中国股票市场的高阶矩波动特征研究

最近的研究表明,除资产收益二阶矩外,高阶矩(包括三阶矩和四阶矩)同样是反映金融资产波动行为的重要方面.以中国股票市场最具代表性的两种股价指数--上证综指和深证成指 10 年的股价数据样本为例,通过构建可以刻画时变高阶矩的自回归条件方差-偏度-峰度模型,实证研究中国股票市场的高阶矩波动特征.研究表明,中国股票市场收益的偏度、峰度具有显著的时变性和波动聚类性;中国股市不但存在二阶矩(方差)风险,还存在显著的三阶矩(偏度)风险和四阶矩(峰度)风险,并且三阶矩风险和四阶矩风险具有同步性;将偏度方程和峰度方程引入波动模型会抵消原有方差波动的杠杆效应.初步提出将高阶矩波动模型运用于金融风险管理的思想.     

金融机构系统性风险溢出和系统性风险贡献——基于滚动窗口动态Copula模型双时变相依视角

本文以33家上市金融机构为研究样本,利用滚动窗口动态Copula模型对金融机构与金融系统之间相依关系的时变结构与时变系数进行双时变拟合,测度了金融机构的系统性风险溢出和贡献,从宏观、行业和机构层面分析了系统性风险贡献的影响因素。研究发现：证券类机构贡献了最多的系统性风险,而银行类机构对整个金融系统最具有潜在威胁性;金融机构与金融系统的相依结构决定了机构风险的外溢程度,而金融机构与金融系统之间相依程度以及系统自身波动性会显著影响整个系统的系统性风险;中国金融风险与财政风险之间存在相互转换的现象,化解系统性风险的根本办法是不断改善金融生态环境。本文可能的贡献有两点：第一,建立具有双时变特征的滚动窗口动态Copula模型,使模型设定和估计结果更接近真实情形;第二,从宏观、行业、机构三个层面分析机构系统性风险贡献的影响因素,这有助于从系统性风险产生的源头进行风险防控,供监管部门决策参考。     

原油价格与世界股票市场之间的高阶矩相依性研究

 作为全球主要能源和各类化学工业产品的原材料,原油在现代社会经济运行中扮演着重要角色。相较于煤炭、天然气等其他一次性能源,原油展现出更为明显的稀缺性和分布不均衡性,因此成为各国普遍重视的战略资源。同时,伴随着原油金融属性日趋强化,其在投资者资产组合的权重不断增加,对全球股票市场走势的影响愈发显著。        运用协高阶矩风险传染检验框架,构建协偏度、协峰度和协波动等检验统计量,对16年来国际原油价格影响世界主要股票市场的渠道及特征进行全面深入的考察,发现在2000年后WTI原油价格与8种不同股票市场指数之间的相关性逐渐增强,但并没有出现非常强烈的正相关,且风险传染检验结果显示取得显著性检验值次数最多的是协峰度统计量CK₃₁、协波动统计量CV₂₂以及相关性传染统计量FR。        实证结果表明,国际原油价格对世界股票市场的风险传染更多的不是发生在相关性层面,而是发生在收益率的波动、偏度和峰度等这些高阶矩层面;在国际原油价格对世界股票市场之间的诸多风险传染特征中,最应该引起重视的是市场极端波动之间的传染性;国际原油价格对发达国家股票市场和新兴股票市场都有着非常显著的影响,但新兴股票市场所受的影响更大。        通过对国际原油价格与世界主要股票市场之间风险传染的特征、渠道和程度等方面的检验,不仅可以加深对能源类产品与股票市场关系的认识,而且可以将此作为大类资产配置的重要决策依据。同时,为国际原油价格对股票市场风险传染的测度和管理提供了具有可操作性的实证工具和更为全面系统的结论参考。另外,从实证研究结果看,全球应加强原油与股票市场间极端风险传染的监管,新兴股票市场需进一步完善运行机制和监管制度。     

基于时变高阶矩波动模型的 VaR 与 ES 度量

金融波动性建模经历了从常数高阶矩到时变高阶矩的发展历程． 文章扩展了现有的针对时变高阶矩波动模型风险测度效果的研究: 首先,以沪深 300 指数和其它世界股市若干重要指数为例,通过采用“从简单模型到复杂模型”的估计步骤,实现对时变高阶矩波动模型的估计,进而运用 Gram-Charlier 扩展分布获得对 VaR( value-at-risk) 和 ES( excepted shortfall) 两种不同风险测度的计算值; 然后,分别利用非条件覆盖检验( unconditional coverage test) 和基于自举法( Bootstrap) 的后验分析方法,实证对比了时变高阶矩和常数高阶矩两类模型的适用范围和精确程度．研究结果表明: 就所考察的若干指数样本而言,时变高阶矩模型不仅能够较好地刻画金融价格波动的整体动力学特征,并且总体来讲,在市场风险测度准确性方面也要优于常数高阶矩波动模型．     

基于时变高阶矩波动模型的VaR与ES度量

金融波动性建模经历了从常数高阶矩到时变高阶矩的发展历程.文章扩展了现有的针对时变高阶矩波动模型风险测度效果的研究:首先,以沪深300指数和其它世界股市若干重要指数为例,通过采用“从简单模型到复杂模型”的估计步骤,实现对时变高阶矩波动模型的估计,进而运用Gram-Charlier扩展分布获得对VaR(value-at-risk)和ES(excepted shortfall)两种不同风险测度的计算值;然后,分别利用非条件覆盖检验(unconditional coverage test)和基于自举法(Bootstrap)的后验分析方法,实证对比了时变高阶矩和常数高阶矩两类模型的适用范围和精确程度.研究结果表明:就所考察的若干指数样本而言,时变高阶矩模型不仅能够较好地刻画金融价格波动的整体动力学特征,并且总体来讲,在市场风险测度准确性方面也要优于常数高阶矩波动模型.     

典型事实、混合Copula函数与金融市场相依结构研究

运用ARFIMA-FIAPARCH-skst模型对沪深300指数和香港恒生指数建立收益-波动模型, 然后结合估计的参数对模型进行修正以确立最终模型, 排除金融市场典型事实对相依关系的影响, 进而运用由Clayton、Frank和Gumbel组成的混合copula模型对相依结构进行建模。研究结果表明:内地市场和香港市场均未观察到显著的杠杆效应;由Clayton、Frank和Gumbel组成的混合Copula模型能够准确地描述两个市场之间的相依结构, 且两个市场下尾相依关系要强于上尾的相依关系, 通过动态混合copula也验证了这一明显的非对称关系。     

基于时变Copula函数的下偏矩最优套期保值效率测度方法研究

由于下偏矩测度方法具有明显优于最小方差风险度量方法的特征,因此是更为合理的套期保值效率测度准则。本文针对已有的计算最小下偏矩套期保值比率的非参数方法与参数方法存在的局限性问题,提出使用时变Copula函数来估计现货与期货收益率的联合密度函数,然后通过数值方法计算最小下偏矩套期保值比率的新方法。并且运用上海期货交易所交易的铜期货合约价格与上海金属网公布的铜现货价格数据进行实证检验,发现使用具有随时间变化的相关系数的Copula函数,与非参数方法相比,可以得到更小下偏矩的套期保值率。     

国际油气价格与汇率动态相依关系研究:基于一种新的时变最优Copula模型

本文提出一个新的时变最优Copula模型,可以准确识别二元时间序列任意时点最优的相依结构。该模型构造了半旋转copula以刻画非对称的反向相依关系,并引入独立性的无分布检验证实相依关系的存在性。同时,我们对能源商品市场（原油、天然气）、外汇市场间动态相依关系进行了实证分析,实证结果表明跨市场相依结构类型确实是时变的,突发事件往往是相依结构突变的主因。另外,时变最优Copula模型的主要优势在于不仅能够捕捉相依方向和相依强度的动态性,还能有效捕捉相依结构类型的动态性。     

高维时变协高阶矩建模及其投资组合应用——基于半参数分布因子模型

本研究提出了一种基于半参数分布时变因子模型的动态协高阶矩建模方法，给出了模型设定、模型估计和时变高阶矩的检验.通过因子模型有效缓解了动态协高阶矩估计存在的“维数灾难”问题，同时通过引入半参数分布增加了模型的稳健性.实证研究表明：相比于现有协高阶矩估计方法，基于因子模型的动态建模能够有效捕捉资产收益率协高阶矩的时变结构，同时更加契合金融资产收益率的潜在特征；动态投资组合能够应用于高维场景，并产生更高且更稳定的经济价值，稳健性分析进一步证实了这一点.     

灾难风险、习惯形成和含高阶矩的资产定价模型

通过引入习惯形成因素,推导出包含灾难风险与习惯形成的高阶矩资产定价模型.数值模拟结果显示:1)该模型能够在相对风险厌恶系数更灵活的赋值区间内解释无风险利率之谜和股权溢价之谜;2)习惯形成因素的引入可以很好地解决基于高阶矩的灾难风险模型对于灾难风险参数选择过于敏感的问题;3)习惯形成显著改善了资产价格高阶矩近似的效果,削弱了高阶矩信息(四阶矩以上)对资产定价的影响.最后,考察了该模型在中国金融市场中的适用性,研究发现,灾难风险定价模型同样能够解释我国的股权溢价特征,且习惯形成因素也能够提升模型对中国金融市场的解释力.     

多项式Copula方法对市场相关结构的分析

Copula函数的出现解决了如何为描述市场相关性的问题,同时也为构建多元函数的联合分布提供了一种可行的方法。然而由于高维copula函数的拟合相对比较困难,本文首次通过对高维copula的Bernstein多项式展开,建立关于市场相关结构的多参数线性模型。然后将沪深两市的指数经过GARCH处理后,作为经验数据带入进行多项式回归。从而验证了运用多项式逼近来描述市场相关结构的方法是可行的。     

Assessment of Seismic Loss Dependence Using Copula

The catastrophic nature of seismic risk is attributed to spatiotemporal correlation of seismic losses of buildings and infrastructure. For seismic risk management, such correlated seismic effects must be adequately taken into account, since they affect the probability distribution of aggregate seismic losses of spatially distributed structures significantly, and its upper tail behavior can be of particular importance. To investigate seismic loss dependence for two closely located portfolios of buildings, simulated seismic loss samples, which are obtained from a seismic risk model of spatially distributed buildings by taking spatiotemporally correlated ground motions into account, are employed. The characterization considers a loss frequency model that incorporates one dependent random component acting as a common shock to all buildings, and a copula‐based loss severity model, which facilitates the separate construction of marginal loss distribution functions and nonlinear copula function with upper tail dependence. The proposed method is applied to groups of wood‐frame buildings located in southwestern British Columbia. Analysis results indicate that the dependence structure of aggregate seismic losses can be adequately modeled by the right heavy tail copula or Gumbel copula, and that for the considered example, overall accuracy of the proposed method is satisfactory at probability levels of practical interest (at most 10% estimation error of fractiles of aggregate seismic loss). The developed statistical seismic loss model may be adopted in dynamic financial analysis for achieving faster evaluation with reasonable accuracy.     

Moment‐Independent Sensitivity Analysis Using Copula

In risk assessment, the moment‐independent sensitivity analysis (SA) technique for reducing the model uncertainty has attracted a great deal of attention from analysts and practitioners. It aims at measuring the relative importance of an individual input, or a set of inputs, in determining the uncertainty of model output by looking at the entire distribution range of model output. In this article, along the lines of Plischke et al., we point out that the original moment‐independent SA index (also called delta index) can also be interpreted as the dependence measure between model output and input variables, and introduce another moment‐independent SA index (called extended delta index) based on copula. Then, nonparametric methods for estimating the delta and extended delta indices are proposed. Both methods need only a set of samples to compute all the indices; thus, they conquer the problem of the “curse of dimensionality.” At last, an analytical test example, a risk assessment model, and the levelE model are employed for comparing the delta and the extended delta indices and testing the two calculation methods. Results show that the delta and the extended delta indices produce the same importance ranking in these three test examples. It is also shown that these two proposed calculation methods dramatically reduce the computational burden.     

基于藤Copula方法的持续期自相依结构估计及预测

本文基于Copula方法对由高频分笔数据得到的交易量持续期进行了研究。应用多元藤Copula方法对连续几个交易量持续期之间的自相依结构进行估计,在此基础上提出了一种新的条件密度函数估计方法,进而给出了交易量持续期的预测。对中国石化高频分笔数据进行实证分析的结果表明,本文模型对持续期的预测能力要明显优于EACD模型,在密度函数预测检验方面,本文模型也有更好的表现。     

基于时变Copula的房地产业与银行业尾部动态相关性研究

文献多数从线性相关和静态相关的视角研究房地产业与银行业(金融业)的相关性,本文基于大智慧“板块指数”中的“房地产”(代表房地产业)和“银行类”(代表银行业)数据,采用GARCH、EVT和时变Copula模型研究房地产业和银行业的动态尾部相关性.实证结果表明,时变Copula模型刻画尾部相关性的效果优于静态模型,时变SJC-Copula的建模效果相对最好;样本考察期内,上、下尾相关系数均为正,分别落在区间[0.2287,0.6146]和[0.4666,0.7143]内,且下尾相关系数均大于上尾相关系数,说明市场低迷时,房地产业和银行业易产生共生风险,并且低迷时的相关性强于活跃时的相依性;上、下尾相关系数均具有自相关性、ARCH效应.分析月均下尾相关系数发现,房地产业和银行业的下尾相关性具有“政策效应”:下尾相关系数相对较低的月份往往伴有严厉的房地产调控政策出台或之前的月份出台了调控政策,意味着房地产调控政策将弱化房地产业和银行业的下尾相关性.未来应继续执行或出台更严厉的调控政策,降低银行业与房地产业的共生风险,促进房地产业的健康发展.     

GAS-SKST-F模型及其在高频多元波动率预测中的应用

假定日收益率服从多元有偏学生t分布、已实现协方差矩阵服从矩阵F分布,本文构建了一种新的得分驱动模型：GAS-SKST-F模型。在该有偏厚尾多元波动率模型中,我们基于广义自回归得分(GAS)模型的基本思想对收益率和已实现协方差矩阵进行联合动态设定,协方差矩阵的更新过程依赖于收益率分布和已实现协方差矩阵分布联合似然函数的得分函数。已实现协方差测度在协方差矩阵的更新过程中发挥了重要的作用。基于20支上证50成分股高频数据的实证分析研究结果显示,与GAS-N-Wishart模型和GAS-tF模型相比,无论样本内还是样本外,GAS-SKST-F模型有着更加良好的样本内估计和样本外预测能力。