基于指数回归模型的中小企业板极端风险度量

中小企业板有着区别于沪深主板市场的风险特征.本文针对传统基于正态分布假设的VaR模型低估风险问题,运用极值POT模型研究中小企业板的极端风险,利用指数回归模型实现了POT模型中阈值的定量选取,避免了样本Hill图在选取阈值时存在的局限性.实证结果表明,POT模型对中小企业板极端风险的估计比正态分布更有效.研究还发现,传统基于正态分布的风险度量没有体现金融资产收益率的尖峰厚尾特征,同时存在低估风险和高估风险,但都很难通过LR统计量检验.因此,基于指数回归法的POT模型更能有效刻画中小企业板的极端风险.     

基于分布拟合法的VaR估计

本文提出分布拟合法来估计金融市场风险的VaR,分布拟合法通过求取与样本数据最佳拟合的统计分布函数,克服了传统分析方法在估计VaR时所要求的正态分布假设的缺陷.道琼斯指数、美元/英镑和美元/日元数据的算例表明,分布拟合方法提高了估算精度.     

基于样本外分布回测的随机过程统计推断方法

采用不同的随机过程模型描述标的资产的价格动态,会极大的影响衍生品定价和风险管理活动。在文献中,同一资产采用的随机过程往往是不一致甚至是矛盾的。本文以GBM过程与OU过程为例,提出了一种统计推断方法,旨在从多个备选模型中选出能更好的描述标的资产价格动态的随机过程。该方法应用事后检验原理,将数据分成估计窗和检验窗,估计窗用来估计随机过程的参数,然后在模型参数不变的假定下,推导了原假设成立时检验窗各个时点的资产价格的样本外分布,看实际数据落在接受域或拒绝域的频数来判断是否接受原假设。本文以大宗商品、汇率、利率、股票作为标的资产,对随机过程选择进行了实证分析。实证结果表明,一些经常使用的随机过程模型并不一定是最优的模型。     

基于非参数回归的遗漏变量检验

基于非参数回归提出了同时适用于横截面和时间序列数据的遗漏变量检验统计量.与现有文献相比,该统计量不仅避免了模型设定偏误问题,而且具有更高的局部检验功效,能够识别出速度更快的收敛到原假设的局部备择假设.该文选择单一带宽估计条件联合期望和条件边际期望,允许二者的非参数估计误差共同决定统计量的渐近分布,不仅改善了统计量的有限样本性质,而且避免了选择多个带宽和计算多个偏差项产生的繁杂工作.蒙特卡洛模拟结果表明该统计量具有良好的有限样本性质以及比Ait-Sahalia等更高的检验功效.实证分析采用该统计量捕获了F统计量无法识别的产出缺口与通胀之间关系,验证了非线性“产出一通胀”型菲利普斯曲线在中国的适用性.     

我国期货市场周内效应模式的实证研究

本文选取2002年1月至2011年6月期间我国期货市场较活跃的期货品种为样本,对其收益率、条件波动率、交易量和持仓量的周内效应进行实证,通过引入正态分布、Student-t分布及广义误差分布(GED) 三种分布假设以刻画扰动项,更全面地检验周内效应的存在性及存在模式。实证结果显示我国期货市场周内效应受我国期货市场投资者结构的影响尤其是个人投资者的影响,检验的结论与研究方法有较大关系,其中误差项分布直接影响实证结论。实证结果还显示不同期货品种在不同样本时期表现为不同的周内模式,但总体上在期货市场整顿的初期未有周内效应,随后均呈现出正周一效应即反转的周一效应,且不同收益率的周内效应模式也不尽相同。     

股市波动率的短期预测模型和预测精度评价

基于幂转换以及不设定扰动项的具体相关结构和分布形式,构建了半参数的短期预测模型来预测中国股市的波动率.模型采用基于极值估计量的两阶段估计法进行估计,估计方法的小样本性质表现良好.此外,还通过具有Bootstrap特性的SPA检验实证比较了新模型与其他6种预测模型的预测精度.实证结果表明,在各种损失函数下,半参数短期预测...     

股权激励的业绩效应——来自我国上市公司的实证研究

笔者根据我国上市公司普遍存在的激励不足问题,提出了实施股权激励能使上市公司的业绩得到显著改善这一假设,并利用配对样本检验,对假设进行了证明。实证结果显示,股权激励对公司的会计业绩与股票的市场表现均有正面影响。此外,笔者采用了配对样本检验这一新的统计方法,为今后这一课题的研究提供了新的思路。     

PSM-DID在政策评价中的应用现状与改进方法

倾向得分匹配-双重差分模型(PSM-DID)是政策评估及因果推断中最为流行的方法之一.但是在实际应用中,该方法面临着控制变量在处理组样本和控制组样本之间非平衡性的挑战.传统基于均值差异t检验的平衡性检验容易产生片面和误导性的结论,使得后续因果推断产生偏误.为克服上述问题,本文对传统的平衡性检验提出以下改进：一是推荐更全面的多维度的平衡性测度指标,便于在匹配后更严谨地比较处理组和控制组的平衡性;二是提出了适用于非平衡样本的新估计方法：倾向得分匹配-逆概率加权-双重差分(PSM-IPW-DID),该方法结合了倾向得分匹配(PSM)克服样本自选择内生性及对非平衡样本稳健的优势和逆概率加权(inverse probability weighting, IPW)利用全样本信息的长处,在不进一步删除样本的情况下得到一种更稳健的双重差分估计方法.数据模拟和应用实例显示,本文提出的新方法能更全面、客观地评价宏观、微观政策的作用,得到更为可信的因果推断.     

基于漂移度的组合预测方法研究

由于不同的预测方法能够提供不同的有用信息,其预测精度往往也存在差异,为了分散预测的风险,采用组合预测方法。本文首先提出相容方法集和互补模型集,然后在对不同单一预测模型的漂移性和互补性研究的基础上提出了基于漂移度的组合预测模型,为组合预测模型研究提供一种新的思路。最后通过实例来说明基于漂移度的组合预测模型能够提高样本期预测精度和外推预测精度及实际应用的有效性。     

股市收益率高阶矩风险的产生机制检验

通过对现有理论文献的梳理,提炼了五个较为典型的关于高阶矩风险产生机制的理论假设。然后基于时变高阶矩建模思想,将这五个假设统一于同一个计量框架,并进行综合地实证检验,以期发掘具有"占优"作用的理论解释。以沪深股市收益率为样本研究发现,在这五个假设中,仅"波动率反馈"效应和"利空信息揭示"效应获得显著的实证支持。进一步分析指出,这两种效应会同时引起偏度和峰度风险,因而是高阶矩风险的主要产生机制。这一结果可为后续研究发展一个统一的理论框架提供实证参考。     

VaR-APARCH模型与证券投资风险量化分析

基本统计分析发现,上证综合指数回报率分布存在尖峰肥尾性,不服从正态分布,并且还具有杠杆效应。本文应用APARCH模型在三种分布假设下对上证综合指数通过事后模拟和条件单步预测来计算上证综合指数的VaR风险值,然后把它与应用GARCH模型的估计结果进行比较分析。通过返回检验,我们发现,APARCH应用于VaR估计是统计有效的,并且明显优于GARHC模型。     

收益率分布主观模型及其实证分析

在累积展望理论基础上,通过累积概率描述主观因素对内在价值分布的影响,建立收益率分布主观模型。建立从经验收益率数据中估计投资群体的风险追求程度、投资情绪和非完全理性程度等行为变量参数的方法。利用沪市A股数据,进行χ2同分布拟合检验,结果表明:0.05水平下,沪市69.56%股票的收益率分布认为符合收益率分布主观模型,接受t分布、双正态混合分布、稳定分布和正态分布假设的股票分别为56.31%、44.80%、46.06%和1.74%。通过比较大、小公司投资群体的行为差异,以及利用收益率主观模型估计的内在价值信息参数和行为参数对截面个股收益率进行解释的实证分析,表明收益率分布主观模型及估计行为参数的方法具有合理性。     

银行国际化能力形成及对战略影响的实证研究

构建了在国际化扩张特定阶段,银行国际化能力形成及能力影响银行国际化战略的理论模型,并进行实证检验。以开展国际化运营的8家中国银行的时间序列数据为样本,通过非参数方法测量国际化能力,用层级回归统计方法检验假设。结果显示,中国银行业的国际化能力显著正向影响其国际化战略水平,组织学习水平显著正向影响银行国际化能力;另外,国际化经验和国际化导向也显著正向影响银行国际化战略水平。最后为中国银行业国际化发展提出了理论指导。     

基于鞅转化的利率模型漂移函数的设定检验

基于切米雷泽(Khmaladze)鞅转化技术,利用标记的参数经验过程构造两种对利率模型漂移函数参数形式的设定检验方法,并给出该检验方法在原假设条件下的渐近性质与检验统计量的计算方法.所提出的利率模型漂移函数设定检验方法不依赖于利率模型的波动函数形式,即使对于复合假设检验问题也具有渐近分布无关性.蒙特卡洛模拟结果表明这些检验方法具有合理的检验水平(size)和检验功效(power).利用这些检验方法对我国的短期利率动态特征进行实证分析也能得到较好的检验效果.     

基于最优支持向量机模型的经营失败预警研究

根据中国资本市场的实际和样本数据特点,设计一套从样本准备到模型参数优化、再到模型比较的集成解决方案,对上市公司经营失败进行预警,通过实验分析参数调整和核函数选择对支持向量机建模的影响,寻求最优的支持向量机模型.实证结果表明,经营失败预警应用中,参数和核函数的选择对预警模型有较大影响,基于最优支持向量机模型的预测效果优于统计方法和神经网络方法,支持向量机适合中国上市公司分行业小样本的实际.特别处理事件作为经营失败样本切分标准对模型产生一定影响.     

基于犹豫直觉模糊语言集均值-标准差偏好距离的多属性决策研究

在犹豫直觉模糊语言集和语言尺度函数的基础上定义了均值-标准差偏好的Hamming距离，并提出了基于犹豫直觉模糊语言集距离TOPSIS和TODIM的多属性决策方法，进一步利用这两种方法对实例问题建筑商的招标方案进行排序，并讨论了偏好参数对排序结果的灵敏度分析。为验证上述方法的有效性，与已有方法对同一实例的排序结果进行了比较分析。     

基于多因子LIBOR模型的CMS数字范围债券定价

论文在鞅论和测度变换的基础上，在多因子LIBOR市场模型的框架下，通过二阶变差的方法获得了CMS利率的近似分布，巧妙的解决了CMS利率在LIBOR市场模型下不满足对数正态分布的问题。在此基础上，利用CMS利率的近似概率分布，求解得出CMS范围数字债券的定价，避免了Monte Carlo大数据模拟的情况，在对浮动利率产品进行研究的过程中，论文使用了两种不同的方法进行比较，主要是引理法和Girsanov法，这为投资者的定价过程提供了选择，有利于投资者获得更好的投资回报。     

基于机会约束随机Index-DEA的投资组合效率评价

传统DEA和分散化DEA是两种常见的非参数评价方法,二者也被广泛应用于投资组合效率评价。已有相关研究通常将风险和期望收益视为投资组合的投入和产出指标,但该投入-产出假设与实际投资过程并不吻合。在实际投资过程中,真实投入应为投资组合的初始财富,产出则是其终端财富。基于新的投入-产出假设,本文对投资组合初始财富进行标准化,将终端财富转化为收益率形式,进而构造随机生产可能集和相应的机会约束随机Index-DEA模型。当投资组合收益率服从联合正态分布时,随机Index-DEA模型被转化为等价的确定性模型,从理论上证明该等价模型的凸凹性,并提出相应的求解算法。最后,利用该随机Index-DEA模型对我国30只开放式基金进行效率评价,验证所提出DEA模型和求解算法的有效性。     

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。     

中国证券市场股指与股份结构的PD拟合分析

本文针对偏态分布(PD)设计了一种估计参数的极大似然修正方法,并结合中国沪、深股市及上证指数的实际数据,进行了全面的计算、拟合与检验.检验结果表明偏态分布在描述股票指数及股票价格结构的行为特征上优于当前国际上常用的对数正态分布.同时,还可以获得有关市场风险及价格安全性方面的指标结果.