证券投资预期收益率与风险的度量方法

收益与风险是证券投资的两个核心,任何机构和个人进行证券投资前,都必须计算证券在一定时期内的收益率,并以此为基础来估计该证券的预期收益率.因此,证券的预期收益率和风险是证券投资分析的两个重要指标.本文提出了三种切合实际而且容易操作的风险估计方法,能够准确而且又比较保守地估计出收益率的变化范围.     

沪、深股市收益率风险的极值VaR测度研究

资产组合的ＶａＲ是指在某一置信水平下 ,该资产组合可能遭受的最大损失 ,或者说 ,ＶａＲ即资产组合收益率损失分布函数的某一分位点。由于传统的方差 协方差法、历史模拟法、蒙特卡洛模拟法在估计金融资产收益率的ＶａＲ值上的低效 ①,ＦｒａｎｃｏｉｓＬｏｎｇｉｎ等学者便将统计极值理论引入到估测ＶａＲ的研究中来 ② 。本文将运用近年发展起来的这些极值ＶａＲ方法来测度沪、深股市收益率的市场风险 ,同时也对极值方法、半参数方法 ③ 以及传统ＶａＲ方法的测度效果进行比较。　　一、估测ＶａＲ的极值方法通常有两类估测ＶａＲ的极值…     

流动性风险与预期股票收益

本文以日波动率调整的换手率和Amihud(2002)的非流动性指标来度量股票的流动性,并用这两个变量的标准差和变异系数反映流动性的波动率,系统分析了流动性及其波动率与股票预期收益的关系,结果发现,在控制了影响股票收益的其他因子后,发现股票流动性水平与预期收益呈现出显著的负相关,而流动性波动对股票预期收益没有解释力.     

预期理论与商品价格的形成

本文介绍了四种不同的预期模型即蛛网模型、外推预期模型、适应性预期模型以及理性预期模型 ,说明了预期对商品价格形成的影响 ,并分析了以上四种模型的联系和差异     

适应性预期消费模型的内生化改进

文章应用拉姆齐模型对适应性预期假说消费模型进行了改进,使原有外生函数模型内生化.通过风险回避系数等参数的测算,建立了内生化的适应性预期假说消费计量模型;并采用相应数据对我国居民消费状况进行了动态模拟分析.     

中国股市收益率分布特征研究

一、引言现有关于证券收益率分布研究的文献大致可以分为三类:统计分布模型,随机过程模型和行为投资模型。后两者更多的是寻找收益率波动的原因,或是从价格形成机制,或是从投资行为学角度试图对收益率的波动做出合理的解释,从而确定描述收益率的理论分布函数;统计分布模型一般直接从经验数据入手,对数据的总体情况作全面的描述。比较后两者,统计分布模型最为突出的优点在于能够提出或拟合出一个收益率分布函数,以具体的     

人口年龄结构、预期与中国房价:基于需求方的视角

文章构建了包含人口年龄结构、预期房产收益率、利率的房价决定模型.基于该理论模型,在对1998-201]年中国省际面板数据、11个省份人口年龄结构“四分法”数据、7个省份人口年龄结构“五分法”数据进行实证分析后发现:总抚养负担的下降是房价提升的重要推力,其中少年抚养负担对于房价有显著的负向效应,而老人赡养负担对于房价的影响是不确定的;预期房产收益率是推升房价的重要因素;利率对于房价的影响系数始终为负.     

基于Fama-French三因素改进模型的再生水行业期望收益率研究

文章以Fama&French三因素模型为研究方法,考虑再生水行业与整个市场之间的关系,结合再生水行业特征对三因素模型进行改进。借鉴并选取业务涵盖污水处理和原水供应的11家上市公司数据,运用spss15.0对改进的模型进行实证研究,结果表明模型可以描述再生水行业期望收益率的变动,能够为再生水项目投融资决策、经济评价和风险分析提供参考依据。     

深沪股指收益率波动研究

文章选取沪、深两市1991年1月1日至2005年2月18日的股票指数作为样本,运用EGARCH(1,1)模型,研究指数日收益率波动的性质特征,并探讨了不同阶段股市对利好消息和利空消息的反映。结果表明:不同阶段的指数收益率序列具有结构特征,各阶段沪、深两市指数收益率均与滞后一阶高度相关,且两市指数收益率均具有信息不对称效果。     

中国股市高阶矩风险及其对投资收益的冲击

本文首先建立NAGARCHSK模型,推算市场收益率的条件高阶矩序列,在此基础上建立引入高阶矩风险的收益-风险时变四因子状态空间模型,并基于2000-2016年中国股票市场的收益率数据,实证探究不同时期市场高阶矩风险对投资收益的冲击.结果显示:我国股票市场收益受到高阶矩风险的影响,并且条件高阶矩序列表现出时变和波动聚集的特征,大规模的全球性金融危机和国内市场的重大风险事件均会使股市收益的条件高阶矩序列出现持续的异常波动.在未出现极端金融危机的稳定时期,市场收益率的条件方差会趋于对投资收益产生正向影响,条件偏度和条件峰度对投资收益的影响在正向和负向之间不断交替,增加了投资收益的不确定性.然而在全球性的极端金融危机时期,市场收益率的条件方差会转而对投资收益产生负向影响,条件峰度则会对投资收益带来持续的正向影响.     

基于熵最大原则的GPD估计与中国股市极值风险测度

POT极值模型参数的准确估计是计算金融资产回报市场风险的关键。根据最大化熵原则（POME）得到POT模型中GPD参数估计方程组,通过回归模型的可决系数法选取阈值,最后将其应用到中国两个时段股市金融风险测度的实证研究中。结果表明：第1、2时段,最优阈值分别为0．01799、0．01801,γ、ξ和β的估计值分别为18．53467、0．14871、0．00802和2．93172、0．03649、0．01258,并得到不同显著性水平下的VaR和ES值,为GPD参数估计找到了一个更科学有效的方法,更为准确计算金融资产回报市场风险提供了新思路,同时也测算了本次国际金融危机对中国股市风险的影响。     

股票市场波动预测的ARCH族模型选择

文章基于单步向前预测法,寻找对不同ARCH族波动预测模型进行选择的方法和评判标准,并以上证指数为例,根据有关评判标准,寻找适合我国股市的ARCH波动预测模型。     

基于高维波动率网络模型的股票市场风险特征研究

波动率是金融风险管理研究的重要内容之一。本文基于复杂网络理论和数据挖掘技术提出股票市场的高维波动率网络模型。首先运用互信息度量不同股票价格波动之间的相关关系,其次对股票市场不同周期下的波动情况建立度的中心势、平均距离、幂律分布等网络拓扑指标,再次根据这些指标利用Prim算法构建出高维波动率网络模型,最后运用Newman-Girvan算法对股票价格波动率的相关性进行分层研究。高维波动率网络模型突破了传统波动率模型关于变量维数的限制,能够在依赖少量假设的基础上,挖掘出多个金融市场主体间的相互关系,反映金融市场的风险特征及网络拓扑性质。实证结果发现：与常用的Pearson相关系数法相比,在互信息框架下,股价波动的非线性相关关系得到了更好的度量;股票市场的整体波动性与个股波动率相关性变化趋势相反,市场处在高波动时期资产组合分散化效果较好;网络中存在少量度数大的关键节点和中心节点,风险通过这些节点可以迅速传递到整个市场;股票市场的运行具有明显的行业聚集现象;网络分层研究进一步直观的展现了风险在层与层之间的传递规律和与之对应的行业特征。高维波动率网络模型为挖掘股票市场的风险特征与管理金融风险提供了一个新的工具。     

基于多元经验模式分解的股票收益与宏观经济关系分析

提出一种基于多元经验模式分解的股票市场收益与宏观经济活动关系的分析方法。通过月度道琼斯指数和美国工业生产指数的联合多元经验模式分解,得到多元金融时间序列的多尺度分量。采用希尔伯特—黄变换和边际谱确定每个尺度的主周期,进而在不同尺度下对多元时间序列进行相关性分析及Granger因果检验。结果表明:股票指数在中、长周期的某些尺度上是工业生产指数的Granger原因,序列之间具有明显的相关性,股票指数领先工业生产指数16个月到32个月不等。     

The Distribution of Stock Returns When the Market Is Up

Abstract

For some investments, the relation between stock returns and the market proxy is conventionally described by a linear regression model with the normality assumption. This paper derives the distribution of stock returns for a security in an upgrade (or downgrade) market with the assumption that the log stock returns of the market proxy follow a mixture of normal distributions. We discuss MLE and the method of moment estimation for parameters involved in the model. An analysis of stock data in Johannesburg Stock Exchange is included to illustrate the model. This note explains the phenomenon in financial analysis regarding the shape of the distribution of long-run stock returns limited on an upgrade or downgrade market index.     

用环比发展速度的思想预测股市

环比发展速度简介 环比发展速度是指报告期水平与前一期水平之比，说明报告期水平对前一期水平来说，已发展到多少倍（或百分之几），表明这种社会经济现象的逐期发展速度。用公式表示：如果计算的单位时间是一年，则此指标也可以叫作“年速度”。同理，如果计算的单位时间是一天，则此指标也可以叫作“天速度”。统计学中环比发展速度思想 环比发展速度的思想是，决策者利用对社会经济现象的环比发展速度长时间的统计观察，来发现该类社会经济现象转折点的数量特征及影响因素特征，以便在出现该类特征时，便于决策者适时采取正确的决…     

深圳股票市场成分指数的持续性分析

一、引言持续性分析(Duration Analysis)又称“生存分析”(Survival Analysis)或“风险性分析”(HazardAnalysis)。它是研究某一变量持续某种状态的时间长度的分析方法,已被广泛地应用于工程、医学和生物学等领域。70年代末,经济学家开始采用这种分析方法研究失业时间的持续性,     

沪深A、B股市场信息传递路径实证分析

运用计量经济学中的ARCH-LM检验、GARCH模型、Granger引导关系检验等分析方法，实证分析了B股市场对境内投资者开放前后沪深两市A指收益率序列与B指收益率序列和非预期收益率序列的Granger引导关系，给出沪深A、B股市场信息传递路径，并且指出从信息流动角度来说，A、B股市场整合的方式是从A股市场向B股市场的内幕消息的传递和从B股市场向A股市场的投资理念的趋同。     

沪深股票市场相关性的实证研究

沪深股票市场相关性的实证研究韩德宗,徐剑刚中国大陆的股票市场是个年青的、发展和完善中的证券市场。过去三年多的时间,上海股市和深圳股市的股价变化是中国大陆股市发展的一个重要的侧面,它所留下的轨迹,值得我们去探索和总结。本文希望通过对上海股市以下简称沪市...     

中国股市收益率和波动率的长记忆性检验

运用修正R/S和V/S两种分析方法,选取两大盘指数(上证综指和深证成指)以及20只个股为样本,对其收益率和收益波动率序列的长记忆性进行大范围的比较研究.结果表明:对于收益率序列两大盘指数存在长记忆性,且深市强于沪市,而个股普遍不具有长记忆性;对于收益波动率序列,无论是大盘指数还是个股均存在显著的长记忆性,并且,三个收益波动率序列的长记忆性由强到弱依次为修正对数平方收益率、绝对收益率和平方收益率.