计算实验金融、技术规则与时间序列收益可预测性

从受到广泛关注的简单技术规则视角,运用新兴的计算实验金融方法研究股票市场收益的时间序列可预测性,证明投资者非理性心理和行为是造成时间序列收益可预测性的原因.基于Swarm仿真平台和Objective C语言构建仿真模型TA-ASM,并进行多组不同参数下的计算实验,通过对模拟数据的统计分析发现,简单技术规则能获得超额收益,表明其在一定程度上具有时间序列收益可预测,该结果意味着收益时间序列存在可被简单技术规则侦测的部分.为确定潜在的影响因素的作用,研究进一步定性定量地对可能的各个内外生因素进行分析,最后得出投资者的非理性心理和行为作为一种系统风险被市场收益吸收从而导致时间序列收益可预测性的结论,该结论支持了行为金融理论关于个体的非理性存在于市场收益过程的假说.     

对基于递归图的时间序列可预测性的进一步研究

理论与实例皆表明:在重构系统相空间的基础上构造递归图来描述时间序列的可预测性时,递归图能否真实反映时间序列的实际可预测程度,这起决于重构系统相空间时是否选用了合适的嵌入参数.本文在虚假最近邻域概念的基础上,提出了可同时确定最优的嵌入维数与时间滞后的方法,为正确、快速判定时间序列的可预测性提供了可靠的保证.     

带有泡沫与崩盘的可预测模型检验

资产价格收益的可预测性一直是学术界长期关注并存在广泛争议的话题，准确理解资产价格收益的可预测性无疑对市场参与者、学术研究者和政策制定者都具有重大的学术价值和现实意义.有鉴于此，对带有泡沫与崩盘的可预测模型进行检验，提出带有泡沫与崩盘的Wald统计量，并由此展开理论分析和仿真模拟研究.分析结果表明，新构建的检验方法不仅在预测变量不同持续性下以及模型存在内生性下具有一致、可靠的检验力度，而且还对被预测变量普遍存在的泡沫与崩盘现象具有稳健的检验功效.在对上证指数收益率的可预测性检验实证分析中，选择涵盖股票市场、宏观经济和债券市场等17个变量，研究发现通货膨胀率和换手率能显著负向预测股票市场的变动，这对于优化资产投资组合、发展资产定价理论以及完善宏观审慎监管政策均具有重要的参考价值.     

汇率的可预测性实证分析

本文对各国货币名义汇率的运动过程进行了检验,包括均值回复检验、单位根检验和方差比检验,发现各国货币的名义汇率基本服从随机游动,除英镑服从均值回复过程外,其它货币的名义汇率都不具有可预测性,同时验证了以随机游动为假设条件的金融衍生定价工具的可信度.     

中国股票市场收益率的可预测性研究

构造了包括中国A股市场组合、行业组合、账面市值比组合和市值组合在内的31个投资组合,选取了8个预测因子(账面市值比、股利分配率、股息价格比、股息收益率、每股收益价格比、现金收益价格比、通货膨胀率、股票波动率),运用了可行拟广义最小二乘法对各因子对各投资组合收益率的可预测性进行了样本内和样本外检验.研究发现:1)中国股市收益率是可预测的,但是各投资组合收益率的可预测性在样本内、样本外、熊市和牛市均存在差异;2)绝大部分投资组合收益率的可预测性可由条件CAPM模型捕捉的时变系统风险溢价充分解释; 3)行业投资组合收益率的可预测性与行业集中度显著负相关,可由信息摩擦理论解释.     

基于广义谱的石油市场弱式有效检验

对市场有效性的认识在市场分析中处于基础地位,石油市场有效性检验不仅可以为油价预测提供理论上的支持,也为比较不同石油市场的信息效率提供了依据.本文采用2001年1月到2008年7月的日度数据,运用广义谱方法检验了世界主要石油市场的弱式有效市场假说,这种方法考虑了高频时间序列的特征事实,可以检测出序列存在的线性和非线性序列依赖,允许存在未知形式的条件异方差,并且可以检验所有的滞后阶数.检验结果表明,欧美石油市场达到了弱式有效,OPEC和国内石油市场尚未达到弱式有效.文章从市场的交易制度、市场参与者结构分析了成因.     

变精度优势粗糙集属性约简择优算法

以从多个粗糙集属性约简中选择最优的约简为目的,分析了作为度量工具的现有条件信息熵在应用过程中的缺陷.借鉴变精度粗糙集理论的思想,在对阈值参数进行二次选择的基础上,提出一种新的条件信息熵.基于新的条件信息熵设计了一种变精度优势粗糙集属性约简的择优算法,克服了现有条件信息熵的不足.理论分析和实践结果均表明了所设计算法的有效性.     

我国市场债券收益的可预测性及其经济价值研究

债券收益的可预测性及其经济价值一直是颇具争议的热点问题.本文首先利用回归模型检验了我国债券收益的可预测性,并分析了债券收益的非马尔科夫性和随机波动特征.在此基础上,在广义随机波动HJM框架下提出了非马尔科夫DTSM模型的构建方法,并分析了非马尔科夫性和随机波动性对于债券超额收益的可预测性及其经济价值实现的作用.最后,考察了我国市场上债券收益可预测性的来源.结果表明,我国债券收益可预测性具有很强的统计显著性,且可以转化为显著的经济收益.在此过程中,非马尔科夫性、随机波动性具有十分关键的作用.经济环境驱动的时变性风险溢价是我国债券收益可预测性的主要来源,而非涵盖随机波动因子也显著含有债券收益的预测信息.     

中国股市弱有效吗?——来自数据挖掘的实证研究

已有的有效性检验方法大都基于某个全局性的数学模型,忽略了序列中某些局部模式的预测作用,由此得出“市场有效”的结论有失偏颇。本文采用一种新的时间序列数据挖掘方法TSEOPM,寻找时间序列中具有预测作用的局部征兆模式,并用其实证我国沪、深A股市场近年来收益的短期可预测性,结果表明基于局部征兆模式获得的收益显著好于非征兆模式,通过历史价格分析可以带来一定的短期超额收益,因而说明我国股市还没有达到弱有效。     

基于EVT-POT-SV-MT模型的极值风险度量

针对金融资产收益的异常变化,采用SV-MT模型对风险资产的预期收益做风险补偿并捕捉收益序列的厚尾性、波动的异方差性等特征,将收益序列转化为标准残差序列,通过SV-MT模型与极值理论相结合拟合标准残差的尾部分布,建立了一种新的金融风险度量模型——基于EVT-POT-SV-MT的动态VaR模型.通过该模型对上证综指做实证分析,结果表明该模型能够合理有效地度量上证综指收益的风险.