我国股票市场收益率偏度对风险补偿的影响研究

收益率与波动率之间的关系(风险补偿)在金融资产定价和风险管理中至关重要,但二者之间的研究却一直没有定论。金融理论表明为正向关系,但实证却往往得到相反的结果。众所周知,尖峰厚尾以及负偏是收益率的典型特性。这些内在属性对风险补偿无疑有着重要的影响。本文研究表明,收益率的负偏和尖峰厚尾会导致风险补偿系数减小,进而导致风险补偿系数在实证当中的不确定性。虽然各个行业的夏普比率相差无几,我国股票市场的第“I”类、第“II”类风险补偿以及风险价格在不同行业之间存在较大的差异,且三者随着投资期限的增长,分别有下降、上升和轻微上升的趋势。     

基于时变波动率与混合对数正态分布的50ETF期权定价

经典B-S期权定价模型经历了从常数波动率、正态分布到时变波动率、非正态分布的发展历程。 对已有针对时变波动率期权定价模型效果的研究进行扩展,以时变波动率模型SSP对经典B-S期权定价公式的常数波动率进行修正,该随机条件波动率的构建充分反映了未来标的资产收益对其波动率的影响;运用广义学生t分布构建时变波动率调整后的B-S期权定价公式,并研究其风险中性概率分布形状,引入混合对数正态模型捕捉实际收益率分布相对于正态收益率分布的偏离;采用2015年2月9日、2月16日和2月25日的50ETF期权高频数据,应用严谨的参数显著性检验、样本内定价偏差和样本外预测偏差的模型选择比较标准,对提出的具有时变波动率的混合对数正态期权定价模型的定价精度进行分析。 研究结果表明,中国50ETF期权的标的资产高频收益率呈现出较为明显的有偏和尖峰厚尾分布,收益波动具有明显的聚集特征和长记忆性;采用时变波动率修正后的B-S模型能够显著提高对中国50ETF期权的定价精度;在综合考虑模型对标的资产价格变化动力学的刻画效果以及对期权的定价精确性后,具有时变波动性特征的混合对数正态模型是一个相对更为合理的期权定价模型。 研究结果不仅为投资者和监管机构提供了更为准确的期权定价方法,同时也丰富了有关中国50ETF期权典型统计特征的研究。     

一致性风险价值及其在中国证券市场的应用研究

本文分析了VaR做为风险度量工具本身具有的缺点;行为金融理论要求风险度量必须度量下偏风险,要与投资者对信息的非线性反应相符;而收益率分布的实证研究要求风险度量要考虑收益率的尖峰厚尾现象.本文上将双曲分布用来模拟收益率实际分布,在此基础上计算CVaR,及其CVaR在中国证券市场中的应用.     

尾风险度量与定价能力分析

经典资本资产定价模型假设资产收益服从正态分布或者投资者效用函数是二次型,然而实际中资产收益的分布呈现尖峰厚尾特征,因而无法在均值-方差框架下分析风险与收益的关系。与资产收益正常变化相比,极端变化带来的尾风险会对市场风险和投资者的决策行为产生更为显著的影响,因此研究尾风险的度量方法和定价能力具有一定理论和实践意义。 依据极值理论,基于Fama-French的3因子模型无法解释的收益残差构建尾风险度量模型。选取中国股票市场沪深A股作为研究对象,以历史滑动窗估计尾风险,投资组合分析和横截面回归分析的结果都表明尾风险可以稳定地负向预测股票收益,在控制规模、交易量、非流动性、短期反转、中期动量、特质波动率、特质偏度等股票特征后,尾风险的负向预测能力依然显著。引入融资融券交易,发现融资融券标的股票的尾风险显著低于非融资融券标的股票的尾风险,而且可以消除尾风险的负向溢价,因而中国资本市场尚未完全开放融资融券交易机制可能是产生尾风险负向溢价的主要原因。 通过买多-卖空组合构建尾风险定价因子,发现尾风险因子比投资因子和盈利因子有更高的风险价格,而且并不是相对于Fama-French的5因子的冗余因子。与Fama-French的3因子模型和5因子模型相比,Fama-French的3因子或5因子基础上包含尾风险因子的定价模型对股票横截面收益有更好的解释能力,因而有更高的定价效率。 2008年全球金融危机爆发后,对尾风险定价能力的忽略使已有资产定价模型受到广泛批评。因此,探究尾风险的度量方法以及分析尾风险的定价能力,不仅有助于完善和拓展资产定价理论,而且有助于降低投资者对股票价格的认知偏差,提升市场资源配置效率和维护市场稳定性。     

亚式期权在依赖时间的参数下的定价

假定标的资产价格模型中的参数为时间t 的函数(即无风险利率r ( t) ,标的资产的期望 收益率μ( t) ,波动率σ( t) 及红利率g ( t) ) ,利用风险中性定价及随机积分的性质,得到连续几 何平均欧式亚式期权在六种情形下价格的解析公式和一个平价关系,且通过调整执行价格的 形式而得到固定执行价格的连续算术平均欧式亚式期权的渐进公式     

非对称Laplace分布下的均值-VaR模型

非对称Laplace分布可以描述分布的尖峰厚尾和有偏特征,被许多学者用来拟合金融资产的历史收益率数据,进而测算金融资产的尾部风险,然而非对称Laplace分布下的投资组合研究尚不成熟。因此本文在非对称Laplace分布设定下给出VaR的解析表达式,并建立均值-VaR模型研究投资组合选择问题。在理论上我们证明该模型是凸优化问题,可以转化为二次规划问题进行求解,从而可得到模型全局最优的解析解。进一步地,我们分别得到存在无风险资产和不存在无风险资产时投资组合前沿的解析式。最后基于上证50指数及其成份股的历史数据进行实证分析,研究结果表明本文构建的模型在实践中的投资表现良好。     

基于Copula-AL法的VaR和CVaR的度量与分配

金融资产收益率的实际分布具有明显尖峰肥尾和不对称等特征,本文采用非对称拉普拉斯分布来刻画这些特征,结合Copula函数技术来描述资产间的相关性结构,研究了市场组合VaR和CVaR的度量和分配。选取上证指数和深圳成指的组合为例,计算了组合风险及其分配。结果表明,基于t-Copula-AL模型的VaR、CVaR法计算简单准确,且能方便地进行风险分配。     

股票价格运行的幂律特征及幂律跳跃扩散模型

在Merton提出的跳跃扩散模型的逻辑框架之下,完成了两方面的修正工作:将计数过程由Poisson过程修正为带有幂律性质的更新过程,同时,赋予股票价格运动过程发生跳跃的时间和幅度以幂律分布特征.通过实证研究表明,修正后可以更加准确地描述股票价格的运动过程,同时得到具有尖峰胖尾的收益率分布和波动聚集性.以此为基础可以更加准确地为期权等金融衍生品进行定价,同时也为金融风险管理提供了有效工具.     

供应链融资业务中钢材质押贷款动态质押率设定的VaR方法

异于债券、股票等质押融资业务,存货质押业务动态质押的核心在于预测其长期价格风险。从分析存货质押市场收益率的统计特征出发,以场外现货交易为主的钢材((HRB335)日数据为例,建立能刻画钢材收益率序列异方差性和尖峰厚尾特性的VaR-GARCH(1,1)-GED模型。同时,提出置于多风险窗口下运用样本外预测未来质押期内钢材价格风险水平,给出厚尾分布下长期风险VaR的计算解析式,得出与银行风险承受能力相一致的质押率。进而,基于失效率法则建立长期风险的碰撞序列函数,回测多风险窗口下长期VaR值。实证分析显示,模型得到的质押率在控制好风险的同时降低了效率损失,为商业银行提供一种动态质押率的风险管理模式和框架。     

资产收益率的共同运动研究

对中国市场资产收益率的共同运动的研究表明,在可见的和不可见的影响所有资产价格变化的宏观经济因素被控制之后,我国证券市场中资产组合的收益率间依然存在共同运动.宏观经济因素对于资产收益率的解释力并不强,而市场中其他资产的收益率可解释大部分的资产收益率.该结论在很大程度上支持了基于羊群行为的有限理性资产定价模型.     

Parametric Inference and Dynamic State Recovery From Option Panels

We develop a new parametric estimation procedure for option panels observed with error. We exploit asymptotic approximations assuming an ever increasing set of option prices in the moneyness (cross‐sectional) dimension, but with a fixed time span. We develop consistent estimators for the parameters and the dynamic realization of the state vector governing the option price dynamics. The estimators converge stably to a mixed‐Gaussian law and we develop feasible estimators for the limiting variance. We also provide semiparametric tests for the option price dynamics based on the distance between the spot volatility extracted from the options and one constructed nonparametrically from high‐frequency data on the underlying asset. Furthermore, we develop new tests for the day‐by‐day model fit over specific regions of the volatility surface and for the stability of the risk‐neutral dynamics over time. A comprehensive Monte Carlo study indicates that the inference procedures work well in empirically realistic settings. In an empirical application to S&P 500 index options, guided by the new diagnostic tests, we extend existing asset pricing models by allowing for a flexible dynamic relation between volatility and priced jump tail risk. Importantly, we document that the priced jump tail risk typically responds in a more pronounced and persistent manner than volatility to large negative market shocks.     

跳自刺激效应下的VIX期权定价研究

针对VIX指数的均值回复、波动率聚集特征以及实证研究最近发现的跳跃自刺激性,本文采用具有自刺激性的Hawkes过程对VIX指数的跳跃进行建模,进而构建仿射跳跃扩散模型用于VIX期权定价,得到Hawkes跳跃扩散过程的条件特征函数,然后在风险中性定价框架内采用傅里叶变换方法推导出VIX期权的价值表达式。实证结果表明,本文模型不仅能克服一般均值回复模型拟合误差大的缺点,且能产生正的隐含波动率倾斜和隐含波动率微笑;另一方面,由于考虑了跳跃的自刺激,本文模型在泊松跳跃均值回复模型基础上进一步改善了VIX期权价格的预测效果。     

一类高新技术企业专利权价值的实物期权评估方法——基于跳扩散过程和随机波动率的美式期权的建模与模拟

由于经典的Black-Scholes期权定价模型的假设忽略了突发事件对资产价格的影响和"波动率微笑"对期权价值的影响而与实际情形往往存在偏差,因此学者们对Black-Scholes模型的改进则主要分别集中在带跳扩散过程的期权定价模型与具随机波动率的期权定价模型等两个方面,然而却少见将这两种模型结合起来的研究。本文首先在带跳扩散过程的期权定价模型与具随机波动率的期权定价模型的研究工作的基础上,建立了一种同时带跳扩散过程和具随机波动率的美式期权定价模型,并通过伊藤引理推导出了资产价格、随机波动率和期权满足的偏微分方程;然后,利用特征函数法和傅里叶变换导出了资产价格的随机分布,进而通过马尔科夫链方法给出了基于跳扩散过程和随机波动率的美式期权的数值解;最后,运用已建立的带跳扩散过程和随机波动率的美式期权定价模型对高新技术企业项目投资的专利权价值进行实物期权定价评估的案例研究,并对跳扩散强度参数和随机波动率参数进行敏感性分析,研究结果表明:将项目收益跳扩散过程和市场环境随机波动率加入到专利权实物期权定价模型中,可以有效避免专利权的期权价值被高估。     

时变风险厌恶下的期权定价——基于上证50ETF期权的实证研究

传统的随机波动率（SV）期权定价是在投资者具有常数风险偏好假设下进行的.但近年来越来越多的研究表明,市场参与者具有时变风险厌恶特征.基于此,本文对时变风险厌恶条件下的期权定价问题进行深入研究.首先,对传统的（非仿射）常数风险厌恶SV（CRA-SV）期权定价模型进行扩展,构建时变风险厌恶SV（TVRA-SV）期权定价模型对期权进行定价,并分析时变风险厌恶对期权价格的影响;其次,采用标的资产与期权数据信息,建立基于连续粒子滤波的极大似然估计方法,对定价模型的客观与风险中性参数进行联合估计;最后,采用我国期权市场上的上证50ETF期权数据,对构建的定价模型进行实证检验.结果表明：TVRA-SV期权定价模型相比传统的CRA-SV期权定价模型具有更好的数据拟合效果,能够更充分地刻画标的上证50ETF收益率在客观与风险中性测度下的波动性;TVRA-SV期权定价模型相比传统的Black-Scholes（B-S）期权定价模型和CRA-SV期权定价模型都具有明显更高的定价精确性。     

Solving Asset Pricing Models when the Price–Dividend Function Is Analytic

We present a new method for solving asset pricing models, which yields an analytic price–dividend function of one state variable. To illustrate our method we give a detailed analysis of Abel's asset pricing model. A function is analytic in an open interval if it can be represented as a convergent power series near every point of that interval. In addition to allowing us to solve for the exact equilibrium price–dividend function, the analyticity property also lets us assess the accuracy of any numerical solution procedure used in the asset pricing literature.     

定价核之谜与概率权重函数

采用期权及标的资产价格数据, 基于离散时间EGARCH模型和连续时间GARCH扩散模型分别估计了客观与风险中性密度, 进而推导了经验定价核. 在此基础上, 基于等级依赖期望效用模型, 在标准的效应函数形式下构建了相应的概率权重函数. 采用香港恒生指数及其指数权证价格数据进行实证研究, 结果表明: (1) 经验定价核不是单调递减的, 而是展现出驼峰(非单调性), 即“定价核之谜”;(2) 经验概率权重函数展现S型, 表明市场投资者低估尾部概率事件, 高估中、高概率事件;(3) “定价核之谜”可以由具有标准效用函数与S型概率权重函数的等级依赖期望效用模型解释。     

不确定环境下的期权价格上下界研究

传统的期权定价理论总是建立在标的资产价格分布的严格假设下,而没有考虑分布的不确定性。本文对标的资产价格分布的严格假设进行放松,分别在仅知到期日标的资产价格的前二阶矩及前三阶矩,而不知道其具体分布的条件下,对期权进行定价。由于信息不充分及分布不确定,推导出的期权价格为一个区间。我们针对有限信息条件下求解期权价格上下界的问题,建立数学规划模型,并将其转化为对偶规划问题进行求解。对此上下界和Black-Scholes价格进行对比分析后发现,Black-Scholes价格介于此上下界之间,相对于采用前二阶矩推导的上下界,采用前三阶矩信息推导的上下界更窄。在使用香港恒生指数权证数据进行的时序分析及横截面分析中发现,市场价格确实介于上下界之间,上下界区间随波动率及剩余存续期的减小而缩小。采用本文的定价方法,不需要对资产价格分布进行严格假设,故可提高定价模型的稳健性,有助于投资者结合期权价格上下界及自己的主观判断进行投资决策。     

模糊随机不确定环境下考虑决策者主观判断的亚式期权定价

考虑金融市场的不确定性包含随机性和模糊性两个方面,把标的资产价格视作一个模糊随机过程,以连续几何平均亚式看涨期权为例运用随机分析和模糊集理论研究了模糊随机不确定环境下的亚式期权定价问题。首先,推导出了亚式期权模糊价格的任意水平截集,并将如何计算给定任一个参考价格的置信度问题转化为求解最优化问题。然后,研究了两种考虑决策者主观判断的亚式期权定价,一是引入模糊目标表示决策者对期权预期价格的满意度,给出可靠度大于决策者满意度的亚式期权预期价格的范围;二是引入悲观-乐观指数表示决策者的悲观程度,基于加权函数和可能性估计测度定义模糊数的可能性均值,得到可能性均值意义下的亚式期权定价公式。最后,给出了一个数值例子说明了模型的可行性和实用性。     

Prices and Portfolio Choices in Financial Markets: Theory,Econometrics, Experiments

Many tests of asset‐pricing models address only the pricing predictions, but these pricing predictions rest on portfolio choice predictions that seem obviously wrong. This paper suggests a new approach to asset pricing and portfolio choices based on unobserved heterogeneity. This approach yields the standard pricing conclusions of classical models but is consistent with very different portfolio choices. Novel econometric tests link the price and portfolio predictions and take into account the general equilibrium effects of sample‐size bias. This paper works through the approach in detail for the case of the classical capital asset pricing model (CAPM), producing a model called CAPM+ε. When these econometric tests are applied to data generated by large‐scale laboratory asset markets that reveal both prices and portfolio choices, CAPM+εis not rejected.