基于MODWT的多分辨系统风险分析

文章利用小波分析具有良好的多分辨特性,对其股票收益率进行极大重叠离散小波变换,使得收益率按不同频率分解,然后对不同时间尺度上的收益率估计CAPM模型的Beta系数。实验结果表明,在不同的尺度下,Beta系数有较大的差异,即系统风险值Beta具有多分辨性,投资者可以根据不同Beta值选择不同的投资时间,使得风险分散化。     

沪市VaR估计误差及其实证

风险价值是一种概率估计,造成风险价值的预测有误差.利用不同分布条件下VaR估计的置信区间来度量风险价值的预测误差,能使风险价值的估计更精确.对沪市周、月收益率进行实证研究,得出月收益率比周收益率的波动性大,参数法有高估风险的迹象.     

含有超越时间与相关收益率强度的极值风险度量

为研究不同市场状态下沪深300指数高频收益率的GARCH族期望波动率与极值风险之间的关系,采用非齐次的含有超越时间与相关收益率强度的二元极值方法分析系统性金融风险的VaR度量,结果表明:期望波动率的引入修正了齐次模型中GPD模型普遍退化的问题;预期波动率对尾部形状参数的正向影响在市场上升阶段比市场下降阶段更为明显,前一期期望波动率越高,则下一期单位期望波动率的变化对VaR的解释作用越小。     

第一HJ距离的理论分析

模型设定检验是资产定价的核心环节,作为模型误设的新指标,第一HJ距离受到学术界的广泛关注。然而,鲜有文献比较第一HJ距离和传统的误设测度的异同。本文系统地分析第一HJ距离的性质,并与传统的模型设定误差测度进行比较发现：（1）第一HJ距离将基于模型所用SDF的欧氏空间距离和最大定价误相联系,有丰富的经济含义;（2）第一HJ距离关注定价误差,相较于传统的模型误设测度,倾向于选择大的零Beta收益率和小的因子风险溢酬,对模型的排序有差异;（3）第一HJ距离的加权矩阵具有模型独立性和对测试资产组合选择的一致性。     

如何运用单指数模型测算上市公司β值实现规避风险——以华夏银行为例

度量单项资产系统风险的指标是贝塔系数（用字母β表示）,它被定义为单项资产收益率与市场组合之间的相关性,β系数的经济意义在于清楚地说明了一项特定资产相对于市场组合而言的系统风险程度。本文基于单指数模型,选取了于上海证券交易所上市的华夏银行的股票（600015）进行β系数的研究测算,通过搜集大量的历史数据,     

基于极值Copula的投资组合集成风险度量方法

 应用极值的阈值与峰值模型来度量单个资产的风险价值,用两种不同的方法度量了基于Copula函数的沪深指数收益率的相关结构,比较了不同Copula函数下基于沪深指数的二元投资组合集成风险值,结果说明：Gauss Copula函数对沪深指数收益率的相关结构拟合较好,阈值模型的极值Copula能较好的度量投资组合的集成风险值,在高置信度下（0.99以上）,基于Gumble Copula函数的上尾（正收益）集成风险值、基于Clayton Copula函数的下尾（负收益）集成风险值与真实值最为接近。直接加权的方法会高估投资组合的风险,假设沪深指数的收益率服从二元正态分布会低估风险。峰值法的集成风险值误差较大。     

中国农产品期货套期保值非对称效应研究

 为了更好地发挥农产品期货的避险功能,本文考察了基差和“消息”对期货套期保值比率的非对称影响。本文选取了2008年5月至2012年2月的大豆、棉花、白糖和菜油四种代表性农产品的期现货数据进行实证分析,结果表明：(1) 4种农产品期现货对数价格都是非平稳的,并且存在协整关系,协整向量靠近(1,-1),从而套期保值过程中有必要考虑基差的影响;(2) 基差和“消息”对期现货的对数收益的波动率以及相关系数均存在非对称效应;(3) 对于样本内估计和样本外预测结果,与静态模型以及DCC-GARCH模型想比,考虑基差和“消息”的非对称效应模型能更大程度地降低风险,因此套期保值过程中基差和“消息”的非对称效应不可忽略。     

中国煤炭企业的全要素生产率增长

 本文通过Malmquist-Luenberger 指数将污染物及矿难作为“坏”产出纳入到全要素生产率的分析框架,测算了中国1998～2009 年30家大型煤炭企业的全要素生产率增长,并对影响全要素生产率增长的因素进行了实证分析。结果显示：“坏”产出约束下大多数企业的全要素生产率出现了负增长,但平均来讲企业的生产技术是显著进步的;在考虑环境污染及安全生产规制的两种不同情形下,分别有14家和16家企业发生过生产可能性边界的移动;技改和安全投入、管理效率以及滞后一期的技术无效率等因素与生产率指数呈显著的正相关关系,单位GDP煤炭消耗总量以及资本-劳动比与生产率指数呈显著的负相关关系,生产率指数与人均GDP呈“U”型关系。     

中国系统性金融风险对宏观经济的影响研究

基于2007年1月至2017年12月月度数据,本文首先选取金融机构极值风险、金融体系间的传染效应、金融市场的波动性和不稳定性、流动性和信用风险4个层面的14个代表性指标测度了系统性金融风险;然后运用分位数回归度量了单个系统性风险指标对宏观经济的影响;最后运用偏最小二乘分位数回归法构建一个系统性金融风险综合指标进一步实证分析系统性金融风险对宏观经济的影响。研究结果表明：①单个系统性金融风险指数中机构极值风险类别下的指标对宏观经济的影响最大,其中金融体系巨灾风险指数影响效果最显著;②运用偏最小二乘分位数回归构造的系统性金融风险综合指标较之单个系统性金融风险指标,能够更稳健地反映系统性金融风险对宏观经济的影响状况;③从测度效果来看,单个系统性风险指标和系统性金融风险综合指标在下尾分布（0.2分位数）的结果明显优于中间分布（0.5分位数）和上尾分布（0.8分位数）。     

基于预测收益率的模糊投资组合优化模型

本文提出用预测收益率代替均值,在新的经济周期下投资者重视对偏离预测收益率的风险度量,更重视最新的样本数据;并通过建立模型来预测收益率,提出了新的风险度量函数,在此基础上建立了新的投资组合优化模型,解决了样本数目不足的投资组合优化问题.本文建立的模糊环境下的投资组合可以完全转变成线性规划求解,减少了协方差的计算量,使得处理大型证券组合优化问题成为可能.     

收益率曲面预测及其在信用债投资组合管理中的应用

收益率曲线是信用债投资者的重要参考。在市场套利活动的作用下,跨期限和信用等级的债券收益率具有很强的内生联系,其变动规律具有整体性和连续性。以往研究将信用债收益率曲线拆分成无风险利率曲线和信用利差两个部分,前者关注期限的影响,后者关注信用等级的影响,但很少同时考虑两者的共同影响。本文在收益率曲线的基础上增加信用等级维度,将AAA+级到AA级收益率曲线视为一个相互关联的整体,定义为信用债的收益率曲面(Yield Surface)。相比收益率曲线,收益率曲面包含了跨等级的系统性预测信息,通过预测收益率曲面能够构建具有较高收益的投资管理策略。本文以中期票据市场为例,采用卷积神经网络模型预测1周后的收益率曲面,在此基础上计算债券的预测理论价格,发现该价格对未来交易价格的预测有显著作用。基于预测价差,本文提出了信用债投资管 理策略,应用该策略的投资组合能够获得显著的正收益。业绩归因分析发现,该策略取得的收益同时来 自投资组合在信用风险和久期风险上的暴露,预测价差可以刻画债券市场的“风险前沿”。本文采用了中债估值价格进行稳健性检验,主要结论均保持一致,具有较强的稳健性。     

Liquidity spreads in the corporate bondmarket: Estimation using a semi-parametric model

This study utilizes the liquidity risk associated with Treasury bonds to directly determine the degree to which liquidity spreads account for corporate bond spreads. This enhances understanding of their relative contributions to the yield spreads of corporate bonds. To capture time variation on instantaneous spreads and volatility and to reduce modeling bias, semi-parametric techniques are applied to estimate the time-varying intensity process. Empirical results indicate that our semi-parametric model is good at capturing the time variation in default and liquidity intensity processes. The credit spreads are due to default risk and reflect the relative liquidity of the corporate bond market, indicating that liquidity risk plays an important role in corporate bond valuation.     

利率扭曲、市场分割与深化利率市场化改革

虽然存贷款利率管制已经取消,但在改革过渡期内,目前我国信贷市场中仍然存在一定程度的利率扭曲与市场分割：同时存在商业银行和类银行机构,商业银行利率较低,主要为传统企业等低风险企业贷款,而非传统企业融资更多依赖于利率较高的类银行机构。本文从利率扭曲与市场分割问题入手,构建包含异质性金融部门和企业部门的动态随机一般均衡（DSGE）模型,研究深化利率市场化改革对经济金融的具体效应。结果显示,改革将促使利率回归均衡,消除监管套利,维护金融稳定;同时,优化金融资源配置,降低企业部门杠杆率,推动经济高质量发展。但改革也将对不同类型的金融、企业部门形成差异化影响,在助推产业结构优化升级的同时,驱动商业银行和传统企业加快经营转型。此外,改革后经济体在面对外部冲击时更加稳健。进一步,对比不同改革进程下的政策效果发现,若进程过快,可能增加短期经济金融波动风险。因此,改革应遵循循序渐进的推进原则。     

居民储蓄的长期均衡和短期波动——中国：1991-2000年的实证分析

一、引言改革开放以来中国的收入流程出现了由政府主导型向居民主导型的巨大转化 ,居民已成为我国总储蓄的最重要主体。居民储蓄向投资转化的巨大潜力已成为中国经济增长的重要源泉之一 ,进入“储蓄推进”的经济增长阶段是我国的必然[1] 。因此近年许多学者对中国居民储蓄进行了大量研究 ,形成了许多重要成果。但现有文献在两个方面值得注意。一是研究的样本区间。现有研究文献大多是基于改革开放以来甚至是建国以来的。但在 90年代影响中国居民储蓄的经济环境发生了巨大变化 ,如资本市场迅速发展、社会保障体系改革加快、消费信贷措施出台…     

引入破产时间的EVA企业价值评估模型研究

现行基于EVA理论的企业价值评估模型存在较大缺陷,如永续经营假设以及未充分考虑企业资产规模等。对EVA理论的企业永续经营假设提出质疑,提出以企业预期破产时间为企业终止运营期限的观点来测算企业预期EVA现值,从而为解决企业永续经营假设与现实企业周期运营的矛盾提供了一种思路。首先基于企业资产因素采取单因子高斯Copula模型预测企业破产概率,然后通过蒙特卡洛模拟计算企业预期破产时间,以使不同企业资产规模因素对企业价值的影响可以更为有效地体现在企业价值评估模型中。     

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。     

Pricing power options with a generalized jump diffusion

In this article, the valuation of power option is investigated when the dynamic of the stock price is governed by a generalized jump-diffusion Markov-modulated model. The systematic risk is characterized by the diffusion part, and the non systematic risk is characterized by the pure jump process. The jumps are described by a generalized renewal process with generalized jump amplitude. By introducing NASDAQ Index Model, their risk premium is identified respectively. A risk-neutral measure is identified by employing Esscher transform with two families of parameters, which represent the two parts risk premium. In this article, the non systematic risk premium is considered, based on which the price of power option is studied under the generalized jump-diffusion Markov-modulated model. In the case of a special renewal process with log double exponential jump amplitude, the accurate expressions for the Esscher parameters and the pricing formula are provided. By numerical simulation, the influence of the non systematic risk’s price and the index of the power options on the price of the option is depicted.     

国际利率水平决定的数量论证及其风险的衡量

从80年代的墨西哥和巴西等拉美发展中国家发生的严重债务危机,到今天震撼欧洲的货币金融风波,可谓一波未平、一波又起。如何有效地回避国际金融风险已成为目前世界各国迫切需要解决的重大课题。本文首先就国际利率水平变动的范围作一严格的、理论上的界定;然后给出两个度量国际利率风险的计算公式,从而,为受资国准确计算国际利率风险,以便有效地回避或降低国际利率风险提供一条可择途径。     

证券市场开放速度的影响和决定

加速开放中的中国证券市场,有必要衡量进程加速的效应和最优速度。通过股市波动率分解,将波动分解为普通市场反应带来的连续型和过度反应带来的跳跃型波动,细致分析了加速开放对股市的影响,并权衡总波动的大小和结构以估算最优开放增速。实证发现加速引入国际机构资本可以有效降低波动性,但股市信息融解效率仍较低,体现在跳跃型方差占比高;市场状况会影响最优增速,估算现阶段适当的外国资本审批额度月增速约为12%。最后对利用境外资本健全证券市场提出建议。     

Bank Business Models at Zero Interest Rates

We propose a novel observation-driven finite mixture model for the study of banking data. The model accommodates time-varying component means and covariance matrices, normal and Student’s t distributed mixtures, and economic determinants of time-varying parameters. Monte Carlo experiments suggest that units of interest can be classified reliably into distinct components in a variety of settings. In an empirical study of 208 European banks between 2008Q1–2015Q4, we identify six business model components and discuss how their properties evolve over time. Changes in the yield curve predict changes in average business model characteristics.