基于时变高阶矩波动模型的 VaR 与 ES 度量

金融波动性建模经历了从常数高阶矩到时变高阶矩的发展历程． 文章扩展了现有的针对时变高阶矩波动模型风险测度效果的研究: 首先,以沪深 300 指数和其它世界股市若干重要指数为例,通过采用“从简单模型到复杂模型”的估计步骤,实现对时变高阶矩波动模型的估计,进而运用 Gram-Charlier 扩展分布获得对 VaR( value-at-risk) 和 ES( excepted shortfall) 两种不同风险测度的计算值; 然后,分别利用非条件覆盖检验( unconditional coverage test) 和基于自举法( Bootstrap) 的后验分析方法,实证对比了时变高阶矩和常数高阶矩两类模型的适用范围和精确程度．研究结果表明: 就所考察的若干指数样本而言,时变高阶矩模型不仅能够较好地刻画金融价格波动的整体动力学特征,并且总体来讲,在市场风险测度准确性方面也要优于常数高阶矩波动模型．     

基于时变高阶矩波动模型的VaR与ES度量

金融波动性建模经历了从常数高阶矩到时变高阶矩的发展历程.文章扩展了现有的针对时变高阶矩波动模型风险测度效果的研究:首先,以沪深300指数和其它世界股市若干重要指数为例,通过采用“从简单模型到复杂模型”的估计步骤,实现对时变高阶矩波动模型的估计,进而运用Gram-Charlier扩展分布获得对VaR(value-at-risk)和ES(excepted shortfall)两种不同风险测度的计算值;然后,分别利用非条件覆盖检验(unconditional coverage test)和基于自举法(Bootstrap)的后验分析方法,实证对比了时变高阶矩和常数高阶矩两类模型的适用范围和精确程度.研究结果表明:就所考察的若干指数样本而言,时变高阶矩模型不仅能够较好地刻画金融价格波动的整体动力学特征,并且总体来讲,在市场风险测度准确性方面也要优于常数高阶矩波动模型.     

基于高阶矩波动和Copula函数的相依性模型及其应用

本文提出了基于高阶矩波动的相依结构模型:Copula-NAGARCHSK-M模型。考虑资产的时变条件方差风险、条件偏度风险和条件峰度风险对边缘分布的影响,应用模型研究了上证综指和深证成指对数收益率之间、条件方差之间、条件偏度之间和条件峰度之间的相依结构。发现两股票市场的指数对数收益率之间、条件方差之间和条件峰度之间有相似的相依结构,而条件偏度之间的相依结构则是负方向的相似。     

原油价格与世界股票市场之间的高阶矩相依性研究

 作为全球主要能源和各类化学工业产品的原材料,原油在现代社会经济运行中扮演着重要角色。相较于煤炭、天然气等其他一次性能源,原油展现出更为明显的稀缺性和分布不均衡性,因此成为各国普遍重视的战略资源。同时,伴随着原油金融属性日趋强化,其在投资者资产组合的权重不断增加,对全球股票市场走势的影响愈发显著。        运用协高阶矩风险传染检验框架,构建协偏度、协峰度和协波动等检验统计量,对16年来国际原油价格影响世界主要股票市场的渠道及特征进行全面深入的考察,发现在2000年后WTI原油价格与8种不同股票市场指数之间的相关性逐渐增强,但并没有出现非常强烈的正相关,且风险传染检验结果显示取得显著性检验值次数最多的是协峰度统计量CK₃₁、协波动统计量CV₂₂以及相关性传染统计量FR。        实证结果表明,国际原油价格对世界股票市场的风险传染更多的不是发生在相关性层面,而是发生在收益率的波动、偏度和峰度等这些高阶矩层面;在国际原油价格对世界股票市场之间的诸多风险传染特征中,最应该引起重视的是市场极端波动之间的传染性;国际原油价格对发达国家股票市场和新兴股票市场都有着非常显著的影响,但新兴股票市场所受的影响更大。        通过对国际原油价格与世界主要股票市场之间风险传染的特征、渠道和程度等方面的检验,不仅可以加深对能源类产品与股票市场关系的认识,而且可以将此作为大类资产配置的重要决策依据。同时,为国际原油价格对股票市场风险传染的测度和管理提供了具有可操作性的实证工具和更为全面系统的结论参考。另外,从实证研究结果看,全球应加强原油与股票市场间极端风险传染的监管,新兴股票市场需进一步完善运行机制和监管制度。     

金融高阶矩风险溢出效应研究

开展金融风险溢出效应的研究,对于避免金融风险从一个国家、地区或市场迅速地传播到其它的国家、地区或市场具有重要的意义.早期的金融风险溢出研究只考虑前二阶矩,即均值的溢出效应和方差的溢出效应.在一元GARCD-JSU模型的基础上,构建了世界因子、地区因子及单个市场因子三个因子模型,并对高阶矩风险的溢出效应进行了分解,用于研究金融高阶矩风险在世界、地区和单个市场之间的溢出效应.最后,对亚洲一些主要国家和地区金融风险溢出效应进行了实证研究.     

基于双侧矩与高阶矩偏好的资产定价：源自中国股市的实证研究

原有CAPM忽略了代表性投资者对高阶矩如偏度和峰度的偏好．也没有将上升风险和下跌风险进行有效分离（将高于目标受益的波动也认同为风险）。为了突破这两点假设．本文讨论了基于代表性投资者双侧矩和高阶矩偏好的资产定价方法．并用中国A股市场数据进行了实证检验,所得结论如下：（1）在影响股票收益的所有特征因子中．规模效应在国内股市存在,而账面一市值比不是一个独立的定价因子。（2）将市场做上下划分并纳入高阶矩偏好,对应的市场因子较特征因子能更好的解释股票的截面收益：通过加入规模因子和账面一市值比因子构建多因子模型进行检验,该结论照样成立。（3）投资者并没有将高于平均回报的“牛市”波动视为一种“收益”指标．而将其与下跌风险指标等同。     

金融市场条件高阶矩风险与动态组合投资

针对传统组合投资理论没有考虑高阶矩风险和静态处理问题两大缺陷,提出多元GARCHSK模型用于衡量时变的高阶矩风险,基于效用函数的Taylor展开推导出带有高阶矩风险的动态组合投资策略,并利用遗传算法进行求解。实证研究表明,中国股市不仅存在高阶矩风险,而且风险具有时变特征;为防范高阶矩风险,投资者需要动态地修正他的资产配置权重。     

高阶矩风险与市场收益：来自中国期权市场的证据

基于上证50ETF期权隐含的方差和高阶矩的期限结构,本研究使用偏最小二乘回归的降维方法构造了与中国股票市场收益相关的方差-高阶矩风险因子.实证结果显示,在2015年到2020年的样本期内,该风险因子显著地预测未来1个月以及2周至8周的市场收益,月度样本内和样本外R~2分别达到了10.08%和6.55%.在控制了常见的经济预测变量和期权变量后,该因子的预测能力仍然保持显著.这表明我国股市收益中包含了对偏度和峰度风险的补偿,与含时变高阶矩的资产定价模型相一致.在经济价值方面,方差-高阶矩因子的预测能力可为投资者在市场择时交易中带来可观的收益.结果表明,中国期权市场提供了高阶矩风险的独特信息,这为理解我国股市风险与收益的权衡关系提供了新的角度.     

基于协高阶矩检验体系的中国资本市场开放与风险传染效应研究

近年来,我国资本市场的开放不断向全面纵深推进,但有关这一进程中风险传染的研究却存在诸多待改进之处。以2000年后我国资本市场开放的若干重大事件为节点,运用协高阶矩风险传染检验体系,对我国资本市场与国际主要资本市场之间的风险传染状况及动态趋势进行了全面系统的考察,取得的主要结论包括：我国资本市场与国际主要资本市场之间的风险传染更多发生在波动、偏度和峰度等高阶矩层面;全球主要资本市场对我国资本市场的风险传染经历了上升—下跌—上升的非线性过程,其间,2006年合格境内机构投资者(QDII)正式进军国际市场和2018年A股正式纳入MSCI指数体系,对我国资本市场与国际主要资本市场之间的风险传染具有极为重要的影响;各国(地区)资本市场对我国资本市场的风险传染呈现聚集性,并在我国实施各类资本市场开放政策的前期更为显著;中国香港市场和日本市场对我国内地市场的风险传染效应最为显著,而2018年A股正式成为全球配资标的后,美国市场对我国内地市场的影响跃居第一,美国市场的影响力随着资本市场的逐渐开放而日益凸显。     

灾难风险、习惯形成和含高阶矩的资产定价模型

通过引入习惯形成因素,推导出包含灾难风险与习惯形成的高阶矩资产定价模型.数值模拟结果显示:1)该模型能够在相对风险厌恶系数更灵活的赋值区间内解释无风险利率之谜和股权溢价之谜;2)习惯形成因素的引入可以很好地解决基于高阶矩的灾难风险模型对于灾难风险参数选择过于敏感的问题;3)习惯形成显著改善了资产价格高阶矩近似的效果,削弱了高阶矩信息(四阶矩以上)对资产定价的影响.最后,考察了该模型在中国金融市场中的适用性,研究发现,灾难风险定价模型同样能够解释我国的股权溢价特征,且习惯形成因素也能够提升模型对中国金融市场的解释力.     

动态金融高阶矩建模:基于Generalized-t分布和Gram-Charlier展开分布的比较研究

动态时变高阶矩是金融收益率的一个重要特征。本文对比研究了主流的Generalized-t分布(GT)和Gram Charlier Expansion分布(GCE)在GJRGARCH模型下对动态高阶矩的拟合能力和Value-at-Risk的预测能力。基于2005-2014美国标普500股指和中国沪深300股指日收益率的实证结果显示,收益率的条件高阶矩存在显著的时变性和持续性,其中偏度参数的持续性参数达到0.9以上。从各种统计指标综合来看,这两种方法都具有较好的实证表现。尽管GCE分布具有某些高阶矩建模的便利性,GT分布的实证拟合能力更强,对极端概率Value-at-Risk的样本外预测也更加准确。     

基于SV-M模型的股票市场风险溢价与波动关系研究

资产收益的风险溢价是金融经济学研究的基本问题。在深入考察现有的两种收益与波动关系模型(GARCH-M和SV-M)差异的基础上,以新兴股票市场中的上证综指和成熟股票市场中的标准普尔500指数为例,运用更具理论优势的SV-M模型,实证考察了两种类型市场中风险溢价与波动率之间关系的不同状况。研究结果显示,上证综指的波动率对其风险溢价有负向影响,而标准普尔500指数的波动率对其风险溢价有正向影响;但无论影响方向正负,波动率对风险溢价的影响都是非常微弱的。论文结合两种市场中的不同波动状况对实证结果进行了解释。     

中国股市与周边股市波动风险传导效应研究

由于金融资产收益的条件波动率不仅是金融市场风险度量的重要指标,而且呈现出明显的杠杆效应。因此,本文运用能够刻画波动率杠杆效应的LGARCH(Leverage GARCH)模型对金融市场条件波动率进行建模分析,进而运用Granger-Causality检验分析了中国股市与周边股市波动风险的传导效应。实证结果表明,在整个样本区间,上海股市与周边重要股市的联系比较微弱,仅与香港股市存在一定的风险传导关系,而与东京、新加坡股市却不存在传导关系。然而,在我国股市对境外合格机构投资者(Qualified Foreign Institutional Investors,QFII)开放后,中国股市与周边股市的波动风险传导关系明显异于对QFII开放之前和整个样本期的风险传导关系,上海股市与香港、东京、新加坡股市间的波动风险传导关系均显著增强。     

中国股票市场个股已实现波动率估计

从修正市场微观结构等干扰因素的角度出发,基于高频交易数据,同时采用一阶偏差修正方法估计了深圳证券交易市场个股的已实现波动率。研究结果表明,基于分笔交易数据计算的已实现波动率能有效提高个股真实波动率的估计精度,从而可以为波动率相关研究提供一个参照基准的波动率值。     

基于ICA模型的国际股指期货及股票市场对我国股市波动溢出研究

将独立成分分析(ICA)方法引入金融衍生品市场与基础市场之间的波动溢出研究,克服了传统方法解决高维金融时间序列波动问题时的障碍。通过与VECH、BEKK和DCC等传统多元GARCH模型的对比分析,本文所建立的ICA-EGARCH-M模型在解决高维问题时体现出一定的优势。在实证研究中,应用该模型考察了美国、英国、日本和中国香港的股指期货市场及其股票市场对我国股票市场的共同波动溢出。结果表明ICA-EGARCH-M模型不仅验证了波动溢出效应的存在,而且反映出了波动溢出的主要来源,能够较好地解决高维金融时间序列数据的波动溢出问题。     

中国股票市场波动性与交易量关系的实证分析

本文运用GARCH-M模型实证检验了中国股票市场波动性与交易量之间的关系.与其他人的研究结论一致,中国股票市场波动性与交易量存在正相关关系.我们将交易量分解为预期交易量和非预期交易量进行检验表明,非预期交易量对股市波动的解释能力要比预期交易量的解释能力更重要,即中国股票市场的短期波动主要由非预期交易量所隐含的新信息的冲击产生的.另外,中国股票市场符合国际上研究量价关系的混合分布假说(MDH)理论,交易量所替代的信息流是引起股市波动的根源.     

投资组合均值-方差模型和极小极大模型的实证比较

本文针对传统的Markowitz均值-方差(MV)模型和Young(1998)提出的极小极大(Minimax)模型进行了实证比较研究。我们将2001年上证30指数的实际数据分成两部分,一部分作为样本数据进行优化组合分析,另一部分作为非样本数据进行模拟投资,检验绩效。结果发现:在同样的样本数据下,由两种模型的解描绘的风险-收益率有效前沿图非常相似;将两组模型的最优解分别进行模拟投资,Minimax模型的结果明显优于MV模型。本文的实证结果检验了Minimax模型的理论结论,表明其在实际投资中具有良好的可操作性和实用价值。     

跳跃的估计、股市波动率的预测以及预测精度评价

本文基于C_TMPV理论估计已实现波动率的跳跃成分,在此基础上构建考虑跳跃的AHAR-RV-CJ模型和MIDAS-RV-CJ模型来预测中国股市的已实现波动率,并评价和比较各类波动率模型的预测精度。实证结果表明:基于C_TMPV估计的波动率跳跃成分对日、周以及月波动率的预测有显著的正向影响;AHAR-RV-CJ模型和MIDAS-RV-CJ模型的样本内和样本外预测精度在不同的预测时域上都是最高的,尤其是对数形式的模型;MIDAS族模型的样本外预测精度在中长期预测时域上比HAR族模型高;AHAR-RV-CJ模型和MIDAS-RV-CJ模型的样本外预测能力在中长期预测时域上比基于低频数据的Jump-GARCH模型、SV-CJ模型和SV-IJ模型好。