无模型隐含波动率的信息含量与定价能力——基于上证50ETF期权的实证研究

本文从上证50ETF期权价格中提取无模型隐含波动率并检验其信息含量,基于随机折现因子理论推导波动率风险的系统性与正负性判定公式,从波动率风险溢酬和相关性两方面验证波动率是否为系统性风险,进而基于A股市场的个股数据检验波动率风险在股票截面收益上的定价能力。研究结果表明：无模型隐含波动率包含BS隐含波动率中的所有信息和历史波动率中的大部分信息,是未来已实现波动率的有效估计;市场波动率为系统性风险因子且存在显著为负的风险溢酬;组合分析表明,对市场波动率暴露较大的股票组合在未来的收益较低,且暴露最大与最小股票组合的收益率之差显著为负,该结论在控制经典风险因子和改变交易策略之后依然稳健;Fama-MacBeth两步法结果表明波动率风险被定价且风险价格显著为负。     

上证50ETF期权隐含波动风险对资本市场风险的预警能力分析

使用上证50ETF期权数据计算隐含波动率风险来刻画常规的波动,使用隐含尾部风险刻画非对称的隐含波动风险,构造出了对中国股票市场有显著风险预警能力的风险测度。首先,选取上证50指数和沪深300指数,使用两指数收益率序列的高阶矩作为股市未来的风险度量,用长短国债利差作为宏观风险的代理变量,证实了上证50ETF期权隐含波动率风险和隐含尾部风险对未来6个月内的股票市场风险和宏观风险都有显著预测能力。其次,使用有变点的分位数自回归模型对隐含尾部风险进行建模,并在贝叶斯框架下使用MCMC方法估计出了两个隐含尾部风险的突变日期:2016年3月3日和2017年12月15日。使用以上两个突变日期将股指序列和长短国债利差序列划分为三个时期,发现三个时期内的股票市场风险和宏观风险都有显著的差异。观察差异结果可以发现,当金融市场处于高波动风险时,宏观风险也相应较高,尾部风险呈高分位膨胀性;随着尾部风险的突变发生,金融市场和宏观市场风险开始降低并结束波动期,继而迎来一段时间的稳定上升;当市场一直处于较为稳定的上升状态并伴随着较低的宏观风险时,此时尾部风险逐渐增加并再次发生突变,预示着股票和宏观市场再一次迎来一段波动期。研究证明,期权隐含波动风险对股票市场乃至宏观资本市场都有显著的风险预警能力。     

上证基金市场日涨跌幅的波动性实证研究

金融市场的波动性是投资者关注的对象之一,也是现在金融研究的热点之一.文章检验了我国上证基金市场的ARCH效应和序列相关性,并且在此基础上主要应用TARCH和EGARCH等模型对基金指数日涨跌幅序列进行建模,结果表明该模型能有效拟合上证基金市场日涨跌幅的日波动性特征.     

基于中位数GARCH模型的汇率波动率预测

自2005年7月21日汇率改革以来,人民币汇率的波动性发生了根本的变化.汇率波动越来越频繁、越来越大.汇率的准确预测无论是对国内还是对国际都有着至关重要的意义.文章预测汇率收益率的波动性,在ARCH和GARCH模型的基础上提出了中位数GARCH模型,并采用人民币兑美元的数据来检验模型的有效性.由预测误差可以看出,中位数GARCH能很好地减小预测误差.     

上海金属期货与现货市场非对称波动溢出效应的实证研究

运用二维非对称BEKK-GARCH模型,考察了上海金融期货与现货市场间收益率的非对称波动溢出效应.实证结果表明:样本期铝期货与现货收益率间存在双向的波动溢出效应,而铜期货与现货收益率波动溢出效应不显著;铜、铝期货、现货市场间都存在双向的波动非对称效应,都对来自对方市场的"消息"的冲击有显著的反应.     

基于已实现和极差波动率标准的沪深300指数波动率模型研究

对波动率预测模型的研究备受学术界的关注,文章以沪深300指数的5分钟高频真实交易数据为研究对象,利用8个损失函数和Diebold Marinao检验较为全面的探讨评价了GARCH族模型对其预测能力。结果发现长记忆性模型的预测效果普遍好于短记忆性GARCH模型,且FIEGARCH是长记忆性模型中预测效果较好的,这对学术界和实务界进行风险测度及对我国资本市场的风险控制都具有现实意义。     

波动率的持续性：基于GARCH模型的成交量解释

文章将成交量变量合理地分解为由好、坏消息分别引致的两部分,结合GARCH模型,研究了成交量对波动率持续性的解释,并得出如下结论:成交量变量对波动率的持续性具有一定的解释力;信息对波动率的影响具有不对称性,坏消息比好消息的影响大;将成交量分解成由好、坏消息分别引致的两部分之后,能够更进一步地解释波动率的持续性。     

我国燃油期货市场的波动率预测模型

准确描述和预测石油及其相关产品的价格波动对各国政府能源政策的制定以及能源风险管理工作意义重大。文章以上海期货交易所燃油期货的15分钟高频价格数据为例,实证计算了三类代表性波动率模型:已实现波动率模型、随机波动模型以及GARCH族模型对我国燃油期货价格波动的预测值,同时,采用多种损失函数对比了三类波动率模型。实证结果表明,基于高频数据的已实现波动率模型对我国燃油期货市场具有最好的波动预测精度。而就基于日数据的模型而言,随机波动模型要明显强于GARCH族模型。     

钢材价格指数波动率的实证分析

文章以Myspic钢材综合价格指数为研究对象,选取1999年6月至2015年6月的月度数据作为样本,应用ARMA-GARCH模型对其波动率进行实证分析.结果表明:钢材价格对信息具有明显的记忆性;供需关系对钢材价格指数波动具有持续性影响;钢材价格下跌信息引起的指数波动强于钢材价格上涨信息引起的波动.     

上证B股市场风险、效率的度量及与A股的比较

文章运用GARCH方法对1996年12月以来上海A、B股市场的波动风险进行了度量,经比较发现:上海B股市场的波动风险在绝大部分时间要高于A股市场。在此基础上,文章对上海A、B股市场风险差异的成因进行了分析,得出了一些结论。     

两种波动率模型的比较与实证

上世纪70年代初,国际金融市场处于深刻变革之中,布雷顿森林体系瓦解后世界主要几种货币的汇率不再受几家中央银行控制,从未有过的货币波动逐渐加剧,金融风险问题日益突出,这主要由于金融商品的价格、收益率等是随机变量,金融市场的波动行为是随机变化过程。因此,金融风险的度量     

随机波动率情形下期权定价的解析解

本文研究了标的资产价格的波动率为随机过程的模型,利用期权定价的鞅方法,得出了欧式期权价格的解析解,推广了B-S模型。     

在GARCH模型框架下发现的波动率“周内效应”可信吗?

通过分析模型中的自回归结构与"周内效应"之间的相互影响关系发现:基于GARCH模型框架以考察收益率波动"周内效应"的计量方法极易产生误判。随后的一系列Monte Carlo模拟实验不仅印证了上述结论,而且还发现,使用绝对值收益率作为波动率代理对哑变量做回归的方法虽然发现"周内效应"的能力稍逊于上前者,但可以避免误判问题。     

波动率服从有限马尔可夫链的选择期权数值解

文章假定股票价格收益波动率服从有限马尔可夫链,得到一种基于有限差分法的选择期权的定价模型,从而给出具体算法,并对格式的适定性进行分析,将其应用于实例,通过对此算例做的一系列数值实验,验证了算法的有效性.     

股指期货推出对股指波动率影响的实证研究

文章以沪深300指数期货作为样本,通过建立非对称的GARCH模型,对全样本和子样本分别进行股指期货推出与股指波动率影响的实证研究。结果表明:我国股指期货的推出后,股票市场的波动性并未受到影响。同时,股票市场的杠杆效应减弱了。     

最小CVaR股指期货套期保值比率的实证研究

在最小CVaR套期保值的框架内,分别将正态假定法和Cornish-Fisher展开法与条件波动率模型相结合以计算套期保值比率,条件模型可以充分反应金融数据波动聚集的特征.文章通过沪深300股指期货对上证50ETF的套期保值实证研究发现,条件模型可以提高样本外套期保值效果;与最小方差套期保值的对比显示最小CVaR套期保值并没有取得更好的样本外套期保值效果.     

基于函数型自适应聚类的股票收益波动模式比较

股票收益波动具有典型的连续函数特征,将其纳入连续动态函数范畴分析,能够挖掘现有离散分析方法不能揭示的深层次信息。本文基于连续动态函数视角研究上证50指数样本股票收益波动的类别模式和时段特征。首先由实际离散观测数据信息自行驱动,重构隐含在其中的本征收益波动函数。进一步,利用函数型主成分正交分解收益函数波动的主趋势,在无核心信息损失的主成分降维基础上,引入自适应权重聚类分析客观划分股票收益函数波动的模式类别。最后,利用函数型方差分析检验不同类别收益函数之间波动差异的显著性和稳健性,并基于波动函数周期性时段划分,图形展示和可视化剖析每一类别收益函数在不同时段波动的势能转化规律。研究发现：上证综指股票收益波动的主导趋势可以分解为四个子模式,50只股票存在五类显著的波动模式类别,并且5类波动模式的特征差异主要体现在本次研究区间的初始阶段。本文拓展了股票收益波动模式分类和差异因素分析的研究视角,能够为金融监管部门的管理策略制定和证券市场的投资组合配置提供实证支持。     

粮食价格波动对物价水平的非对称影响——基于STR模型的实证分析

依据中国1998年1月-2011年6月的季度数据,运用平滑转换回归模型研究粮食价格波动对物价水平的影响,研究表明:粮食价格对物价水平存在单向Granger因果关系,其影响呈现非线性和不对称特征;当粮食价格处于高机制状态时,粮价波动对物价水平影响程度较大,CPI自我驱动能力较小;当粮食价格处于低机制状态时,粮价波动对物价水平影响程度微弱,CPI自我驱动能力较强.     

SABR随机波动率LIBOR市场模型的参数校准估计方法与实证模拟

针对标准化Libor市场模型（LMM）和Heston随机波动率Libor市场模型（Heston-LMM）的应用局限,首先将SABR代替Heston过程引入标准化Libor市场模型框架,建立非标准化的SABR随机波动率Libor市场模型（SABR-LMM）;在此基础上,运用利率上限期权（Cap）、利率互换期权（Swaption）和自适应马尔科夫链蒙特卡罗模拟方法（MCMC）对模型参数进行有效市场校准与模拟估计;最后,针对三个月美元Libor远期利率实际数据,对上述三类Libor市场模型的实际运行效果进行了实证模拟计算与比较分析。研究结论认为,基于模拟利差计算结果,针对短期Libor利率模拟而言,与LMM和Heston -LMM两类模型而言,加入SABR波动项的SABR-LMM模型具有更小的模拟误差,因而具有更好的模拟效果。     

沪深300股指期货对现货市场影响的实证研究

文章采用事件研究的方法,系统考察了沪深300股指期货上市交易一年以来对于现货市场的影响程度及方向。通过使用市场模型和GARCH系列模型对沪深300股指的贝塔值以及波动率进行的实证研究,结果发现:沪深300指数期货的引入,很好发挥了期货交易管理风险和降低波动的作用,同时买空卖空的套期保值交易还降低了不对称信息对于现货市场的冲击,但是要警惕股指期货带来的系统性风险的提高。