融资融券制度对尾部系统风险的非对称影响——基于A股市场极值相关性的研究

融资融券交易制度的推出能否有效降低个股随市场暴涨暴跌的概率是广泛关注的问题.文章利用Patton提出的SJC Copula函数, 估计了个股与大市尾部相关性, 并使用双重差分法分析了融资融券交易制度推出的政策处置效应, 发现融资融券制度降低了标的个股左尾 (下跌) 极值相关性, 但加剧了右尾 (上涨) 极值相关性.进一步分析表明, 上述结果来源于融资融券交易对极值相关性的非对称影响.具体而言, 融资交易对左尾极值相关性影响不显著, 但加剧了右尾极值相关性, 融券交易则同时显著降低了左尾和右尾极值相关性.由于融券交易规模远小于融资交易, 融资融券交易对左尾极值相关性的总体影响为负, 对右尾总体影响为正.研究结论认为, 融资交易追涨模式导致个股跟随大盘暴涨, 而融券交易将悲观交易者信息纳入股价, 有利于抑制股价过度上涨, 而逆向平仓也适当降低了个股暴跌概率.因此, 监管者应灵活控制融资交易杠杆, 完善融券交易机制以发挥其股价稳定器功能.     

基于Copula变点检测的美国次级债金融危机传染分析

金融危机传染的分析是国际金融研究中的重要问题,大多数传染效应存在性的检验采用相关性方法,本文通过阿基米德Copula的变点检测方法来检验传染效应的存在性,更加全面地分析了国家收益率之间的相依结构,并以两个国家收益率的尾部相依指数作为传染程度大小的一种度量。最后对亚洲几个主要市场的指数和S&P500指数数据进行了实证分析,研究美国次级债金融危机对亚洲市场的传染效应。     

私有信息、个人投资者行为与股价异常波动

股价异常波动危害投资者权益和股市安全,厘清股价异常波动的原因对于股市监管具有重要意义.本文从个股高频数据中提取股价中的私有信息含量,检验私有信息与中国A股市场个股异常波动的关系,并基于独特的账户数据分析个人投资者行为在这一关系中的作用.结果表明,排除市场因素的影响后,无论是否有公司层面的消息发布,私有信息都与股价异常波动的发生概率显著正相关,而个人投资者在这一关系中发挥了中介作用.进一步的研究发现,个人投资者的中介作用在股价暴涨和暴跌时有显著的非对称性：在股价上涨过程中,私有信息促进了个人投资者跟风买入的助涨行为,增大了股价暴涨的概率,而在股价下跌过程中,私有信息抑制了其抄底买入的止跌行为,也增大了股价暴跌的概率.本文的启示是,中国股市个股暴涨常常受到机构投资者和个人投资者的共同推动,而个股暴跌则是伴随机构投资者推跌和个人投资者提供流动性稳定股市的过程.     

基于Copula函数的ETF流动性风险与市场风险相依性分析

以截至 2009 年 12 月 18 日在上海证券交易所和深圳证券交易所公开发行的易方达深证 100ETF、华夏中小板 ETF、华夏上证 50ETF、华安上证 180ETF、华泰柏瑞上证红利ETF共5只交易型开放式指数基金为研究对象,度量指数基金的流动性风险和市场风险,并以GARCH (1,1) 对风险的边缘分布进行建模,同时应用Copula函数的相关系数分别对不同指数基金的流动性风险和市场风险的相依性进行度量.实证研究表明,指数基金的流动性风险和市场风险都呈现出波动聚集的特性,华安上证 180ETF 的流动性风险和5只ETF的市场风险均具有尖峰厚尾的分布特性.在证券市场牛市时,华夏上证 50ETF 和华安上证 180ETF 的流动性风险与市场风险呈现负相依的特性,而华泰柏瑞上证红利ETF、易方达深证 100ETF 和华夏中小板ETF的流动性风险与市场风险呈现正相依的特性;在证券市场熊市时,指数基金的流动性风险与市场风险均呈现正相依的特性.     

基于Copula的我国台湾和韩国股票市场相关性研究

以广义帕累托分布为边缘分布函数,引入de Haan矩估计和Bootstrap抽样方法定量选取阈值,进而运用三种Copula簇方法研究了我国台湾和韩国股票市场之间的相关关系,然后比较了单参数与双参数Copula的拟合效果,测算了两市场遭遇极端市场风险的条件概率,探讨了双参数Archimedean Copula函数在构建联合分布中的应用。研究结果表明:BB7 Copula较好地刻画了两市场尾部相关的非线性、非对称特征,且相关结构拟合度较好,表明两市场在低迷时期的相关性明显高于其活跃时期的相关性,但通过对两市场构建组合难以有效降低风险。同时回测检验显示Copula-GPD模型能有效测度两市场组合的极值风险。另外,当韩国指数日波幅出现下降超过7%时,台湾加权指数也出现同样日波幅下跌的概率为5.72%。     

中国A、B、H股市间尾部相依性的趋势研究——基于多机制平滑转换混合Copula模型的实证分析

尾部相依性与金融市场间的风险紧密相联系,鉴于传统研究方法存在低估或高估市场间相依性的可能,提出了多机制平滑转换混合Copula模型,从极值风险视角出发考察了中国A、B、H股票市场间尾部相依性的长期变化趋势,发现不同股市的尾部相依性呈现不同运动趋势,而且左右尾部相依性存在明显的非对称性和结构性变化,其非对称程度、相依性强度以及结构变化的时间、位置和速度都存在一定差异.几次重大事件如1997年亚洲金融危机、2001年B股对境内开放、2002年引入QFII、2005年的股权分置改革、2006年引入QDII以及2007年的次贷危机对股市间尾部相依性产生的影响程度是不一样的.     

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Copula的两因子Vasicek利率模型实证研究

应用两因子Vasicek模型在状态空间框架下结合卡尔曼滤波技术研究我国上海证券交易所国债利率期限结构.提取1年期和20年期利率的观测误差,在不假设观测误差具体概率分布的条件下,使用非参数方法估计其边际分布,并使用极大似然方法对常用的阿基米德类Copula和混合Copula进行估计,从而确定其相依结构,结果发现Gumbel Copula和混合Copula能较好地描述两者的相依结构.采用蒙特卡罗模拟方法计算国债投资组合的在险价值,发现使用高斯Copula、Frank Copula、Clayton Copula和混合Copula都会明显低估国债投资组合的风险,Gumbel Copula更合适.     

Copula函数选择对投资组合压力测试的影响分析

将在刻画变量之间相关性方面具有优势的Copula函数与能够准确评估市场极端情况的压力测试两种方法相结合,通过度量市场危机发生的期望等待时间,实证检验不同Dopula函数对投资组合压力测试结果的影响.在实证过程中,首先选择上证A股、深成A股两个市场指数作为研究样本,构造能反映单变量极值的广义帕累托边际分布,然后采用不同形式的Copula函数刻画变量之间的相关性结构,利用压力测试的方法考察Copula函数的选择对刻画投资组合风险的影响.实证检验表明,在度量两个市场同时出现危机情况的等待时间时,拟合效果较好与拟合效果较差的两种Copula函数对风险的估计存在显著的差别.这一结论表明,在压力测试的应用中引入Copula函数为组合投资风险管理指出了一个新的方向,但仍需要在描述相关性过程中慎重考虑Copula函数的选择.     

基于Copula房地产与金融行业的股票相关性研究

房地产市场和金融市场的关系多数文献从相互影响的角度研究,而本文以房地产与金融行业的股票收益率数据,引入Copula方法定量刻画两个行业股票之间的相关关系.实证结果表明,双参数结构的Copula拟合度普遍高于单参数结构的Copula;如果仅考虑单参数或双参数Copula函数结构,可能会得出错误的结论.本文同时选取单参数和双参数的Copula拟合房地产与金融行业的股票收益率之间相关性结构,通过AIC、BIC最小原则应为BB3 Copula,说明两个行业股票在市场低迷时期的尾部相关性高于活跃时期的尾部相关性.因此,在投资股票时,不能通过对这两个行业股票的组合投资降低风险.