基于小波的金融危机时点探测与多重分形分析

金融市场中存在着由私有信息推动的知情交易,其具有行为复杂、甄别困难等特性。本文以股票价格序列的Lévy跳为工具揭示交易价格的异常波动,从而测度这一较为特殊的交易情况。基于Lévy跳跃程度的度量方法和知情交易概率PIN模型,文章研究了股票价格的跳跃异常程度与股票交易的PIN值之间的相关性情况,发现两者之间具有显著的相关关系,并通过事件研究进一步支持了跳跃程度可以在一定程度上度量知情交易的假设。于此同时,给出了跳跃程度异常系数的计算方法,用以在实践中度量跳跃的异常程度,为知情交易的监管等提供了另一种工具上的选择。     

流动性特征对知情、非知情交易的影响研究

利用生存分析理论建立一个高频交易强度模型,分析随市场流动性特征的改变,知情与非知情交易强度的变化． 选取上证流动性高和低两组股票数据作为对照样本,检验知情、非知情交易在不同流动性股票中的表现． 结果发现: 两组股票中,随着交易量的增加知情交易强度增大,非知情交易强度减少; 高流动股票中,随价差增大知情交易强度增加,非知情交易强度减少; 低流动股票中,随价差增大知情交易强度减少,非知情交易强度增加． 同时发现,两组股票, 知情交易间正相关; 高流动股中,知情交易与非知情交易间负相关; 而低流动股票中,知情交易与非知情交易间正相关．     

知情交易概率与风险定价——基于不同PIN测度方法的比较研究

分别采用EKOP模型、VPIN模型和VWPIN模型测度了中国证券市场个股的知情交易概率,并实证检验了知情交易概率因子在资产定价中的作用.研究结果表明,基于物理时间和交易量加权的VWPIN模型结合了经典EKOP模型和VPIN模型的优点,可以更简单地估计个股日内任意时间窗口下的信息不对称程度.进一步,关于资产定价的检验结果表明,在控制相关影响因素之后,采用VWPIN模型估计得到的知情交易概率因子与个股收益率之间呈现显著的正相关性,符合理论预期.     

我国股票市场知情交易的形成及策略分析

本文分析了我国股票市场知情交易形成的原因,既有监管部门和上市公司等外在的因素,也有知情交易者自身的内在因素。从利好信息和利空信息两个方面,对我国股票市场知情交易的形成过程进行了分析,由于卖空制度的限制,知情者大都利用利好信息进行知情交易。知情交易的策略会根据私有信息的时效性及市场环境的不同而发生变化。     

公司传闻、澄清公告与知情交易——来自我国卖空交易的证据

文章以2010年4月至2018年3月中国A股融券标的公司为样本,从公司传闻与澄清公告的视角出发,对卖空与知情交易问题进行了考察.结果显示:首先,股票收益率在公司传闻发布前存在异动,说明传闻信息在正式发布前就已泄露,股票市场中存在知情交易者.其次,公司传闻发布前的异常卖空量与发布后的股票收益率显著负相关,说明卖空者能够预知公司传闻的发布时间和内容,是知情交易者.第三,良好的澄清公告效果能够削弱传闻发布前异常卖空对于传闻信息的反应,说明卖空者能够在一定程度上预判澄清效果,进一步支持了“卖空者是知情交易者”的推断.进一步研究表明,卖空者能够分辨传闻真伪,且私有信息挖掘是其重要的信息来源.本文从中国融券卖空实践出发,为“卖空者是否为知情交易者”这一争论提供了新的经验证据,同时对卖空机制与信息披露机制完善、公司传闻治理以及新闻媒体监管具有重要的现实意义.     

知情交易概率的测度模型及其影响因素分析

本文建立了一个基于订单驱动市场的知情交易概率的测度模型,并应用上海证券交易所提供的申报和成交数据进行了实证分析。实证结果表明,知情交易推动股票价格的变化,而不知情交易只对价格有小的冲击;好的市场质量会吸引知情交易者进场交易,但反过来知情交易会降低市场质量;知情交易概率与上市公司的流通市值、主营业务增长率、前10大流通股东持有市值比例、财务杠杆比率、无形资产占总资产比率等因素有关;知情交易概率的交易日内形态呈反J型,但是收盘前2分钟会快速小幅升高。     

暧昧与部分知情交易的资产定价

通过区分交易商的知情程度,本文引入了部分知情交易商,构建了暧昧环境中存在部分知情交易商的理性预期均衡模型,并在此基础上分析抑制内幕交易的措施对资产定价和福利水平的影响.研究结果表明:存在部分知情交易的金融市场上存在理性预期均衡,且相应的交易商分布均衡不唯一;差异系数的变化将引起完全知情交易商和不知情交易商的比例都发生同向变动,而完全知情交易商的表现最为敏感.同时还发现,转变成本的增加虽然能够抑制内幕交易,但福利水平也会下降;然而,通过降低差异系数虽不能明显抑制内幕交易,但可以减少极端交易;不知情交易商面临暧昧程度的下降也会起到抑制知情交易商的作用,同时有可能提高福利水平.     

机事不密: 股灾年降息降准前的知情交易

以2014年底至2015年底8次降息降准事件为自然实验,研究股市震荡中的知情交易和市场反应.研究结果表明,降息降准公布前,开盘价收益率、每笔成交量和知情交易比例显著提高,波动率和成交笔数显著下降;信息不对称程度高以及降息降准直接利好的银行、证券、房地产等行业的股票,其知情交易比例显著提高.进一步检验发现,降息降准公布前,每笔大单的规模和总大单数量显著提高,大单与小单的知情交易比例都显著高于正常日,且小单的知情交易比例在最后交易时段逐渐与大单接近.这些结果意味着股灾年中降息降准货币政策公布前知情交易在市场中是普遍存在的.隐含的信息传播途径是,资金雄厚的知情投资者首先买卖相关股票获得收益,并且知情交易在统计意义下先向其他资金雄厚的投资者扩散,随后是向中小散户扩散.     

基于高频交易的股指期货日内交易研究及实证分析

高频交易是成熟金融市场上一种广为应用的交易方式,随着资本市场的快速发展,高频交易将会越来越广泛的应用于金融交易中。相比传统人工交易,程序化的高频交易具有难以比拟的优势。本文通过对高频交易中的一种独特算法进行介绍及实证分析,检验其适用性。     

指令驱动市场中非知情交易者的最优交易策略

在非对称信息下,综合非知情交易者对资产价值的预期、私人估值及资产价值波动,构造指令驱动市场价格形成的动态模型,给出非知情交易者指令提交策略的解析解,并依此描述了非知情交易者对资产价值预期的动态更新过程.研究发现:私人估值和资产价值波动通过影响非知情交易者最优策略,使得市场进入不同均衡状态;在每个均衡状态下,非知情交易者根据资产价值的预期变化更新交易策略,进而引起知情交易者策略调整,特别地,使得知情交易者被挤出市场成为可能.进一步分析表明,私人估值、资产价值波动及知情交易者比例对市场流动性的影响依赖于每个均衡中限价指令执行风险的差异.     

实地调研信息披露对股票知情交易概率的影响北大核心CSSCI

对公司进行实地调研赋予调研者信息优势,加剧其与未调研者之间的信息不对称。中国深圳证券交易所与上海证券交易所在是否需要披露调研活动的选择上存在差异,同时,2012年7月起深圳证券交易所将调研披露要求由在年报中集中披露改为在每次调研结束后两个交易日内披露调研细节,这为研究是否应该披露、应如何披露调研活动以减少前述信息不对称效应这一重要问题提供了准自然实验。公司的股票知情交易概率反映其信息不对称程度,通过对比2012年7月前后实地调研活动对深圳证券交易所上市公司股票知情交易概率的影响变化,以及深圳证券交易所与上海证券交易所公司股票知情交易概率的相对差异变动,探讨实地调研信息披露对股票知情交易概率的影响。以公司总部所在城市的极端天气情况作为公司被机构投资者或分析师实地调研频率的工具变量,解决调研者的调研对象偏好与公司信息不对称程度之间的内生性问题,建立调研活动与公司股票知情交易概率的因果关系。研究结果表明,深圳证券交易所上市公司的股票知情交易概率与其被调研频率显著正向相关。但2012年7月后,前述正向关联显著弱化,且相对于无需披露接待调研情况的上海证券交易所的上市公司,深圳证券交易所上市公司的股票知情交易概率显著下降;在要求及时披露调研活动细节后,相对于机构投资者,分析师参与调研对被调研公司股票知情交易概率的抑制作用更显著,且调研中提的问题数量越多、问题的字数或对问题的回答字数越多,即调研挖掘并披露的公司价值相关信息越多,被调研公司股票知情交易概率的下降程度越高。及时披露调研细节有助于将机构投资者或分析师通过调研挖掘的与公司价值相关的信息迅速扩散到整个市场,抑制其进行知情交易的空间,显著降低市场参与者之间的信息不对称水平,而在年报中集中、笼统披露调研活动难以起到类似作用。上海证券交易所可考虑参照深圳证券交易所的做法,要求上市公司及时披露接待的实地调研活动细节,以提升市场参与者获取市场信息的公平程度。     

Lévy 过程驱动非高斯 OU 随机波动率下的期权定价

考虑金融时间序列发生的跳跃、随机波动率和“杠杆效应”, 建立由不同Lévy过程驱动的非高斯OU随机波动模型.通过结构保持等价鞅测度变换和FFT技术, 对不同Lévy过程驱动下的非高斯OU (non-Gaussian Ornstein-Uhlenbeck process) 期权定价问题进行研究.同时, 在结构保持等价鞅测度下, 推导出不同Lévy过程驱动下BNS模型离散化表达形式, 并构建了基于SMC (sequential Monte Carlo) 的极大似然估计、联合样本估计、梯度-SMC估计的非高斯OU期权定价模型参数估计方法.实证研究中, 采用近470万个S&P500期权价格数据, 从样本内拟合效果、样本外预测、模型稳定性、综合矫正风险几个方面, 对不同Lévy过程驱动的非高斯OU期权定价模型、参数估计方法以及期权定价效果进行全面系统研究.实证研究表明, 所有模型对实值期权的定价效果要优于虚值期权.本文基于联合样本估计和梯度-SMC估计的非高斯OU期权定价模型具有明显的优势.     

基于改进信息交易概率模型的信息风险测度研究

准确测度信息不对称是研究金融市场信息不对称问题的基础。在详细考察经典的信息交易概率模型的建模过程和假设条件的基础上,针对信息交易者和非信息交易者在不同信息状态下的订单提交状况,提出考虑外生信息状态概率、异质期望和交易活跃度的改进的信息交易概率模型;通过带机制转换的向量自回归模型估计外生信息状态概率,综合考虑多方面的市场交易信息,提高模型估计的准确性。实证结果表明,改进的信息交易概率模型可以较好地刻画证券市场的信息不对称程度。从截面上看,信息交易概率与标的资产的垄断优势和话题性相关,垄断优势越强的股票信息交易概率越低,话题性越强的股票信息交易概率越高;从时间上看,信息交易概率的变化受公告信息的影响,公告信息发布前的信息交易概率较高,公告信息发布后的信息交易概率较低。因此,在防范信息风险时,应重点关注话题性较强的版块,特别是股价比较容易受舆论影响波动的个股;同时,在公告信息发布之前的时段,应对市场波动和信息动向给予更多关注。     

关于指标交易行为的实证研究

看指标炒股是很多个人投资者曾经做过或正在做着的具体投资行为。本文就以通达信交易软件为基础工具,计算各个交易系统的平均盈亏值,发现指标在短期内可信,在长期看来指标交易行为并不能为投资者提供高于市场的收益水平。     

上市公司关联交易影响因素的实证研究

2006年2月,财政部出台了新的会计准则,并要求自2007年开始,编制财务报告必须遵循新的会计准则,这对关联交易发生频繁的采掘业来说,研究新会计准则实施后关联交易对财务报告的影响具有非常重要的现实意义.本文选取2007年采掘业披露关联交易的上市公司作为样本,建立模型,实证上市公司关联交易的影响因素.发现新会计准则实施后关联交易还会受到公司规模、负债、利润及所得税等因素的影响.     

上市公司治理结构对非公允关联交易的实证研究

关联方交易是市场经济发展到一定阶段的必然产物,但具有消极意义的非公允关联交易侵占了中小股东的利益,降低了上市公司的质量。因此从我国上市公司的实际出发,研究非公允关联方交易问题,提出治理思路具有现实意义。本文以上市公司股权结构、董事会特征对非公允关联交易的影响作为考察对象,对我国上市公司治理结构对关联方交易的影响进行理论和实证上的深入探讨。     

股指期货套利交易的风险度量——基于沪深300股指期货交易数据的实证分析

以Copula理论和VaR方法作为实证分析工具,根据我国股指期货市场的实际交易情况,对套利投资组合的风险进行量化分析。根据我国股指期货市场的实际交易情况,针对套利交易中的期现套利、跨期套利、跨市场套利和跨品种套利这四种基本交易策略展开全面分析,并基于实证得到的投资组合VaR值,衡量了在不同策略下套利投资组合的风险。同时,将其与基于二元正态分布和样本数据得到的VaR值进行比较。这填补了我国在股指期货套利组合风险度量方面的空白,具有重要的理论价值和现实意义,对我国当前的股指期货套利交易的风险管理起到了一定程度的补充和启示作用。     

降息与金融市场交易收益的相关性实证研究

自1996年以来,中国人民银行已连续多次降低银行存款利率,但居民储蓄仍然居高不下,向金融市场分流的资金有限。从降息前后金融商品的交易收益率出发,分析造成这一现象的原因可能在于降息后金融商品的交易收益率也下降了,从而未能改变居民的投资组合。     

Lévy过程驱动的非高斯OU随机波动模型及其贝叶斯参数统计推断方法研究

本文采用CGMY和GIG过程对非高斯OU随机波动率模型进行扩展,建立连续叠加Lévy过程驱动的非高斯OU随机波动率模型,并给出模型的散粒噪声(Shot-Noise)表现方式与近似。在此基础上,为了反映的波动率相关性,本文把回顾抽样(Retrospective Sampling)方法扩展到连续叠加的Lévy过程驱动的非高斯OU随机波动模型中,设计了Lévy过程驱动的非高斯OU随机波动模型的贝叶斯参数统计推断方法。最后,采用金融市场实际数据对不同模型和参数估计方法进行验证和比较研究。本文理论和实证研究均表明采用CGMY和GIG过程对非高斯OU随机波动率模型进行扩展之后,模型的绩效得到明显提高,更能反映金融资产收益率波动率变化特征,本文设计的Lévy过程驱动的非高斯OU随机波动模型的贝叶斯参数统计推断方法效率也较高,克服了已有研究的不足。同时,实证研究发现上证指数收益率和波动率跳跃的特征以及波动率序列具有明显的长记忆特性。