基于EGAROH-Gopula的金融市场条件相依分析

文章应用条件copula函数拟合上证指数和深证成指收益率的联合分布.对上证指数和深证成指收益率应用EGARCH-t模型拟合其条件分布,在此基础上根据连续条件分布Sklar定理.采用条件正态copula函数建立两者的联合分布.结果表明,EGARCH-t模型能够很好的描述两指数收益率的特征,正态Copula能够很好的描述沪深股市的相关性信息.     

中国股市收益率分布特征实证研究

金融资产收益率是金融经济学中的一个非常重要的概念,能否对收益率的分布状况进行正确描述直接关系到证券组合选择的正确性、风险管理的有效性、期权定价的合理性.在描述股价行为的经典计量模型中,股市收益率通常被假定服从正态分布.许多著名的计量金融学家对这一经典假设作了大量的理论与实证分析,结果表明金融市场上绝大多数股市收益率并不服从正态分布,而具有尖峰、厚尾、非对称等特征.本文借助No1an的稳定分布分析软件对上海综合指数收益率和深圳成分指数收益率的分布状况进行实证分析,研究结果表明这两类股指收益率均可用稳定分布对其进行描述.     

展望理论下的收益率分布函数

0引言资产收益率的分布函数在金融研究中是一个非常重要的问题。从正态分布、稳定分布到混合分布等其它统计分布形式,研究者提出了各种分布形式对收益率分布进行描叙,这些提出的统计分布描述模型几乎都没有直接考虑个体决策的行为特征。目前较为普遍的ARCH/GARCH模型对收益率分     

证券市场收益率分布时变性的经济学分析及其我国的经验证据

 当投资者预期不一致时,现金流贴现模型用以作为资产价值判断标准的统一性就遭到了破坏,预期相对悲观与乐观的投资者形成了市场交易的两大阵营,由这两大阵决定的卖力与买力的相对能量决定着证券投资收益率的分布特征,无论现实市场价格向哪个方向变动,市场交易的实现都会使证券资产向预期乐观的投资者集中,这种证券资产的集中过程对应着资产收益率分布的时变性,本文不仅从理论上探讨了收益率分布时变性的微观经济基础,而且还以我国上证指数的一个完整的牛熊市周期的实际数据为研究样本,从实证分析的角度证实了股票收益率分布时变性的存在性以及不同阶段收益率的分布特征,并运用马尔可夫概率转移矩阵考察了收益率分布的动态变化过程。     

考虑投资者非完全理性反应的投资策略

我们认为,收益率分布作为投资决策行为在市场交易中的直接后果,必然蕴涵着投资决策的行为特征.在我们前期的研究中,建立了基于行为理论的收益率分布模型,利用该模型考察投资者对小概率事件的反应程度,在投资行为模型基础上,可以建立有效的投资策略.本文在行为收益率分布模型和投资行为模型的基础上,通过考察投资者对小概率事件的反应程度,首次提出了不同于传统研究中采用收益率代表投资者的反应程度的方法,建立了不同于传统动量策略和反向策略的回复策略.利用沪市数据对本文提出的回复策略与传统动量、反向策略进行了实证比较研究.     

中国股指收益率的非对称拉普拉斯分布实证检验

应用非对称拉普拉斯分布拟合沪深两市股指日、周收益率数据。研究结果表明:非对称拉普拉斯分布能够比正态分布更好地反映两市股指的日、周收益率数据的尖峰、厚尾、偏态特征。由于非对称拉普拉斯分布有显性的表达式,便于开展参数估计和数字特征的计算,因此对于股指期货投资者而言,在计算股指收益率的VaR、CVaR进行风险测量时,采用非对称拉普拉斯分布将是较好的选择。     

基于GARCH-VaR的股指期货保证金模型

文章以收益率的正态性检验、集群性检验和平稳性检验为基础,用GARCH方法计算VaR,将VaR作为保证金比率,建立了基于GARCH-VaR的股指期货保证金模型,对沪深300指数进行了实证研究.研究表明沪深300指数的收益率不服从正态分布,其收益分布具有明显的厚尾特征和丛集效应;通过与EWMA和风险价格系数法进行对比,发现GARCH-VaR模型能更好地捕捉收益分布特征,得到的保证金水平能更好地覆盖风险.     

上证、深证及道琼斯指数收益率的统计特征

通过对道琼斯工业平均指数,上证指数和深证成指收益率分布的统计和分析,说明了它们具有“高峰厚尾”、“有偏”等统计现象。经过对数据的对比和处理,以求解释这些统计现象的产生原因。通过对三个指数收益率绝对值的统计分析,得出了收益率绝对值的分布特征。     

资产相关结构对投资组台风险测度的影响分析

文章从分析金融资产收益率的统计特征入手,以GARCH模型为基础.用非对称幂分布描述组合资产中各金融资产收益率的边缘分布函数,在多种Copula函数情形下计算组合资产的风险值VaR及ES.结果表明:基于由多元Clayton Copula和多元Gumbel Copula组成的混合Copula函数较好地刻画了多只股票的相关结构,而且ES比VaR能够较准确地估计组合资产的尾部风险.     

基于相同方差下降比的最优时变套期保值比率探讨

文章以华夏ETF300基金净值和沪深300指数为研究对象,充分考虑了两个资产的相互关系以及收益率的分布特征.在VaR最小化的目标下,以基于风险承受程度相同时的套期保值交易成本和收益率下降比为套期保值效果的衡量标准,综合对比了动态套期保值比率模型tCopula-DCC-GARCH和时变套期保值比率模型RLS-EWMA-GARCH的套期保值效果.结果表明:RLS-EWMA-GARCH模型在交易成本和收益率下降比两方面均优于tCopula-DCC-GARCH模型.     

基于CVaR风险度量的投资组合优化决策

投资组合优化问题依赖于风险度量方法和投资组合收益率分布函数的选取。针对收益率通常不服从多元正态分布以及均值—方差模型低估了投资组合发生重大损失的风险,文章利用多元广义双曲线分布来拟合投资组合收益率,从而更加灵活地捕捉收益率数据的偏态和尖峰厚尾特征;使用CVaR代替方差和VaR来度量金融资产重大损失风险,进而建立均值—CVaR投资优化模型。实证研究结果表明,相对于均值—方差模型,均值—CVaR能够更好地反映投资组合收益率分布,提高投资者控制投资风险的能力。     

基于EGARCH-Copula的金融市场条件相依分析

文章应用条件copula函数拟合上证指数和深证成指收益率的联合分布。对上证指数和深证成指收益率应用EGARCH-t模型拟合其条件分布,在此基础上根据连续条件分布Sklar定理,采用条件正态copula函数建立两者的联合分布。结果表明,EGARCH-t模型能够很好的描述两指数收益率的特征,正态Copula能够很好的描述沪深股市的相关性信息。     

基于稳定分布的股票收益率的特征分析

一、稳定分布概述 股票市场具有复杂的非线性动力系统的特征,既受确定性规律支配,同时又表现出某种随机现象,具有时变性、随机性和模糊性的特点.大量的实证研究表明,股票收益分布明显偏离正态分布,呈厚尾特征.研究股票收益率分布的特征,对探索股票市场的有效性、证券投资组合等问题都具有重要的现实意义.     

基于稳定分布的风险价值(VaR)研究与实证

文章首先对上证指数收益率进行正态分布的拟合优度检验,然后对上证指数收益率进行了稳定分布拟合及稳定分布拟合优度检验.在此基础上,文章研究了基于稳定分布的VaR模型,并在实证研究中同历史模拟法、分析法计算VaR值进行比较,验证了稳定分布分析法的可行性与可靠性.     

涨跌停板制度对沪深股市不同期限股指收益率波动性的影响

本文利用ARCH/GARCH模型研究了涨跌停板制度对沪深股市日、周、月收益率波动性的影响.实证结果表明涨跌停板制度改变了两市周收益率和沪市月收益率的波动特征和日收益率的波动结构,并且对收益率波动性较高的上海市场的影响大于对深圳市场的影响,对上海市场长期收益率波动性的影响大于对短期收益率波动性的影响.     

金融资产极端日收益率数据的统计极值研究

一、极端收益率数学模型1.极端收益率数据的广义Pareto分布拟合定理假设)Xn,是独立同分布随机变量序列,     

基于尾部指数回归方法的CVaR估计以及实证研究

 在险价值VaR是一种非常重要的金融风险度量方法,近期也有很多关于动态VaR以及条件VaR (CVaR) 等方面的研究。根据金融资产的收益率具有重尾特征这一事实,本文假定金融资产收益率服从重尾分布,并假定重尾分布的尾部指数随着收益率发生变化。本文基于尾部指数回归模型对重尾分布的尾部指数进行估计,进而得到收益率尾部数据所服从的条件分布,并首次运用该方法对条件VaR进行估计。本文对沪深300指数进行了实证研究,得到CVaR的估计,并对估计得到的CVaR的预测效果作出检验,并与传统VaR估计方法进行了对比,实证结果发现本文的方法的预测效果更好。     

基于极值理论的静态和动态风险度量模型的比较

文章运用极值理论建立了静态和动态的和风险度量模型.静态模型运用广义帕累托分布拟合收益率序列的尾部分布.动态模型首先运用AR(1)-GARCH(1,1)模型对收益率序列进行拟合,然后用广义帕累托分布对新息分布的尾部建模.采用上证综指和标准普尔500指数的对数收益率为样本,对静态和动态模型进行了比较研究.研究结果表明:对于VaR的度量,在置信水平较低时(如小于99%),静态风险度量模型更准确,在置信水平较高时,动态模型更好;对于ES的度量,动态模型具有通用性和优越性.     

基于ARMA—APARCH—SGED模型的原油价格风险度量研究

从原油现货市场收益率的特征分析着手,为了更好地描述原油现货市场收益率的尖峰厚尾、偏态和波动集聚等特性,利用APARCH模型来刻画收益率的波动性,同时利用SkewGED（SGED）分布来描述收益率的概率分布特征;进而运用削孙嗄A—AP灿配H—SGED模型对原油现货市场收益率的VaR进行估计和分析,并与基于Skew一t和Glm分布的ARMA—APARCH模型进行比较。通过返回检验,结果表明,AR—MA—AP魁配H—SGIm模型能更加准确地度量原油现货市场的风险价值。     

上证指数收益率的特征及其波动性分析

股票价格的频繁波动是股票市场最明显的特征之一。ARCH类模型可以很好地预测金融资产收益率的方差。通过对上证指数的统计分析表明,上证指数的收益率分布表现出非正态性,并存在自回归条件异方差的特征。利用ARCH类模型对上证指数的波动进行了拟合,结果表明GARCH(1,1)模型对上证指数波动具有较好的拟合效果。