基于小波多分辨分析方法的高阶矩CAPM研究

近几年来,分析高阶矩CAPM的变化规律,已经逐渐成为该领域研究的热点。为改进传统Beta系数测量系统风险的不足,反映系统风险的动态特征,本文讨论了四阶矩的资本资产定价模型(CAPM)并将小波分析引入到高阶矩CAPM模型研究中;利用小波多分辨分析的特点,给出了小波高阶中心矩和高阶混合中心矩的定义;给出了多分辨系统风险测度Beta、Gamma、Theta的计算方法和多分辨CAPM。     

基于小波多分辨分析的高阶矩CAPM

 为改进传统Beta系数测量系统风险的不足，反映系统风险的动态特征，讨论了四阶矩的资本资产定价模型(CAPM)并将小波分析引入到高阶矩CAPM研究中。利用小波多分辨分析的特点，给出了小波高阶中心矩和高阶混合中心矩的定义，基于此给出了多分辨系统风险测度Beta、Gamma、Theta的计算方法和多分辨CAPM，并从行为金融理论出发，给出多分辨高阶矩CAPM的金融背景解释。实证结果支持了多分辨系统风险假说和多分辨高阶矩CAPM的成立，为构建动态投资组合分散金融风险的动态影响提供了证据。     

高阶矩组合投资的M-V-S-K分析与效用函数分析的比较

为分散高阶矩风险的影响,文章讨论高阶矩组合投资选择模型的构建.首先,给出高阶矩风险的简化计算;其次,基于M-V-S-K分析和效用函数分析分别建立了带有非负权重约束的高阶矩组合投资模型;最后,对两类模型从理论和实证两个层面上进行了比较.结果显示,高阶矩风险已经成为组合投资决策中不可回避的重要影响因素.     

基于多目标优化和效用理论的高阶矩动态组合投资

 存在高阶矩风险偏好条件下,组合投资选择必须考虑最大化收益、偏度和最小化方差、峰度四个相互冲突的目标。同时,考虑到高阶矩风险的时变特征,应建立高阶矩动态组合投资模型。基于多目标优化技术和效用理论,讨论了高阶矩动态组合投资模型的构建,并利用MATLAB软件中的非线性优化函数fmincon对模型进行了求解,从理论和实证两个层面对两类模型进行对比。     

基于因素模型的协高阶矩矩阵估计及其应用研究

在高阶矩投资组合中,使用传统样本估计方法会产生较高估计误差和模型设定误差。本文在多因素模型的基础上,给出一种改进的协高阶矩估计方法,分析了基于多因素模型压缩估计量的渐进一致性。蒙特卡洛模拟表明,多因素压缩估计量在有限样本中具有更小的平均绝对误差、根均方误差以及更高的平均绝对改进百分比,有效提高了协高阶矩矩阵估计的精度;即使在样本观测量比资产数目少时,估计的协高阶矩矩阵精度都会有较大提高。基于2005年6月至2019年5月沪深300成分股的高阶矩投资组合实证发现,多因素压缩方法与其他估计方法相比,在年化收益率上可以获得4.7%~32.8%的提升,最大回撤能够下降3.7%~18.3%,表明使用多因素压缩估计方法构建的投资组合有更大的可能获得更多货币效用增益,以及面临亏损时,产生的最大亏损更小。该方法有助于金融机构或理性投资者在进行投资组合时减小投资损失,获得更好的投资回报。     

中国股市非流动性补偿效应的测度

文章运用CAPM模型,证实中国股市存在规模效应、价值效应以及非流动性补偿效应,但是CAPM模型和LCAPM模型均无法全面测度和解释中国股市存在的这些市场异象;而改进的LCAPM模型(A-LCAPM)充分考虑了各因子之间的相关性,能够较好地刻画传统定价模型无法解释的异象并准确度量股票预期报酬中的非流动性补偿溢价.     

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.     

CAPM有效性检验的新方法——基于系统方程的检验

本文受Chan & Faff(2005)为研究流动性在资产定价中的作用而建立的流动性扩展的Fama-French系统模型的启发,建立系统方程对CAPM在中国股市的有效性进行检验.我们用广义矩法对系统方程进行估计,这样可以克服Fama & MacBeth(1973)的双程回归法存在的内生误差问题;并且我们可以直接得到系统风险溢价的估计值.     

资本资产定价模型CAPM在中国资本市场中的实证检验

采用中国上海资本市场交易数据对资本资产定价模型（CAPM）的适用性进行了三个方面的检验：资产的风险和收益之间是否存在线性关系;系统风险是否是资产风险的唯一度量;资产的风险和收益是否正相关。结果发现：2003年8月1日至2006年7月31日期间,上海资本市场股票组合的平均超额收益率与其系统风险之间存在正相关关系,与非系统风险不存在显著的线性关系,基本符合标准形式的CAPM。这与国内许多学者对2001年以前中国资本市场CAPM的实证检验结果不太一致。     

CAPM的检验方法及假设条件研究

资本资产定价模型是第一个关于金融资产定价的均衡模型,它对确定金融资产的基本价值提供了依据,对分析和抑制资产泡沫的形成无疑具有重要的意义.依据国外学者对CAPM的研究成果,对CAPM的统计检验方法和假设条件进行系统探讨,旨在为CAPM在中国证券市场的合理应用提供理论支持.     

基于公因子提取法的CAPM修正模型

大量实证质疑CAPM的定价准确性,这是因为CAPM是建立在投资组合有效前沿基础上的,而实际上这样的有效前沿是不存在的。这说明,CAPM模型是一种理想状态的模型,为此,应用公因子提取的方法来修正CAPM。同时,从沪市随机选取22支股票进行了实证,结果表明,CAPM修正模型较CAPM具有更准确的定价能力。     

隐含高阶协矩:提取、分析及交易策略

在多资产投资组合的分析框架中,除单资产的收益及波动率等高阶矩外,协偏度以及协峰度等高阶协矩亦是不可忽视的系统性风险度量.本文借鉴Bakshi等(2003)等文献的研究框架,利用台湾期权市场数据提取隐含高阶总矩、隐含协矩和隐含特质矩,探讨其各自对相关已实现矩的预测效果;并进一步构建协矩交易策略.结果表明:相较偏度及峰度,隐含波动率与实际波动率走势及统计特征均更为一致.协偏度、协峰度的波动相比协方差要剧烈得多.引入多市场信息的预测效果要优于单独采用某一市场信息的效果.协矩交易策略方面:历史矩与隐含矩信息在组合构建的差异主要体现在偏度与峰度等更高阶矩上.历史协方差与协偏度在市场趋稳时期表现相对较佳;隐含协矩的优势在于策略构建的稳健性更好.期权市场信息的有效反映取决于市场的成熟、演进及交易活跃度的提升.     

高阶矩、HCCA模型与银行系统风险前瞻预判

本文基于Corrado-Su的理论及修正,扩展了CCA模型,采用中国14家银行A股股价和资产负债表数据,测度了14家银行单个和联合违约距离及系统期望损失等风险指标.本文实证结果发现:①HCCA模型大致提前3～6个月或更长时间预测到全球金融危机和欧洲主权债务危机的来临,给金融部门防范金融危机爆发争取到了宝贵的时间;②HCCA模型显示中国银行业系统风险在高位不断累积,对金融监管当局和商业银行管控金融宏观风险提出了有益的警示.本文的政策建议是,应度量引入高阶矩(偏度和峰度)的隐性资产价值对违约距离和期望损失等风险指标的影响,从而提高金融政策的准确性和有效性,加强政策措施的前瞻性预判.     

关于条件与非条件CAPM的关系研究与验证

CAPM模型广泛应用于经济问题分析和预测,从单因子到多因子、非条件到条件分析,CAPM有助于有效区分条件与非条件CAPM.文章在预期报酬、波动率和协方差都随时间变动的背景下,给出了一只股票的无条件定价误差和因子风险表达,以期理论表达条件与非条件CAPM之间的关系.其结果暗示无条件CAPM和条件CAPM定价误差的差别可能导致实证检验中拒绝无条件CAPM而接受条件CAPM.     

基于信度加权叠加分布模型的医疗保险损失数据拟合问题研究

利用保险精算学中信度理论的思想,提出了通过构建以信度因子为权重的叠加分布模型拟合厚尾观测数据的方法。通过剩余期望函数以及P-P图和Q-Q图归纳了常用单一理论分布的尾部拟合性质,并总结了信度加权的叠加分布模型的建模流程。通过矩母函数定义和分析,给出了叠加分布的高阶矩解析式以及叠加分布模型中的四参数矩估计方法。实证分析结果表明信度加权的叠加分布模型比单一分布模型具有更好的拟合厚尾数据的能力。     

上证50ETF隐含高阶矩风险对股票收益的预测研究

高阶矩是刻画资产收益涨跌非对称和“尖峰厚尾”现象中不可忽略的系统性风险。本文基于我国上证50ETF期权数据采用无模型方法估计隐含波动率、隐含偏度和隐含峰度,通过自回归滑动平均模型提取期权隐含高阶矩新息(Innovations),将它们作为高阶矩风险的度量,探讨其对股票收益的预测作用。研究表明:①在控制换手率和股息率等变量后,隐含波动率对于上证50指数和市场未来4周的超额收益有显著负向的预测作用;②隐含偏度新息越低,上证50指数和市场的超额收益越高,这种预测能力在未来1周和未来4周均显著,但随着时间的推移,隐含偏度新息的预测能力逐渐下降;③隐含偏度风险对于我国股市横截面收益也有显著的解释能力,投资组合在隐含偏度风险因子上的风险暴露越大即因子载荷值越大,则未来的收益会越低;④隐含峰度新息总体上与股票收益负相关。     

考虑高阶矩的广义Sharpe比率影响的投资基金绩效评价

文章运用Sharpe比率对基金绩效排名需要假设收益率序列服从正态分布,但基金收益率序列具有明显的尖峰厚尾和有偏等特征。为研究收益率的高阶矩在基金绩效排名中的影响以及Sharpe比率在基金绩效排名中的适用性,在预期效用理论框架下,从理论角度研究投资者对高阶矩偏好的问题,并提出了考虑高阶矩的广义Sharpe比率,同时使用参数和非参数方法计算广义Sharpe比率。实证分析结果显示,尽管基金收益率序列不服从正态分布,但基于Sharpe比率和广义Sharpe比率的排名基本一致,Sharpe比率在我国投资基金绩效排名中仍然适用。     

股票期望收益率截面研究——来自上海股票市场的经验分析

文章以市场股权和帐面市值比为基准构造了25个投资组合,用两步法进行了回归分析。经验结果表明:1 传统的CAPM模型截面回归中贝塔β解释能力有限,至多只能解释13.5%的超额期望收益率的截面变化;2 Fama-French的3因子模型截面回归表明在增加SMBt和HMLt两个因子后,贝塔β几乎失去了解释能力,都被HMLt吸收了。与CAPM模型截面回归解释超额期望收益率的截面变化相比,Fama-French的3因子模型截面回归解释能力有很大的提高,能够达到65.6%。     

资本资产定价模型在保险中的应用

资本资产定价模型(CAPM)先后由Sharpe,Litner和Mossin分别独立提出,Kahane,Hill,Cummins通过CAPM能够估计出承保的β系数,并进一步得出保险公司的公平收益率,从这个模型得到的收益率是指一定意义上的竞争收益率,即在保险公司面临的所有系统风险完全能够得到补偿时的收益率,由承保收益率和损失率之间的关系决定了保险人的预期损失也能够得到补偿.然而,通过CAPM导出的收益率和保费都是被高估的,因为该模型没有考虑保险公司的破产风险.用这个高估的收益率来监管保险业将会鼓励投资者增加对保险业的投资,从而导致保险业的供过于求,致使保险业效率低下.     

我国证券投资基金的风险评价分析

近年来，我国证券投资基金迅猛发展，已成为我国投资业务的主要发展方向之一。然而基金风险性评价在我国基金业绩评价中的应用还处于起步阶段，本文运用CAPM模型和ARCH组模型对我国基金业绩进行风险评价开展深入的分析，以更好地促进我国基金的健康发展。