基于核心-边缘网络的中国银行风险传染

采用核心-边缘网络刻画我国银行间市场的网络结构,结合各银行同业往来资产和负债信息构建风险传染模型,对单个银行倒闭以及资产价格泡沫破灭两种情况下的传染过程进行模拟.研究发现,近年来我国银行系统的抗风险能力不断增强,但在所有银行中中国银行的风险传染程度最严重,应该加强对系统重要性银行的重视.同时,防范银行危机的关键在于控制资产价格泡沫,在合理的资产价格水平下,外界冲击难以对银行系统的安全性构成威胁.     

推广的周期性破裂型资产泡沫模型

在理性预期意义下对周期性破裂基本模型进行了推广,提出了周期性多步不完全破裂泡沫模型.通过数值模拟展示泡沫滋生、膨胀、破灭到再生的全过程,研究了含有泡沫的资产价格的厚尾统计特性,并给出政策性的建议.     

众包模式下基于参与者胜任度 和接受度的任务推送模型

资产价格泡沫是关系金融、经济能否稳定发展的重要经济现象.现有国内外文献鲜有对资产价格泡沫驱动因素的实证探讨.以理性资产泡沫理论为依据, 使用20个代表经济体2000年—2015年的经济金融数据, 采用面板Logit模型实证研究了股权资产泡沫的驱动因素, 弥补了该领域研究的不足.研究发现, 交易量和价格波动率是股权资产泡沫的显著正向驱动因素, 但对程度严重的股权泡沫而言, 交易量不再是显著的决定因素;货币政策是驱动股权资产泡沫产生的显著因素之一;银行对私人部门的信贷规模及其滞后项也是股权资产泡沫的稳健决定变量.除此之外, 还考察了制度变量对股权泡沫发生的作用, 基本结论可概括为普通法、小投资者保护度低、政府透明度高、套利自由的国家更易发生股权资产泡沫.最后, 还通过BMA-Logit模型和其他方法做了一系列的稳健性检验, 确保了研究结论的稳健性.     

双因子随机条件极差模型及其实证研究

对波动率的建模和估计传统上主要基于由收盘价计算得到的收益率信息,而基于包含更多日内价格变动信息的价格极差对波动率的研究却相对较少.对经典的针对价格极差动态性建模的条件自回归极差(CARR)模型进行扩展,借鉴随机波动率(SV)模型的建模思路,同时考虑波动率的长记忆特征,引入Gamma分布刻画价格极差新息的分布,构建了双因子随机条件极差(2FSCR)模型来描述价格极差的动态性.进一步,基于连续粒子滤波算法,给出了2FSCR模型参数的极大似然估计方法,并通过蒙特卡罗模拟实验表明了该估计方法的有效性.采用上证综合指数(SSE)、深证成份指数(SZSE)、香港恒生指数(HSI)和美国标普500指数(SPX)数据进行了实证研究,结果表明:2FSCR模型相比CARR模型以及单因子的SCR模型都具有更好的数据拟合效果.进一步的模型诊断分析表明,2FSCR模型相比CARR模型和SCR模型能够更好地刻画价格极差新息的尾部分布,能够更充分地捕获波动率的动态特征(时变性、聚集性与长记忆性).采用滚动窗方法对波动率进行预测,利用价格极差与已实现波动率作为比较基准对模型的预测能力进行了比较分析,结果表明:2FSCR模型相比CARR模型和SCR模型都具有更为优越的波动率预测效果.     

基于因素嵌入的非理性资产价格泡沫生成及膨胀演化研究

近几年,随着资产价格泡沫现象的频繁发生,实业家和学者开始重点关注泡沫生成、膨胀的演化过程。本文通过引入导致预期发生变化的三个影响因素(过度自信、资产缺乏弹性、流动性过剩),扩展了现有的噪声交易者(DSSW)模型,揭示由噪声交易者对资产价格预期发生变化而造成的非理性资产价格泡沫的生成及膨胀机理,分析得出:三个影响因素促使资产价格预期发生变化,进而导致非理性资产价格泡沫生成及膨胀;并利用MATLAB软件对非理性资产价格泡沫膨胀过程进行模拟,分析得出:噪声交易者占比、非知情噪声交易者占比、过度自信影响因子、资产缺乏弹性影响因子、流动性过剩影响因子越大,非理性资产价格泡沫的膨胀速度越快、波动幅度越大,这对防止泡沫膨胀速度过快、过大有一定的参考价值。     

基于异质价格信念的金融资产泡沫形成机制

假设风险资产未来价格变化由其过去价格变化外推形成,基于现金流股息冲击提出一个新的资产价格泡沫模型研究金融资产泡沫形成机制、提炼其内在特征、获得金融市场稳定发展的相关启示。假设异质价格信念投资者具有常绝对风险规避效用偏好,基于期望效用模型获得基本面投资者和外推型投资者的最优风险资产需求函数;进一步,假设外推型投资者在资产交易过程中部分关注风险资产基本价值,修正其最优风险资产需求函数,在市场出清状态下获得资产价格泡沫模型;基于模型参数设定模拟金融资产泡沫形成机制,并结合金融市场证据分析其内在特征;最后,从投资者异质性和无风险资产收益率层面设定参数值对比讨论影响金融资产泡沫强弱程度的因素。结果表明：在正的现金流股息冲击下,外推交易行为导致金融资产泡沫,且具有滞后性;金融资产泡沫具有典型的三阶段特征,量价齐升是金融资产泡沫产生的显著标志;无风险资产供给是金融资产泡沫的抑制器;投资者结构及其价格信念差异与金融资产泡沫的强弱程度密切相关。研究不但为金融资产泡沫形成机制提供了一个分析框架,而且为金融市场稳定发展提出相关决策参考。     

自刺激跳跃与随机波动率交叉反馈下的期权定价

构建合理的资产价格模型一直都是期权定价研究的核心问题之一,其中波动率和跳跃又是资产价格模型中的重要研究对象。已有实证研究发现资产价格存在跳跃聚集现象,该现象在金融危机期间尤为明显;同时,资产价格的波动率也存在跳跃,且资产价格的跳跃与波动率之间还存在非对称的交叉反馈作用。因此,将上述特征纳入期权定价模型中,有助于提高模型的期权定价性能,且能使模型更准确地估计隐含波动率。为了刻画资产价格的跳跃聚集、波动率跳跃以及跳跃与波动率之间的非对称交叉反馈特征,在仿射跳扩散框架下,构建用于期权定价的自刺激跳跃与随机波动率交叉反馈模型,并利用风险中性定价、广义傅里叶变换和条件特征函数,求出欧式期权价格的半解析表达式。采用上证50ETF期权数据对模型进行校准,并对比分析模型对期权价格以及隐含波动率的拟合和预测能力。研究结果表明,上证50ETF的价格与其波动率呈负相关,呈现杠杆效应和负向的波动率反馈效应,价格存在上跳和下跳聚集,价格的波动率与跳跃之间存在非对称的交叉反馈作用,下跳对波动率的影响大于上跳对波动率的影响,而波动率对下跳强度的影响大于其对上跳强度的影响,该特征能很好地解释股灾期间股价崩盘现象。无论...     

基于多元GARCH与极值理论的资产组合风险测度研究

在运用多元GARCH模型对资产组合损失的协方差矩阵进行建模的基础上,估计出组合的标准残差序列;然后,运用EVT对标准残差的极值尾部建模并估计出分位数,进而测度资产组合的动态极值风险;最后,再运用返回测试方法对模型准确性进行检验.研究结果表明,运用多元GARCH模型能够有效捕获多元资产损失的时变相关性特征;资产组合条件损失的标准残差极值尾部服从GPD;结合多元GARCH模型与EVT的风险模型能够测度所构造的多元资产组合的动态风险.     

基于时变波动率的存款保险定价研究

存款保险合理定价对于维护金融稳定至关重要,但是现有研究却很少考虑银行资产异方差性以及债务清偿顺序的差异.利用GARCH过程刻画资产收益波动率的时变性,结合债务清偿结构得到了封闭形式的存款保险定价公式,并给出了参数的极大似然估计方法.利用A股上市银行数据估计资产过程,并通过数值模拟分析了时变波动率和债务清偿结构对存款保险价格的影响.结果表明,忽视资产收益波动率的时变性在高风险时段将导致存款保险价格被高估,而在低风险时段却会导致价格被低估;高优先级负债越多,存款保险价格越高,普通债务(包括存款)越多,存款保险价格也越高,但前者的影响更大;受次级债的影响,忽视债务清偿顺序的差异往往导致存款保险价格被明显高估.     

房地产业有可能出现的四大经济泡沫

一、地产价格泡沫.土地价格由于其稀缺性和市场需求无限性的拉动作用,及其土地市场投机炒作,会出现虚涨,这种虚涨的部分就属于经济泡沫.如果土地价格成倍、甚至几十倍地飞涨,就会发展成泡沫经济.如日本的地产价格暴涨就是鲜明的例证.日本六大城市的地价指数,在上世纪80年代的10年间上涨了5倍,地价市值总额高达4000万亿日元,相当于美国地价总值的4倍,土地单价为美国的100倍.1991年以后地价暴跌,泡沫破灭,至今经济尚未恢复过来.地价虚涨是不能持久的,在一定阶段便会破灭.