胖尾分布及长记忆下的动态EVT-VaR测度研究

针对金融收益胖尾分布特征及条件波动率长记忆性特征,运用FIGARCH对条件波动率建模、极值理论(extreme value theory,EVT)对标准收益序列的尾部建模,测度出金融市场动态极值风险,进而运用返回测试(back-testing)技术,对模型在样本内的测度准确性与样本外的推广能力进行稳健性检验.实证研究结...     

典型事实约束下的上海燃油期货市场动态VaR测度研究

期货交易的高杠杆率意味着期货市场的高风险特征,而能源市场因其特殊的战略意义一直以来备受关注,因而对能源期货市场的风险测度对投资者和监管者都极其重要。本文对上海燃油期货构建了四个反映不同交割期限的连续价格序列,基于不同的金融市场典型事实分别运用GARCH、GJR、FIGARCH三个模型对波动率建模,并假设条件收益分别服从正态、学生t、有偏学生t(skst)分布进行动态风险价值(VaR)测度,然后运用严格的似然比(LR)检验和动态分位数回归(DQR)检验对风险测度的可靠性进行后验分析(Backtesting),尝试从中提取出在风险管理中最有应用价值的典型事实。研究发现:(1)基于skst分布的波动模型的动态风险测度准确性明显优于其他分布下的相同模型;(2)基于杠杆效应的GJR模型和基于长记忆性的FIGARCH模型并没有表现出比普通GARCH模型更高的精度;(3)远期合约的市场平均收益更高,风险测度比近期合约更准确。     

基于多元GARCH与极值理论的资产组合风险测度研究

在运用多元GARCH模型对资产组合损失的协方差矩阵进行建模的基础上,估计出组合的标准残差序列;然后,运用EVT对标准残差的极值尾部建模并估计出分位数,进而测度资产组合的动态极值风险;最后,再运用返回测试方法对模型准确性进行检验.研究结果表明,运用多元GARCH模型能够有效捕获多元资产损失的时变相关性特征;资产组合条件损失的标准残差极值尾部服从GPD;结合多元GARCH模型与EVT的风险模型能够测度所构造的多元资产组合的动态风险.     

上海伦敦铜期货市场风险的测度与传导效应研究

本文针对金融时间序列存在的部分典型事实,运用AR（1）-GJR（1,1）构造出铜期货条件损失的标准残差序列;针对标准残差序列近似满足i.i.d特征,运用EVT对其极值尾部建模,并测度出两个铜期货市场的动态风险;然后运用Back-Testing方法对风险测度模型进行准确性检验,最后运用Granger-Causality检验来分析铜期货市场动态风险的传导效应。实证研究结果表明,基于EVT的风险测度方法能有效测度上海伦敦铜期货市场动态风险;上海伦敦铜期货市场动态风险在1%的显著性水平下存在双向传导效应,但由伦敦向上海传递的强度大于反向强度。     

股票市场的极值风险测度及后验分析研究

通过对上证综指和世界股市若干重要指数的实证研究发现,无论是在成熟资本市场还是新兴资本市场当中,极值理论(EVT)及其工具都能更加准确地刻画实际市场的极端波动和风险状况.详细说明了不同收益分布假定下风险价值(VaR)的计算方法及其后验分析(Back-testing)过程,证明了与非条件和条件正态分布以及条件t分布等主流金融理论的收益分布假定相比,条件EVT分布在测度极端市场风险时所表现出的优越性,同时说明了在不同概率水平下各种收益分布假定的精确度和适用范围.     

基于Skew-t-FIAPARCH的金融市场动态风险VaR测度研究

本文引入FIAPARCH模型刻画金融价格条件波动率特征,引入有偏学生t分布捕获收益率有偏特征,并以此来测度金融市场动态风险VaR;进而运用返回测试和动态分位数回归方法对风险测度模型准确性进行实证检验.结果表明,RiskMetrics和GARCH-N测度金融市场的风险的可靠性差;有偏学生t分布比正态分布、学生t分布更能准确反应金融收益分布实际特征,具有更高的风险测度能力;FIAPARCH-SKST展示出比其它模型具有绝对优越的风险测度效果.     

基于非对称结构与长记忆的股票市场风险测度研究

针对金融市场条件收益存在的有偏胖尾分布与非对称波动性特征以及长记忆特征等典型事实特征,运用ARFIMA-FIGARCH-SKST模型等来测度股市动态风险,并通过规范的返回测试检验中的LRT和DQR方法实证考察了测度模型的可靠性。得到了一些非常有价值的实证结果:有无长记忆约束的非对称结构风险模型在中国大陆沪深股市动态风险测度能力上并无实质性差异;ARFIMA-FIAPARCH-SKST模型能够准确测度股市的动态风险;股票市场极端风险的测度尤其不能放弃非对称结构的这一约束条件。     

非对称结构下金融市场动态风险测度研究

针对金融市场呈现出的非对称结构,以新兴市场的中国大陆沪市上证综指(SSEC)和成熟市场的标准普尔指数(S&P500)作为代表性的研究对象,运用有偏学生分布(SKST)来刻画金融收益的有偏非对称分布形态;运用APARCH等模型来刻画金融收益条件波动率的非对称波动性,并以此来开展风险测度研究;最后运用返回测试中LRT和DQR来检验风险测度的准确性。实证结果表明:没有哪种金融收益的条件非对称波动模型具有绝对优越的风险测度能力;在标准收益服从的分布上,新兴市场SSEC与成熟市场S&P500市场却又表现出明显的不同,Normal分布并不适合SSEC,但能适合S&P500;ST能够适应SSEC,却不能适应S&P500,而SKST能够适应两种市场;对于S&P500,在99%这样高的置信水平下是Normal优越,而在95%的置信水平下却是SKST优秀,对于SSEC,SKST分布的准确性在两个水平下都是最高。     

基于极值理论的沪深股市风险传染性研究

针对中国股市指数损失具有的典型事实特征,运用ARMA(1,1)-GARCH(1,1) 和ARMA(1,1)-GJR(1,1)构造出标准残差序列,再运用EVT对其极值尾部建模并结合随机波动过程估计动态极值风险VaR,然后对股市极值风险序列进行Granger因果检验,以判定风险传染性效应.结果表明,沪深股市动态极值VaR序列存在双向传染性效应;动态风险VaR由沪市向深市传染的强度大于反向传染的强度.     

基于马尔科夫随机波动和极值理论的风险测度

针对金融资产波动的时变、聚集以及状态转换等特征,将马尔可夫转换模型和随机波动模型相结合,同时考虑波动尾部的状态分布,构建MSSV-t模型,然后将收益序列转化为标准残差序列,在此基础上,应用EVT模型对标准残差进行建模,进而构建基于MSSV-t-EVT的VaR测度模型,最后对该模型的有效性进行检验。研究发现：MSSV-t-EVT模型能够有效识别上证指数（SSCI）的波动转换特征,并且能合理地测度该指数的收益风险,尤其在高的置信水平下表现更好。研究结论表明MSSV-t-EVT模型能较为准确的刻画股市剧烈波动的事实,可用于交易风险控制和对市场异常波动的预警。     

基于代理人过度自信的委托-代理关系模型研究

本文研究代理人过度自信条件下的委托-代理关系以及过度自信对委托-代理关系的作用机理.研究结果表明,当代理人的效益工资和委托人的监督成本都不为0时,代理人的最优努力水平将随着其过度自信程度的增大而提高,委托人的最优监督力度将随着代理人过度自信程度的增大而减弱;当代理人没有效益工资时,代理人的过度自信在委托-代理关系中不发挥作用.另外,代理人的最优努力水平和委托人的最优监督力度都将随着委托人监督成本的增大而降低,而且前者还将总是随着代理人固定报酬和效益工资的增加而提高,后者虽然也将随着代理人固定报酬的增加而提高,但并不总是随着代理人效益工资的增加而加强.     

基于投资者情绪的投资组合模型研究

本文在假设投资者风险厌恶、且其风险厌恶程度受其情绪影响的条件下,以投资者效用最大化为决策目标,建立基于投资者情绪的投资组合模型从理论上研究投资者情绪对投资组合结构及其收益-风险关系的影响。研究结果表明,当投资者过度乐观时,其将通过银行借贷融资等方式购买超额风险资产;当投资者情绪处于相对理性状态时,其将合理分配无风险资产和风险资产的投资比例;当投资者情绪处于悲观状态时,其将卖空风险资产。当投资者情绪处于过度乐观和相对理性状态时,投资组合预期超额收益与风险正相关;当投资者情绪处于悲观状态时,投资组合预期超额收益与风险负相关。论文研究结果修正了前人的相关研究结论,是对传统投资组合理论的深化和发展。     

基于权威理论的家族企业家对企业的影响作用机理研究

以权威理论为基础,本文从科层权威、传统权威、报偿权威及超凡魅力权威四个构面分析了家族企业家的权威特征及其影响作用路径,在此基础上推导出家族企业家对企业的影响作用机理,解析了企业经营活动对家族企业家行为意志具有超强表达能力的根源。实证检验表明,问卷调查结果支持本文对家族企业家权威及其影响作用的分析和判断。     

基于文化种群归类的中国企业出口对FDI带动效应研究

结合心理距离与文化距离的相关理论,运用格兰杰因果关系分析方法,对中国企业国际化过程中出口对生产性FDI的带动效应以及这种带动效应的文化差异性进行了初步探索。研究结果表明：在全球市场上,中国企业出口对FDI产生显著的带动效应;在不同文化种群市场上,这种带动效应与其文化距离正相关。最后,描述了目前中国企业国际化过程的特征,并提出了相关的管理含义。     

基于可能性理论的经营者业绩评价研究

对经营者进行客观公正的业绩评价,对企业的快速、健康发展至关重要。传统的经营者业绩评价体系与方法越来越受到各方面的质疑。本文在分析其弊端的基础上,提出了一种新的经营者业绩评价体系,并利用可能性理论来处理指标量化问题,建立了能充分考虑各影响指标的经营者业绩评价模型,为设计具有激励作用的薪酬结构提供依据。     

基于GJR-GARCH的VaR模型及其在上海证券市场的实证研究

针对风险价值VaR的一般参数方法都是对称的,其在处理非对称时间序列时存在着局限性,本文提出了非对称的VaR计算模型,并以上海证券市场为对象进行了实证研究,结果表明基于非对称的VaR计算模型优于对称的VaR计算模型。     

基于复杂网络的投资组合优化研究

本文基于复杂网络的局部聚类系数改进了传统的全局最小方差投资组合模型。首先通过股票对数收益率的相关系数矩阵构造股票关联网络,然后计算股票关联网络的局部聚类系数,最后通过全局最小方差模型确定最佳投资组合。将改进后的模型应用于A股市场,经过夏普比率、信息比率和欧米茄比率的对比分析得出改进后的投资组合模型在样本外的表现优于传统的全局最小方差投资组合模型。     

基于博弈论的知识型企业激励问题研究

对于知识型企业来说,有效的激励是激发知识型员工积极性与创造性的重要措施之一。由于知识型企业的价值创造及其溢价分配分别存在信息的不对称,为此,本文分析了企业与知识型员工的Stackelberg博弈行为,借助于理想状态的Pareto有效的完全合作模式的渐进演化过程,讨论合作博弈的机理与溢价的分配问题。研究表明知识型企业的短期与长期激励具有很强的互补性,适当地调节两者可以使企业系统收益递增;揭示了风险态度和地位是影响激励机制的关键因素。     

基于REVD考虑碳排放的零部件再制造决策

在只知道需求分布部分信息条件下,研究三种碳排放政策(碳限额、碳税和碳权交易)下零部件再制造决策问题.首先根据销售收入、再制造成本、废弃处理成本、库存持有成本和缺货成本等构建总利润最大化的基本模型,并在此基础上分别扩展建立三种碳排放政策情形下包括碳排放成本的生产决策优化模型;然后将它转化为REVD(relative expected value distribution)模型进行求解,在具有相同一阶矩、二阶矩的分布集合中,以最小化相对后悔值为鲁棒标准,寻找使得最坏分布下期望利润最大的最优再制造数;最后通过算例分析再制造率、有无碳排放政策以及三种不同碳排放政策的严惩程度对再制造数和总利润的影响,以期为再制造商和碳排放政策制定方在制定决策时提供帮助.     

基于客户价值的客户序位评价研究

客户关系管理是目前管理研究的热点,企业对客户价值的序位评价是其基础问题之一,其有效性是实施客户关系管理的基础.基于价值的客户序位评价是根据客户的价值大小来定位客户.本文首先在现有的客户价值评价体系的基础上结合客户生命周期理论设计了一种新的客户价值评价指标体系,从客户的生命周期阶段和客户发展潜力两个方面来评价客户价值.然后根据该指标体系的指标特性,选择神经网络作为评价方法.最后根据客户价值评价结果进行客户序位,并对每个类别的客户特征及其相应的营销策略进行了分析.