我国股市β系数的多尺度特性分析

自William Sharp(1964)提出著名的资本资产定价模型以来,β系数作为该模型最重要的参数之一,被公认为是衡量证券投资组合系统风险的主要指标.通过对β系数的估计,投资者可以预测证券未来的市场风险.     

中国股票市场β稳定性分析

文章全面系统地对经典的CAPM公式中的β系数稳定性进行了分析,其检验结果表明β系数是不稳定的,并且时变β系数没有向1回归的趋势。同时提出了利用时间序列建模方法对β序列进行预测。     

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.     

β值证券组合投资灰色决策模型

任何机构和个人进行证券投资前,都要计算和预测证券在一定时期的收益,而描述这种收益常用的是预期收益率,同时还要考虑风险的存在.因此,证券的预期收益率和风险是投资分析的重要指标.β值证券组合投资决策模型和均值-方差模型相比具有需要确定的参数少、计算量小、风险选择参数更具合理性的优点,有的文献是在证券组合中不含有无风险资产和允许卖空的条件下研究β值证券组合投资决策模型的;考虑到证券组合中应允许包含无风险资产,而且在现实的证券市场上卖空常常受到限制,提出了允许持有无风险资产的β值证券组合投资决策模型.其实这两种模型都是假定某一投资期内预期收益率和风险均为已知的常数,但并不符合实际情况.因为在现实的证券市场中,由于诸多不确定因素,如政治因素、经济因素、社会因素、国际证券市场等因素的影响,导致证券投资的预期收益率和风险具有"部分信息已知,部分信息未知"的"贫信息"不确定性,所以在证券投资时,投资者应考虑到这种区别于"随机不确定性"和"认知不确定性"的"贫信息"不确定性.鉴于这种原因,本文考虑预期收益率和风险为贫信息不确定性的允许持有无风险资产的β值证券组合投资灰色决策模型.     

中国区域环境库兹涅茨曲线的稳定性检验——基于省际面板数据

在运用F和Hausman统计检验识别环境库兹涅茨面板模型形式的基础上,选择合理的面板模型估计、检验中国30个省份环境库兹涅茨曲线的稳定性.研究结果表明:环境库兹涅茨曲线的稳定性与经济发展水平较高的地区相关性较强,与经济发展水平较低的地区相关性较弱.工业粉尘、烟尘、二氧化硫排放量估计的环境库兹涅茨曲线稳定性相对较好,工业废水、固体废物排放量估计的环境库兹涅茨曲线稳定性相对较差.在环境保护政策的约束下,除北京、上海以外,其他地区环境库兹涅茨曲线的拐点时间具有刚性特征.     

证券投资的一种预测方法

本文提出证券投资的一个预测方法--E Bayes方法,不仅能预测证券价格的走势,而且还能更进一步地指出证券价格的范围.本文以下首先把数据进行分组,给出预测对象的状态划分,然后在此基础上给出状态概率的E Bayes估计的定义和E Bayes估计,根据状态概率进行预测.     

基于多元GARCH的动态CAPM

资本资产定价模型(CAPM)是一种评估风险的重要模型,但该模型是基于静态分析,实践效用较低.文章从资本资产定价模型的理论定义入手,使用多元GARCH模型分析资产收益率的时变方差和协方差,并在此基础之上动态估计CAPM中β系数.实证结果表明,时变β系数较好的体现了风险是时变波动的状况,而且实证结果同理论和经验研究保持了一致.     

股票风险的衡量指标——β系数

股市有风险这是股票投资者均已了解的事实，在众多可供选择投资的股票当中，它们的风险大小不尽相同。β系数理论就是指导投资者合理地回避股票投资风险进行科学决策的一个有效理论。实践应用表明个系数能够很好地反映出一段时期内个股与股票市场之间变化的联动关系。通过β系数投资者就可以直观了解个股的市场风险．进而可为科学合理的股票选择或证券组合投资提供可靠的理论决策依据。在通常状况下把引发股票价格变化的原因分为两种，一是源于股票自身情内外因素引起的股价个别波动，另一种是源于股票市场变化而受到关联的股票价格波动，这…     

基于风险规避的证券投资组合的最优策略

文章在分析风险损失的基础上,提出一种新的证券投资组合模型.并着重运用随机最优控制求解.根据值函数和风险规避系数的定义,说明经非线性变换后的值函数满足带有风险规避系数的HTB偏微分程.当风险规避系数无限大时,我们给出了证券投资最优策略,最后给出一个算例,表明带有规避系数的HTB偏微分方程可得值函数和相应的投资策略.     

资产定价模型中噪音交易者β系数的计算

金融学将证券市场中的交易者分为两类,噪音交易者和理性交易者.对于证券市场中的理性交易者来说,由于其行为的可预见性,其交易行为的风险可用某证券的β系数测度.但对于噪音交易者来说,他们的交易行为没有固定的模式,因此交易中面对噪音交易者风险的测度比较困难,但我们可以利用现有理论,间接对噪音交易者的交易风险进行测度.     

证券投资风险的统计分析

一、证券投资的风险证券市场受到许多不确定因素的影响 ,许多意想不到的因素都会影响证券市场价格的波动 ,因而可能给投资者带来损失或收益 ,这就产生了证券投资风险。证券投资风险是指在各种因素的影响下投资收益的不确定性 ,即对投资造成损失的可能性。现代投资理论认为 ,证券投资的风险可分为两个部分 ,一是与整个证券市场有关的系统风险 ,二是仅与各种证券有关的非系统风险。系统风险是整个证券市场本身固有的风险 ,它是指由于某种因素使证券市场上所有证券都出现价格变动的现象 ,如某项经济政策的变化 ,有关法规的颁布等都会引起系统风…     

中国银行系统风险影响因素的实证

文章采用中国14家上市银行1999-2015年的日收盘价数据估计出相应的beta系数,使用简单面板OLS模型、固定个体或时间效应模型以及随机个体或时间效应模型,对中国银行系统风险的影响因素进行分析.实证结果显示:银行系统风险与金融杠杆、贷款资产率以及盈利能力有正相关关系,与银行规模和流动性比率有负相关关系.     

基于Cox的财务困境时点预测模型研究

文章借助上市公司提前三年的财务比率数据,采用不同的样本比例和分界点,及其不同样本观测期对基于Cox的财务困境时点预测模型的判别能力和稳定性进行了分析.结果表明,该模型不但能提供80%以上的判别精度,而且具有估计公司未来存活时间的能力,可提供困境发生的时点预测,具有"判断"和"化解"风险的双重功能,是其他预警模型所无法实现的,是一种更为直观、动态和精确的财务困境预测方法.     

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.     

约束线性模型系数的岭型Stein估计及其最优预测

文章提出基于齐次等式约束下的线性模型系数的约束岭型Stein估计,并和约束最小二乘估计(RLSE)进行了比较,在均方误差准则下得到了约束岭型Stein估计优于RLSE的充分条件.然后,就基于约束岭型Stein估计的预测量与RLSE的预测量的最优性判别问题进行了讨论,得到了在风险函数意义下约束岭型Stein估计的预测量优于RLSE的预测量的充分条件.通过实证分析,进一步验证了在一定条件下约束岭型Stein估计优于RLSE.     

估计周期对三因素模型系数估计的影响研究

文章研究不同估计周期对似无关回归估计的三因素模型系数的影响，运用似无关回归方法分别按5年周期或1年周期滚动回归估计Fama＆French三因素模型的系数并进行相关检验。研究结果表明，估计周期并非越长越好。     

基于卡尔曼滤波的投资组合时变风险估计

本文采用状态空间表示式,提出了一个具有时变的系统风险系数β的条件CAPM,然后利用卡尔曼滤波递归算法来估计时变β系数,最后通过夏普的对角线模型计算投资组合的VaR并进行返回检验.结果表明,该模型能够捕捉到金融市场的波动,而且对计算起到简化作用,特别适合对大投资组合的VaR估计.     

基金的证券选择能力和市场时机选择能力

一、理论回顾 基金业绩评价的目的是衡量基金管理人或基金经理的管理能力.传统的特雷诺指数、夏普指数和詹森指数就是在资本资产定价模型(CAPM)下,将基金的收益和风险联系起来,经过风险调整后的投资基金业绩的评价指标.基金评价的另一个方面是对获得高于市场平均业绩的主要投资管理方法的评价,即基金的证券选择和市场时机选择能力.证券选择能力是基金管理人识别价格被低估的证券即构造最优证券组合的能力.时机选择能力是基金管理人正确地预测市场行情发展趋势,调节基金投资组合中股票、债券和现金的比重或调节各行业股票的比重,以获得最大收益的能力.詹森1968年提出了詹森模型对基金的业绩进行评价.其α指标法的模型表达式为:     

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,     

Expected Shortfall风险度量的一致性估计

本文主要讨论了ES(Expected Shortfall)风险度量的估计的一致性问题,发现有些估计为一致性估计,有些估计不满足一致性公理中的次可加性。由于风险度量方法是证券组合选择模型的重要部分,因此本文结果对风险管理和投资组合分析有一定的指导意义,同时也启发我们在对风险度量进行估计时,有必要对估计的一致性问题进行相应的分析。