CAPM在深圳股市的实证检验

作为现代金融投资组合理论体系中得到最广泛应用的核心内容,资本资产定价模型一直是实证检验和学术界瞩目的焦点,也有一些批评家认为它在实际应用中缺乏效力.在目前中国股市存在严重投机行为和缺乏市场效率的情况下,我们在实证检验部分进行了深圳股市的CAPM实证检验.得出研究结论认为深圳股票市场风险和收益关系并不与CAPM理论描述相一致,存在其他因素影响股票市场运行.     

中国股市异象的时变特征及影响因素研究

中国股市存在诸多市场异象,而其时变性却常被忽视。本文从动态视角出发,基于条件CAPM,研究了中国股市异象的时变特征及影响其变化的经济因素。研究结果表明,即使在条件CAPM下,各类市场异象仍然存在,并且表现出显著的时变性。在样本期内,中国股票市场异象发生了风格转换,以账面市值比异象、市盈率异象为代表的价值型异象正在逐渐减弱甚至消失,而规模、特质波动率、换手率以及市场风险异象正逐渐显现并仍有增强的趋势。同时,规模、账面市值比、市盈率等"基本面类"异象主要受宏观经济因素的影响,反映了更多经济风险的信息;而特质波动率、换手率以及市场风险等"市场类"异象主要受市场因素的影响,此类异象更可能是市场无效的表现。此外,研究还发现,条件β未能捕捉到各多空组合收益率蕴含的经济风险,这是条件CAPM无法解释各市场异象的原因之一。     

条件CAPM与横截面定价检验:基于中国股市的经验分析

假设资产系统风险(市场贝塔)随经济状态变动,建立具有动态参数的条件CAPM并应用广义矩方法进行横截面定价检验.研究发现相对于CAPM、消费CAPM、投资增长、三因素模型等经典资产定价模型,条件CAPM具有明确的经济含义和较好的解释能力.在5个备选状态变量中,贝塔随每一个变动都对横截面收益有显著的解释能力,相对而言,上海银行间同业拆借利率(L)、广义货币供应量增长率(△lnM)等资金因素在中国证券市场有更重要的影响.本文发现小公司的系统风险一直高于大公司.小公司对经济状态更加敏感,因此它在经济不景气时的风险相对大公司更高.投资者应关注资产风险的动态变化.     

基于CAPM模型的实证分析:医药行业特征与投资策略

本文选取2009年至2011年的上证医药指数建立CAPM模型,并结合医药行业的基本面进行分析后,提出该行业的β投资策略为可在股市为熊市时投资。最后,本文使用FAMA-FRECH模型验证了医药行业的β小于1。由此可知,可以将CAPM模型作为行业投资分析的参考工具。     

模型不确定性条件下的Robust投资组合有效前沿与CAPM

本文提出了Robust投资组合有效前沿的概念,并研究了模型不确定性条件下的资本资产定价模型(CAPM)。研究发现,当市场上不存在无风险资产时,模型不确定性对风险资产投资比例的影响是非平等的,因此会导致投资组合的非分散化;而且此时的两基金分离定理以及零-βCAPM也不成立。但是当市场上存在无风险资产时,模型不确定性对风险资产投资比例的影响则是平等的,并且两基金分离定理仍然成立,因为任何Robust有效前沿组合都可以表示为市场组合与无风险资产的线性组合。而此时的CPAM仍然能够成立,只是在表达形式上增添了一个因子--不确定性因子;并且所有资产或资产组合的超额收益都可以分解为风险溢价与不确定性溢价两部分。     

CAPM模型的实证检验——基于我国上市银行股2011~2014年的数据分析

本文基于我国上市银行股2011~2014年的数据对CAPM模型进行了实证检验,结果表明,CAPM模型对4组银行股收益情况解释能力均显著,即4个组合超额收益与市场超额收益的一元线性关系显著,其中,小规模、高账面市值比银行股的贝塔系数大于1,其系统性风险和风险报酬均高于市场平均,适合在牛市持有;对4个组合来说,CAPM模型的拟合优度均不高,还存在其他重要解释变量。市场风险是解释银行股收益率不可或缺的重要因素,且中国银行业整体系统性风险较小,适合长期价值投资。     

深圳股市价差影响因素的实证研究

在价差分解的基础上,采用深圳股市数据首次分析了订单驱动市场价差成分的影响因素,并同时分析了相关因素对价差总体的影响.研究结果表明,通过分别影响价差各成分,订单不平衡程度、成交笔数和交易量等因素相继显著影响了价差,这与已有文献结论不同的是,异常交易量对价差成分和价差均无显著影响.     

时变条件下有宵禁限制的有害物品运输最短路研究

在有害物品运输过程中,往往需要获得从起点到终点之间的最短路.针对有害物品运输网络具有很强的时变特性,且运输过程中往往有宵禁的限制(curfews)的情况.建立了允许有多个出发时间的,时变条件下有软、硬宵禁限制的有害物品运输的最短路模型,利用动态规划设计了求解时变条件下有软、硬宵禁限制的多目标最短路的算法,通过此算法可以获得时变条件下有软、硬宵禁限制的有害物品运输最短路,并分析了算法的复杂性.然后,对网络中可行路径在不同限制条件下的目标值进行了排序,并进行了证明.最后,给出了一个应用算例,证实了算法和模型的有效性.     

时变条件下追求最大效用的旅行规划问题

现有旅行规划问题的研究较少同时考虑旅行效用与网络时变两个因素,为此本文提出了一类时变条件下的旅行规划问题,考虑了三种约束:旅行者在网络节点上的驻留时间及在边上的旅行时间是时间依赖的、旅行者对网络的不同节点具有不同的偏好、旅行者的最大旅行时间是有限制的,应用时间集合图(time aggregated graph,TAG)表示旅行时空网络,建立了满足上述约束的求取最大旅行效用的旅行规划数学模型,并设计了相应的标号算法,最后进行了应用分析.与采用时间扩展图(time expanded graph,TEG)的方法相比,本方法虽然可能降低求解精度,但是大幅度地减少了计算成本.     

中国证券市场中Beta系数的存在性及其相关特性研究

本文认为,中国证券市场存在资本资产定价模型中描述的Beta系数,本文发现,使用不同市场收益率的算法计算出来的Beta系数有着显著的差异。因此,存在以不同的方法计算得到的Beta系数,在相同的研究过程中得出不相同的结果的情况可能会出现。本文的研究结果证实了这样一个事实:在中国证券市场,至少是在本文研究的时间区间段,CAPM模型是成立的。本文还发现,中国证券市场中Beta系数并不存在显著的行业差异,但是在按照是否被纳入计算成份类指数的标准将股票进行分类,即分为成份股和非成份股,这两大类股票的Beta系数存在显著的差异;本文还发现,在中国证券市场中,几乎不存在支持资本资产定价模型中的无风险收益率的参数。     

次贷危机前后国际原油市场与中美股票市场间的协动性研究

本文运用基于动态条件相关的多元GARCH(DCC-MVGARCH)模型,对美国次信贷危机发生前后国际原油市场和中、美股票市场间的协动性变化进行了研究。实证结果表明在次信贷危机发生后,国际原油市场与中、美股票市场间的协动性有了明显的增强,不同市场间的波动具有明显的传导作用。国际原油市场与美国股市的协动性相对于中国股市波动性更强,说明冲击在国际原油市场与美国股市间的传导更强烈,其协动性对冲击的反应更敏感。另外,运用偏最小二乘方法(PLS)对影响国际原油市场和中、美股票市场的诸多因素在次信贷危机爆发前后对协动性解释能力的变化进行了分析,结果发现次信贷危机对这些因素的解释能力有明显的影响。     

金融市场高维波动率的扩展广义正交GARCH模型与参数估计方法研究

本文对Van der Weide(2002)的广义正交GARCH模型进行扩展,提出反映金融资产收益波动性特征,具有"杠杆效应"的广义正交GARCH模型。由于这种扩展的广义正交GARCH模型在高维数据中面临参数估计困难,本文从交互信息理论视角研究模型的参数估计问题,在理论上证明基于交互信息最小化的多元GARCH模型参数估计与基于极大似然函数参数估计的联系和区别,并在提出的扩展广义正交GARCH模型框架下,采用不同的统计技术实现基于交互信息最小化的参数估计方法,避免了传统极大似然函数估计需要事先正确指定标准化残差概率密度函数和高维运算困难,计算效率较高,使多元GARCH模型在高维数据中可以应用。最后,根据全球主要金融市场的15种股票指数数据,通过实证研究对建立的扩展广义正交GARCH模型及其参数估计方法有效性进行评价与检验。实证研究表明了本文提出的扩展广义正交GARCH模型与参数估计方法的优势。     

我国外汇市场与股票市场间波动溢出效应实证研究——基于小波多分辨的多元BEKK-GARCH(1,1)模型分析

汇率机制和股权分置改革加强了我国汇市与股市一体化程度, 近期人民币升值压力不断演化和几大经济危机爆发进一步增强了两个市场间的关联性。本文采用小波多分辨分析与多元BEKK-GARCH(1, 1)模型相结合方式研究了国内汇市与股市之间的波动溢出关系, 实证结果不仅表明两大市场存在显著的波动溢出效应, 还发现在不同交易周期下存在着不同的波动溢出效应, 短期来看股市向汇市有单向传递效应, 随周期变长发展为双向溢出, 其中又以汇市向股市波动溢出效应更为显著, 长期则仅有小幅度溢出效应存在于股市向汇市波动传递过程中。     

中国沪深股市结构性波动的政策性影响因素

本文利用划分均值和方差变点的迭代累积平方和算法(ICSS:MV)对上证综指和深证成指1996年12月16日至2010年12月31日的日收益率序列进行结构变点的检验,通过将结构变点与重大事件对应选取影响沪深股市结构性波动的政策性事件,并根据选取的事件将样本区间分成13个子区间。为了避免参数模型中模型误设的缺陷,利用非参数GARCH模型估计样本区间的波动率;最后利用N-W核回归估计对非参数GARCH估计的波动率与收益率进行回归,分析股市结构性波动产生的政策性影响因素。通过分析发现央行调整存贷款基准利率和存款准备金率、国有股的减持、允许保险公司等机构投资者买卖证券投资基金、调整印花税等政策性因素是造成我国股市变结构波动的重要原因。     

基于时变相关系数的动态投资组合策略

在金融市场中个股收益率之间具有高度相关性,这种相关性的强弱程度随时间变化而改变.采用基于高频数据的已实现协方差刻画个股收益率间的相关性时变特征,真实反映投资组合中个股收益率间的相关情况,通过GARCH模型把投资组合的各期收益率的方差有效地连接起来,建立收益率方差之间的递推关系,从中分离出持续方差,构建总持续方差,进而把总持续方差作为二次规划模型的目标函数建立在控制风险扩散意义下的动态投资组合模型,求得该模型的解析解.实证结果表明,时变相关系数的引入将投资组合收益率在负半轴的波动幅度控制在较小的范围,说明基于时变相关系数建立的动态投资组合模型对控制风险的扩散具有实践意义.     

基于时变Copula的房地产业与银行业尾部动态相关性研究

文献多数从线性相关和静态相关的视角研究房地产业与银行业(金融业)的相关性,本文基于大智慧“板块指数”中的“房地产”(代表房地产业)和“银行类”(代表银行业)数据,采用GARCH、EVT和时变Copula模型研究房地产业和银行业的动态尾部相关性.实证结果表明,时变Copula模型刻画尾部相关性的效果优于静态模型,时变SJC-Copula的建模效果相对最好;样本考察期内,上、下尾相关系数均为正,分别落在区间[0.2287,0.6146]和[0.4666,0.7143]内,且下尾相关系数均大于上尾相关系数,说明市场低迷时,房地产业和银行业易产生共生风险,并且低迷时的相关性强于活跃时的相依性;上、下尾相关系数均具有自相关性、ARCH效应.分析月均下尾相关系数发现,房地产业和银行业的下尾相关性具有“政策效应”:下尾相关系数相对较低的月份往往伴有严厉的房地产调控政策出台或之前的月份出台了调控政策,意味着房地产调控政策将弱化房地产业和银行业的下尾相关性.未来应继续执行或出台更严厉的调控政策,降低银行业与房地产业的共生风险,促进房地产业的健康发展.     

市场流动性与市场预期的动态相关结构研究——基于ARMA-GJR-GARCH-Copula模型分析

本文在兼顾"时间尺度"和"价格尺度"双重因素下构建了标准化的市场流动性测度,并利用时变信息熵方法提出了一类市场预期的新指标。将ARMA-GJR-GARCH模型与时变Copula模型相结合分析了市场流动性与市场预期之间的动态相关结构。利用2009年1月~2014年9月中国股市日度数据进行实证分析,结果表明:市场流动性和市场预期存在较明显的持续性和负向"杠杆效应",通过LL、AIC和BIC三种准则比较发现时变正态Copula模型的拟合效果最好,时变相关性分析说明市场流动性和市场预期长期内保持着负相关的总体态势,欧债危机期间时变相关系数在正负状态间转换频繁,其相关结构出现了几次较大的变点,但正常时期两者之间的相关程度并不显著。该结论对于监管部门在危机期间及时引导市场预期,增强市场流动性从而减少危机传染和缓释金融风险非常重要。     

基于幂律型分布的动态VaR模型及实证研究

针对金融资产回报时间序列的尖峰厚尾性和波动集聚性,提出了基于AR(1)-GARCH(1,1)模型与幂律型分布相结合计算VaR的方法。用GARCH模型对时间序列建模刻画波动集聚性,用基于幂律型分布的扩展形式拟合GARCH模型的残差分布尾部,刻画回报时间序列的厚尾特征,二者结合更好地描述回报时序的动态波动现象。对上证综指进行实证分析,结果表明本文提出的方法比基于正态分布的GARCH模型和静态幂律尾法更精确。