的作用,而利率衍生品的效应不显著;金融衍生品加剧了特质风险但对系统性风险无显著作用,并且对公司价值未产生显著影响。     

基于马尔科夫随机波动和极值理论的风险测度

针对金融资产波动的时变、聚集以及状态转换等特征,将马尔可夫转换模型和随机波动模型相结合,同时考虑波动尾部的状态分布,构建MSSV-t模型,然后将收益序列转化为标准残差序列,在此基础上,应用EVT模型对标准残差进行建模,进而构建基于MSSV-t-EVT的VaR测度模型,最后对该模型的有效性进行检验。研究发现：MSSV-t-EVT模型能够有效识别上证指数（SSCI）的波动转换特征,并且能合理地测度该指数的收益风险,尤其在高的置信水平下表现更好。研究结论表明MSSV-t-EVT模型能较为准确的刻画股市剧烈波动的事实,可用于交易风险控制和对市场异常波动的预警。     

金融波动性及实证研究

本文利用分形市场理论解释金融市场的波动性和持续性,讨论了方差序列的持续性和协同持续性,研究了VaR的波动性和持续性问题。最后利用中国股市数据进行了实证研究。     

基于机制转换与随机波动的我国短期利率研究

本文针对我国短期利率具有非线性,易受政策影响,波动较大并存在结构变化等特点,在Smith(2002)机制转换随机波动模型基础上,引入了非线性漂移项,并同时考虑了随机波动方程中常数项、滞后一阶项及方差的机制转换。该模型应用于我国银行间7天同业拆月度利率的研究发现,银行7天同业拆借利率存在明显的非线性、机制转换和波动的水平效应,而且引入机制转换后波动的持久性显著下降。另外,研究还发现高位概率对应着高的波动率和高的通货膨胀率,而低位概率对应着低的波动率和低的通货膨胀率。     

随机波动HJM框架下可违约债券市场波动结构的实证研究

波动结构对于可违约债券及其衍生品的定价和风险管理具有重要意义.利用AAA级企业债券价格数据,基于中国可违约债券市场构建三因子可违约随机波动HJM模型,并对其进行有限维马尔科夫仿射实现.在此基础上,从波动因子的随机波动特征、相关性结构和贡献度3个方面对中国可违约债券市场的波动结构进行系统分析.研究结果表明,样本期内中国可违约债券隐含的无风险利率和信用利差的波动率中含有显著的随机波动过程,且其数值呈现持续增大的趋势;无风险短期利率、短期信用利差和随机波动过程3个主要波动因子之间存在显著的相关关系;各波动因子的风险贡献度随时间推移而发生明显的波动.在经济向好时期,无风险短期利率的风险贡献较大;在经济趋冷时期,短期信用利差的风险贡献占优.     

基于随机理论的多项目资源配置模型及应用研究

为解决多项目管理中共享资源配置问题,在对信息环境下企业资源特点研究的基础上,应用随机理论确定了企业资源多项目并行配置时的资源等效效率和效率转换系数,由此建立了资源配置效率模型,通过对其数学方程的分析给出了相应的算法.运用该模型和算法,通过实例分析实现了资源的合理配置.     

基于分组主成分的上市公司财务风险综合评价模型研究

上市公司财务风险综合评价是国内外财务研究的一大热点.本文首先建立了财务风险评价的指标体系,其次针对多元统计分析中的主成分分析在综合评价中的缺陷,本文选择了2003-2004年的110家上市公司,运用分组主成分法建立了评价模型,并对该模型进行了检验,获得了较理想的效果.     

基于互联网金融模式的结构性理财产品风险度量研究进展

针对由期权和固定收益类产品组合而成的结构性理财产品,本文基于互联网金融模式对结构性理财产品进行风险度量理论、方法及应用研究进行了分析和述评,并对基于互联网金融环境下用不同分布类型来刻画风险因子相依关系的线性和非线性资产组合的风险集成度量模型进行了归类总结。最后,提出了基于互联网金融模式的结构性理财产品风险度量研究展望。