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.     

基于局部相关系数和截尾扭曲混合Copula的杠杆效应识别和度量

作为风险资产收益和波动之间关系的度量，杠杆效应是金融市场数据三大分布特征之一，在波动预测、资产定价和风险管理中起着重要作用。日内高频数据计算的已实现波动作为波动的代理变量，解决了波动不能观测的问题，实现了用波动和收益直接建模捕捉杠杆效应。深入了解收益和已实现波动的相关模式并以此构建二者的联合分布是正确度量杠杆效应的关键。本文以局部相关系数为工具研究收益和波动在不同取值范围内的相关性变化，实证研究结果表明，与负收益冲击引起波动增加一样，正收益冲击也会引起波动增加，这与传统杠杆效应理论并不一致，与Chen和Ghysels（2011）对美国股票市场的实证结果一致。为正确捕捉和度量实证结果反映出的杠杆效应，在扭曲混合Copula构造方法基础上，本文用截尾扭曲函数构造扭曲混合Copula，以此作为收益和已实现波动的联合分布，再现收益和已实现波动的局部相关性特征。以上证综指2013.1.29日至2017.4.30区间内日内1分钟高频数据为样本进行实证分析表明，本文构造的Copula函数具有和实际数据一致的局部相关特征，能够正确刻画市场表现出的杠杆效应。Copula拟合优度的非参数检验表明，实际数据不拒绝本文构造的Copula函数，而现有文献采用的单成分Copula函数和两成分混合Copula函数均被拒绝。本文为收益和已实现波动的联合建模提供参考，具有基础重要性。     

我国银行问债券回购利率的分类信息混合分布EGARCH模型研究

本文提出了银行间债券回购利率的分类信息混合分布EGARcH模型,将对数交易量分解为进入市场的"正冲击"和"负冲击"两部分,作为分类信息流的代理,加入EGARcH模型的方差方程中,考察"正冲击"和"负冲击"对银行间债券回购利率的影响.结果表明,分类交易量能够解释分类信息引起的利率波动的不同效果.     

区间均值条件波动率模型

本文讨论了有、无冲击（Innovations）对资产波动率的不对称性影响,它是现有研究关于正、负冲击不对称性影响的扩展。本文以GARCH模型为基础,假设条件均值为一个区问,建立了基于区间均值的GARCH模型及其非对称形式,并讨论了该类模型的估计方法。在中国债券市场的实证分析中发现,本文提出的模型能够更好地捕捉市场上波动特征;以已实现波动率为基准,区间均值GARCH模型取得了比GARCH模型更好的预测效果。     

基于过度自信的交易量驱动因素建模研究

基于信息模型框架引入过度自信假设构建理论模型,在考虑信息结构环境的基础上建立状态依赖过度自信模型,从信息流动机制和微观机理的角度分析市场历史收益和交易量之间的关系。根据理论结果提出了私人信息冲击对交易量具有正向作用以及历史收益和交易量呈正相关的两个假说,随后基于中国证券市场的实证检验进一步验证了相关理论假说的正确性。     

基于时变波动率与混合对数正态分布的50ETF期权定价

经典B-S期权定价模型经历了从常数波动率、正态分布到时变波动率、非正态分布的发展历程。 对已有针对时变波动率期权定价模型效果的研究进行扩展,以时变波动率模型SSP对经典B-S期权定价公式的常数波动率进行修正,该随机条件波动率的构建充分反映了未来标的资产收益对其波动率的影响;运用广义学生t分布构建时变波动率调整后的B-S期权定价公式,并研究其风险中性概率分布形状,引入混合对数正态模型捕捉实际收益率分布相对于正态收益率分布的偏离;采用2015年2月9日、2月16日和2月25日的50ETF期权高频数据,应用严谨的参数显著性检验、样本内定价偏差和样本外预测偏差的模型选择比较标准,对提出的具有时变波动率的混合对数正态期权定价模型的定价精度进行分析。 研究结果表明,中国50ETF期权的标的资产高频收益率呈现出较为明显的有偏和尖峰厚尾分布,收益波动具有明显的聚集特征和长记忆性;采用时变波动率修正后的B-S模型能够显著提高对中国50ETF期权的定价精度;在综合考虑模型对标的资产价格变化动力学的刻画效果以及对期权的定价精确性后,具有时变波动性特征的混合对数正态模型是一个相对更为合理的期权定价模型。 研究结果不仅为投资者和监管机构提供了更为准确的期权定价方法,同时也丰富了有关中国50ETF期权典型统计特征的研究。     

已实现波动GAS-HEAVY模型及其实证研究

引入日内高频数据计算的已实现波动，能够提高波动模型预测能力。本文将日收益和已实现波动联合建模，提出一种新的波动模型。选取尺度调整t分布和F分布作为日收益和已实现波动的分布，更为充分和灵活地捕捉厚尾性，采用得分驱动方法设定波动模型更新项，得出广义自回归得分（GAS）波动模型，提高对实际模型的逼近效率。本文对模型遍历性和平稳性进行证明，并与同类模型进行比较。蒙特卡罗模拟实验显示，在数据生成过程误设的情况下本文提出的GAS-HEAVY模型比同类模型具有更好的数据拟合效果。基于沪综指、深成指和沪深300指数2013.1至2017.4日内1分钟高频数据实证分析表明，不同损失函数的SPA检验下GAS-HEAVY模型的波动预测能力显著强于其它同类模型。本文给出的GAS-HEAVY模型为有关理论研究和市场应用提供了新的波动计量工具。     

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.     

中国投资基金波动择时能力的实证研究

投资基金的择时能力是基金绩效评价的核心内容。本文通过引入收益择时因子改进了Busse的波动择时模型,并以此为工具从波动时变性的角度对我国证券投资基金的择时能力进行了实证研究。实证结果表明,不仅中国证券投资基金具有较为显著的波动择时能力,开放式基金的波动择时能力强于封闭式基金;而且改进的波动择时模型优于Busse波动择时模型。     

有信息冲击、无信息冲击与波动率非对称性

本文将金融市场的冲击(innovations)分成有信息冲击和无信息冲击,构建了一种新的非对称GARCH类模型,区间均值GARCH模型(sectional mean GARCH,SM-GARCH).在中国股票市场的实证分析中发现:SM-GARCH模型能够更好地捕捉波动率特征和预测波动率;条件均值预测误差用于描述新到来的冲击对条件方差的影响,所提供的信息是有限的,在无信息冲击的情况下可以忽略它在波动率预测中的作用.     

基于高频数据的中国有色金属期货市场量价关系研究

根据Bessembinder和Seguin （1993）的研究成果,将成交量和持仓量分解为可预期部分和非可预期部分,并考虑了正负已实现半方差和成交量、持仓量的不同冲击对期货市场的不同影响,构建了量价关系基础模型、基于成交量和持仓量分解的量价关系模型和量价关系非对称模型,并利用中国铜铝期货高频数据分别对各模型进行实证分析。研究发现,中国有色金属期货市场的价格波动与成交量和成交相对增量均存在正向相关关系,与持仓量和持仓相对增量均存在负向相关关系。预期成交量和非预期成交量均对价格波动有正向影响,但非预期成交量对价格波动的影响更大;预期持仓量和非预期持仓量均对价格波动有负向影响,但非预期持仓量对价格波动的影响更大,即有色金属期货市场的价格波动主要是由代表新信息的非预期成交量和非预期持仓量引起。相比于下偏已实现半方差,成交量和持仓量对上偏已实现半方差有更强的解释力。正的成交量冲击比负的成交量冲击对价格波动的影响更大,持仓量亦是如此。     

股指期货交易加剧了中国股票市场波动性吗？——基于投资者结构的理论和实证研究

股指期货交易的推出将改变股票市场投资者结构和投资者交易行为,进而对股票市场波动性产生影响。本文首先在假设股票市场存在股指期货交易的条件下,构建理论模型揭示投资者结构和股指期货交易对股票市场波动性的影响机理,并据此对中国股票市场在沪深300股指期货推出后的波动性变化进行理论预测;然后以2007-2016年期间的沪深300指数和投资者结构数据为样本,运用GARCH类模型对理论模型预测结果进行实证检验。研究发现,在股票市场存在股指期货交易的条件下,机构投资者比例和一般机构投资者比例对股票市场波动性的影响随机构投资者与个人投资者所占市场份额的比例关系不同而呈现出不同的特征;套利交易者比例增加、投机交易者比例减少都将降低股票市场波动性;沪深300股指期货推出显著降低了中国股票市场波动性,机构投资者比例增加将强化沪深300股指期货交易对中国股票市场波动性的减弱效应;中国证券监管部门可以通过鼓励股指期货产品开发和完善股指期货交易制度强化中国股票市场稳定性。     

系统风险冲击、企业创新能力与股票价格波动性:理论与实证

系统风险冲击和企业创新能力通过影响企业经营基本面和投资者行为而对股票价格波动性产生影响。本文首先建立数学模型从理论上研究系统风险冲击和企业创新能力对股票价格波动性的影响机理;然后以中国A股上市公司2013-2017年期间的相关数据为样本,以2013-2017年期间中国沪深300指数跌幅超过18%的持续性下跌为系统风险冲击源,从创新投入、创新产出和创新环境三个维度构建创新能力指标,采用层次回归分析方法对理论模型结果进行实证检验。研究发现,股票价格波动性与系统风险冲击正相关,与企业创新能力负相关,企业创新能力能够弱化系统风险冲击对股票价格波动性的影响,进而增强股票市场稳定性。规范市场监管行为、改革上市和退市制度、优化创新激励机制、完善上市公司信息披露制度是降低系统风险冲击影响、保障股票市场稳定发展的重要途径。     

Intraday futures patterns and volume–volatility relationships: the German evidence

This paper examines the intraday behavior of 5-min DAX futures return volatility, volume and transactions, employing data from between January 1999 and September 2011, thus covering major market up and down trends. We focus on the interplay of the above variables finding a W-shape due to US macroeconomic news releases and the opening of US markets. By carefully modeling regular but infrequent events, we show that the last trading days of the FDAX and ODAX have significant impact on volatility and alter the intraday patterns. Additionally, we pay special attention to interactions between the futures and cash market caused by different trading hours at the Eurex. Thereby, we discover a uW-shape lending support for Daigler’s (J Futures Markets 17:45–74, 1997) extended market closure theory. Focusing on possible changes in the interplay of volume and volatility, we empirically analyze the implications of different volume–volatility theories. Finally, we model simultaneously the main volatility components—intraday calendar effects, macroeconomic announcement effects and interday volatility clustering—employing the framework of Andersen and Bollerslev (J Finance 53:219–265, 1998) to quantify and compare the impact of macroeconomic news announcements during contractions and expansions and focus on the economic impact of the crisis 2007/2008 on intraday volatility.     

投资者结构、交易失衡与商品期货市场的价格发现效率

基于上海期货交易所铝、铜、橡胶和燃料油期货合约两种投资者结构的分账户数据,分析不同类型投资者交易失衡对我国商品期货市场收益、价格发现与波动的影响。结果表明:(1)个人投资者和投机者的交易失衡暗示其寻找最佳买多或卖空时点的能力不足,存在明显的过度自信、过度投机和羊群行为,加剧商品期货价格波动;(2)机构投资者和套期保值者常常表现出与个人投资者和投机者相反的交易意愿,他们能够较好地把握买入与卖出时机,且更愿意冒险持有头寸,有助于缓解商品期货价格波动;(3)商品期货价格的变动趋势表明机构投资者和套期保值者具有一定的信息优势,能够在一定程度上预测商品期货价格的未来走势,他们极其乐观或悲观的交易失衡可以向商品期货市场传递有效的信息和时间信号。因此,提高机构投资者和套期保值者的成交量(持仓量)比例,优化投资者结构,可以有效促进我国商品期货市场的价格发现,降低期货价波动风险。此外,大型投机者的交易活动也可以在一定程度上缓解商品期货价格波动。     

股市预期收益率与波动关系的研究

利用SV_m模型对Koopman等的研究结论进行了验证,对SV_m模型进行了扩展,提出了一种能捕捉非对称效应的A-SV_m模型,并用该模型和SV_m模型对预期收益率与波动的关系进行了实证研究.研究结果与Koopman等人的结论不同,表明预期收益率与波动之间的关系是时变的,而且波动(条件方差)对预期收益率的影响并不显著.结合Harrison、Campbell等人的研究对结果进行了解释.     

交易市场与网络论坛间存在信息传递吗?

本文选用2007年11月16日至2009年4月10日上证综指收益率和新浪网股票论坛上证综指吧的发帖量数据,通过构建收益率与异常发帖量的多元BEKK-GARCH模型,对收益率与异常发帖量间的波动溢出效应进行实证分析,并以此考察交易市场和股票论坛间的信息传递和相互关系。结果表明:收益率和异常发帖量间存在显著的双向波动溢出关系,收益率对异常发帖量方向存在正向的波动溢出效应,异常发帖量向收益率方向存在负向的波动溢出效应,故交易市场与股票论坛间存在双向信息传递关系;收益率和异常发帖量存在显著的负相关关系,市场下跌提高了投资者的信息需求,股票论坛的信息交流与沟通对稳定金融市场、提高投资理性具有一定作用。     

Insider Trading,Stochastic Liquidity,and Equilibrium Prices

We extend Kyle's (1985) model of insider trading to the case where noise trading volatility follows a general stochastic process. We determine conditions under which, in equilibrium, price impact and price volatility are both stochastic, driven by shocks to uninformed volume even though the fundamental value is constant. The volatility of price volatility appears ‘excessive’ because insiders choose to trade more aggressively (and thus more information is revealed) when uninformed volume is higher and price impact is lower. This generates a positive relation between price volatility and trading volume, giving rise to an endogenous subordinate stochastic process for prices.     

基于信息非对称模型的交易行为与波动性关系研究——交易规模和交易频率

本文基于信息非对称模型研究了上海股市的交易行为与股价波动的关系.实证研究发现:平均每笔交易量比交易频率包含更多的波动性持续信息,对波动性具有更好的解释能力,而且不同规模的交易对波动性冲击不同,其中最大笔交易对波动性的冲击最大.上述结果表明,我国股市中的量价关系是与信息非对称模型一致,而私有信息交易(大笔交易)可能是我国股市中个股过度波动的主要原因之一.     

沪深300股指期货的波动率预测模型研究

以沪深300股指期货仿真交易的5分钟高频数据为例,运用滚动时间窗的样本外预测和具有Bootstrap特性的SPA检验法,全面对比了基于日收益数据的历史波动率(historical volatility)模型和基于高频数据的已实现波动率(realized volatility)模型对波动率的刻画和预测能力.主要实证结果显示,已实现波动率模型以及加入附加解释变量的扩展随机波动模型是预测精度较高的波动模型,而在学术界和实务界常用的GARCH及其扩展模型对沪深300股指期货的波动率预测能力最弱.