中国股市与周边股市波动风险传导效应研究

由于金融资产收益的条件波动率不仅是金融市场风险度量的重要指标,而且呈现出明显的杠杆效应。因此,本文运用能够刻画波动率杠杆效应的LGARCH(Leverage GARCH)模型对金融市场条件波动率进行建模分析,进而运用Granger-Causality检验分析了中国股市与周边股市波动风险的传导效应。实证结果表明,在整个样本区间,上海股市与周边重要股市的联系比较微弱,仅与香港股市存在一定的风险传导关系,而与东京、新加坡股市却不存在传导关系。然而,在我国股市对境外合格机构投资者(Qualified Foreign Institutional Investors,QFII)开放后,中国股市与周边股市的波动风险传导关系明显异于对QFII开放之前和整个样本期的风险传导关系,上海股市与香港、东京、新加坡股市间的波动风险传导关系均显著增强。     

股市预期收益率与波动关系的研究

利用SV_m模型对Koopman等的研究结论进行了验证,对SV_m模型进行了扩展,提出了一种能捕捉非对称效应的A-SV_m模型,并用该模型和SV_m模型对预期收益率与波动的关系进行了实证研究.研究结果与Koopman等人的结论不同,表明预期收益率与波动之间的关系是时变的,而且波动(条件方差)对预期收益率的影响并不显著.结合Harrison、Campbell等人的研究对结果进行了解释.     

不同股市收益率的多重分形特性比较

运用多重分形消除趋势波动分析方法,对国际上3个主要股票市场的多重分形特征进行了实证研究及比较.结果表明:股票市场均表现出多重分形特征,其中上海股票市场的多重分形特征最强,风险性也最大,其次为纳斯达克市场,香港股票市场的多重分形特征最弱,风险性相对较小.这说明仅仅运用单一的标度指数对其进行描述是不合适的.此外,在3个股票市场中,上海股票市场指数的最强涨落最大.这些实证结果为更好地研究股票市场的复杂结构提供了新的思路.     

多标度条件下的幂相关性：中国股市收益率的经验分析

对上海证券交易所综合股价指数(SSECI)收益率(5-min数据集)多标度条件下的相关性研究发现,在多重分形消除趋势波动法MF-DFA(适用于非稳定序列多点间相关性分析)的度量框架下,收益率序列G和G在101×5~105×5min的4个数量级标度条件下具有非唯一的幂相关指数,不同波动幅度表现出不同的长程相关性特征;收益率序列G的幂相关指数谱宽度大于序列|G|的指数谱宽度,平均谱指数小于|G|的平均谱指数,序列|G|表现出较G更强的正向持久性。     

股市波动的杠杆效应检验:一种新的方法

股市波动的非对称性特征一直是金融研究中关注的焦点问题。本文首次构建了一个非平衡似无关波动模型,从个股角度对波动的非对称性进行检验。通过与综合指数的对比研究,本文揭示了市场因素对波动非对称性的影响。实证结果表明,我国深证成份指数波动存在杠杆效应,而成份股波动却表现出反向杠杆效应。市场同时存在的共同因素和异质因素,是导致成份股波动和成份指数波动表现不一致的原因。进一步的研究结果表明,在消除共同因素影响后,成份股波动的反向杠杆效应会表现更明显。     

基于贝叶斯Wishart波动模型的原油市场与股市动态相依性研究

针对时变相关系数矩阵在多变量随机波动模型的估计问题,构建了贝叶斯动态相关Wishart波动模型。在CC-MSV模型的基础上,设置精度矩阵服从Wishart分布,使得模型的相关系数矩阵具有时变特征。通过模型的统计结构分析,选择参数先验分布,设计相应的Gibbs-MTM-ARMS混合算法,据此估计模型参数;并利用上证综合指数、标普500指数与原油期货价格数据进行实证分析。研究结果表明：模型能够有效地刻画原油市场与股票市场的动态相依性;金融危机期间,股票市场与原油市场的相关性较强,并且难以判断正负方向;金融危机后,中国股票市场与原油市场呈现极微弱的相关性,而美国股票市场与原油市场的正相关性较为明显。     

基于互联网股市信息量和神经网络的股价波动率预测

影响股市价格波动的因素有很多,本文从互联网信息量角度进行讨论.在一般情况下,当有较少的股市信息时,股市相对平静,股价变动也常常较小;当有较多的股市信息时,股市相对波动,股价变动常常也较大.互联网股市信息量的较大变化常常是该公司有特殊事件发生的反映,而股价波动必然是一种连带反应.本文首先从互联网获取金融信息,然后对互联网信息量进行了预处理,接着借助神经网络的学习功能,完成了对殷市信息量和股市价格波动的关联学习,最后将神经网络预测的结果以图形的方式显示给投资者,帮助投资者决策.     

金融市场多标度分形现象及与风险管理的关系

已有研究通过对汇率、股票收益率、黄金价格等金融市场实证数据的分析,发现这些数据 具有多标度分形(multifractal) 特征. 通过对中国金融市场的代表数据之一———上海证券交易 所综合股价指数(SSECI) 的研究得出了相似的结论,并且初步提出了运用多标度分形理论所 提供的信息来进行金融风险管理的风险管理思路.     

经济政策不确定性与我国股市波动率预测研究

股票市场的波动与实体经济走势以及宏观经济政策密切相关.因此,以Baker的经济政策不确定性(economic policy uncertainty,EPU)指数和我国股市代表性的股价指数——上证综指为对象,运用广义自回归条件异方差混频数据抽样(GARCH-MIDAS)模型,分析了经济政策不确定性对上证综指波动率的影响,并运用该模型与常见的多种GARCH族模型进行了样本外波动率预测的对比研究.实证结果表明,EPU指数能够很好地解释我国股市波动的长期成分,并显著改善对上证综指波动率的预测精度;同时,模型信度集合(model confidence set,MCS)检验结果进一步证实,基于混频数据的GARCH-MIDAS模型能显著打败常见的多种GARCH族模型.     

金融时间序列的标度特性实证研究

分别从时间序列分析,简单分形分析及多重分形分析的角度,运用自相关、功率谱、盒维数以及多重分形谱方法对上证指数时间序列的标度特征进行了实证研究.首先,自相关函数和功率谱分析结果表明.上证指数时间序列在跨时间尺度的指教之间存在着相关性,表现为分形时问序列,说明市场未达到弱式有效;其次,盒维数的分析结果揭示了上证指数的聚类特征及标度变化,并且盒维数随临界值增加而递减的规律体现了多标度特征的存在;最后,多重分形谱的方法进一步确认了上海股票市场的多标度特性,并指出该特性是股票市场信息倍增级联过程的结果.     

基于元模型的异质交易行为主体下股票市场微观结构仿真研究

股票市场由大量具有不同的理性程度、行为偏好以及操作策略的异质类型交易者所构成的,这些交易者汇聚在一起相互作用,以自组织的方式涌现出诸多复杂的宏观金融市场现象。基于主体建模思想,从交易媒介、交易活动以及交易者行为三个层面进行设定,构建模拟真实市场交易的人工股票市场元模型。其中交易者(Agent)按其行为偏好分为风险厌恶型、损失厌恶型、过度乐观型、保守型、过度乐观的损失厌恶型以及保守的损失厌恶型6类;交易策略则分为基础交易者、趋势交易者、零信息交易者和自适应型交易者4类。不同的行为偏好和交易策略自由组合形成代表性异质交易者,并在交易环境的约束下相互作用推动市场的演化。以我国沪深300指数实际数据为参照,采用AnyLogic系统环境下优化算法对模型参数赋值并进行敏感性分析,发现股票市值和波动率之间不存在直接的联系,且所有交易者的总财富值在无风险利率改变的条件下差别不大,这意味着我国金融市场很大程度上是一个零和游戏过程,有效市场假说在市场运行的宏观层面成立。而在微观层面,不同类型交易者的财富分布均值明显不同,说明交易者的操作策略和行为偏好直接决定了其财富状况。     

基于信息传导的期权对股票市场稳定性影响

通过计算金融的方法构造了引入期权交易的人工股票市场模型,构建了包含衍生品交易的相对完整的金融市场． 模型在期权交易模块中引入了不同类型的期权交易者,使用基于多主体的撮合交易机制来完成期权定价,并基于信息传导建立股票市场和期权市场之间的双向联系． 实验结果表明期权的引入导致股票市场的波动性增强,股票收益率尖峰厚尾现象有所降低,但波动性聚集增强． 此外期权市场的信息量和期权交易者类型也会对股票市场产生显著 影响．     

中国香港股票市场的溢出效应和收益引导角色——基于亚太地区股票市场的分析

从两个角度考察了亚太股市间的关系: 同期的收益( 波动) 溢出效应和跨期的收益可预 测性( 领先—滞后关系) ． 首先,通过构造溢出指数和滚动窗口分析,研究亚太地区股市的同期 收益( 波动) 溢出效应,发现近二十年随着各国金融合作与区域一体化进程加速,亚太地区股 市收益( 波动) 溢出效应均呈现波动上升趋势． 进一步研究中国香港对其他亚太地区股市的溢 出效应,发现中国香港股市收益溢出指数显示出其区域的领导地位及其影响力逐渐加强; 波动 溢出指数震荡幅度较大,金融危机时期呈现跳跃式变化． 结合经济、政治等事件分析,发现中 国香港股市的发展和国际区域合作会提高其溢出效应,而在危机中波动溢出效应大幅提升,社 会和政治稳定性会降低中国香港的溢出效应． 最后,通过全样本和分样本中中国香港与13 个 亚太地区股市收益的领先—滞后关系检验,发现中国香港处于领先地位． 但在全球金融危机 发生后,中国香港股市对多数亚太地区国家的影响力下降． 研究结论对人们理解国际市场之 间的风险传染机制、各国如何加强宏观审慎监管、如何保持中国香港国际金融中心地位等都有 重要的政策含义．     

上海股票市场的投资组合分析:基于均值—绝对偏差的折中方法

针对中国股票市场的大规模投资组合分析在文献中尚很少予以讨论 .本文基于均值—绝对偏差的折中方法探讨了上海股票市场 1 69种股票的投资组合分析 ,得到了一些有益的启示和结论 .这些结论将有助于市场投资者和监管者深化对上海股票市场投资的理解 .本文所使用的投资分析软件 Quanz Portfolio具有大规模投资组合的数据处理能力 ,将是投资者 (尤其基金公司 )的市场投资组合分析的有用工具     

分析师跟踪与股价同步性——基于过度反应视角的证据

对我国股票市场分析师跟踪与股价同步性的关系进行研究,本文发现:(1)即使明星、非明星分析师提供相似的信息,明星分析师显著降低了R2(股价同步性),而非明星分析师则不然;(2)明星分析师预测准确度最高组和最低组股票的平均R2并无显著差异;上述结果表明信息提供并不能完全解释我国明星分析师降低股价同步性的现象.(3)明星分析师跟踪及评级调整与短期动量效应、中长期反转效应以及异常成交额存在显著的正向关系,这一发现支持了本文的假说,即明星分析师通过引起投资者过度反应而降低股价同步性.本文的研究对于认识分析师在我国证券市场中的作用以及股价同步性的生成机理具有重要的理论与现实意义.     

沪深300指数衍生证券的多市场交易与价格发现

中国正积极开发以沪深300指数为标的的多种衍生产品,希望形成多市场交易格局。论文采用信息份额模型和共因子模型研究了多市场交易对沪深300指数价格发现的影响。结果显示：股指期货对价格发现贡献度最高;与人们的直觉相悖,允许现金赎回的华泰柏瑞ETF基金的价格发现贡献度高于实物赎回的嘉实 ETF 基金。进一步的证据表明,股指期货和指数ETF基金各自的和相对的波动性是影响其相对价格发现能力的主要因素,而非流动性。最后,根据研究结论提出了进一步完善中国多层次指数衍生证券市场的相关建议。     

多元GARCH 建模及其在中国股市分析中的应用

简要回顾了一元ARCH类模型的发展过程,介绍了多元GARCH类模型的四种形式.针对传统基于梯度信息的多元GARCH模型估计方法的不足,提出了基于遗传算法的似然估计方法,并利用中国股市数据进行了实证研究.结果说明中国股市存在着波动的持续性和显著的二元GARCH效应,并且沪、深股市不存在协同持续性.     

多元GARCH 建模及其在中国股市分析中的应用

简要回顾了一元ARCH 类模型的发展过程,介绍了多元GARCH 类模型的四种形式. 针对 传统基于梯度信息的多元GARCH 模型估计方法的不足,提出了基于遗传算法的似然估计方 法,并利用中国股市数据进行了实证研究. 结果说明中国股市存在着波动的持续性和显著的二 元GARCH 效应,并且沪、深股市不存在协同持续性.     

资本市场对外开放与股价崩盘风险——来自沪港通的证据

沪港通是中国资本市场对外开放的一个重大创新措施,近年来受到实务和学术界的广泛关注.以沪港通实施作为自然实验,选取我国上市公司2009年～2016年的样本数据,构建倾向得分匹配-双重差分模型(PSM-DID模型),检验资本市场对外开放如何影响上市公司股价崩盘风险.研究发现:1)相比于非沪股通标的公司而言,沪港通政策的实施显著降低了沪股通标的公司的股价崩盘风险; 2)沪港通对沪股通标的公司股价崩盘的负向影响主要存在于对外开放程度较低的上市公司中; 3)沪港通政策降低股价崩盘风险的路径在于:沪港通政策提升了沪股通标的公司的信息透明度,降低了噪音交易程度.进一步研究表明,沪港通政策对港股通标的公司股价崩盘风险没有显著影响.这些研究结果说明,资本市场对外开放有助于降低股价"暴涨暴跌"风险,促进资本市场的稳定与健康发展.研究结论不仅丰富了股价崩盘风险的相关研究,同时为监管部门进一步完善和推进资本市场对外开放政策提供了重要启示.