特异性尾部风险、混合尾部风险与资产定价——来自我国A股市场的证据

使用下偏距(lower partial moment,LPM)来度量投资组合尾部风险,将组合的尾部风险分解成三部分:特异性尾部风险、个股的系统性尾部风险和混合尾部风险.论文分别研究了三种尾部风险对资产预期收益的定价功能,基于我国A股市场股票数据进行Fama-MacBeth截面回归发现:1)特异性尾部风险与资产期望收益呈显著负相关关系; 2)混合尾部风险与资产预期具有显著的正相关关系,具有稳健的显著正向定价作用,对资产预期收益的影响强于市场贝塔和市场下方贝塔(downside beta)的影响; 3)系统性尾部风险对资产收益预期的影响最弱; 4)利用Fama-French-Carhart四因子模型对特异性尾部风险和混合尾部风险进行回归后发现,特异性尾部风险与混合尾部风险均具有显著四因子alpha系数,表明四因子模型不能很好的解释两种尾部风险与资产预期收益的关系.     

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.     

考虑信息强度的因子定价模型及其实证研究

本文首次基于信息数量和信息质量两个维度构建信息强度指数,研究其对股票截面收益的影响。在构建包含信息强度因子的五因子定价模型基础上,对比分析不同信息强度股票组合收益,研究信息强度与收益和风险的关系。研究发现:基于信息数量和信息质量两个维度构建的信息强度指数对股票截面收益具有较强的解释能力,信息强度是影响股票收益的重要风险因子,考虑信息强度因子的五因子定价模型能更好地解释股票收益;信息强度与超额收益呈反向变动关系,信息强度对收益的敏感系数为负,高信息强度组的超额收益最低、敏感系数绝对值最小,低信息强度组的超额收益最高、敏感系数绝对值最大,按信息强度高低构建的股票组合能够满足不同风险偏好投资者的需求。研究结论为投资者投资决策、监管者完善市场建设及学者们更深入研究资产定价问题提供参考。     

基于贝叶斯方法的积极资产组合决策模型研究

利用贝叶斯模型平均法提高预测准确性,并在权重设计中考虑预测准确性,以改进积极资产组合决策模型.在中国市场条件下对决策模型进行检验,结果显示:基于该模型构造的积极组合在任何市场条件下都能够获得超越基准组合的收益;在决策模型中考虑超额收益预测准确性是必要的,提高超额收益预测的准确性有利于提高组合超额收益,同时降低组合积极风险;在允许卖空的市场条件下决策模型依然成立,组合超额收益水平未发生显著变化,但积极风险加大.在考虑交易成本的情况下,超额收益仍然存在.     

股票收益的截面差异与三因素资产定价模型来自A股市场的经验研究

本文研究沪深A股市场股票收益率的截面性质,并检验Fama-French三因素资产定价模型在中国A股市场的适用性。结果表明,沪深A股市场存在着公司规模效应和股东权益帐面市值比效应,基于市场组合、公司规模和股东权益帐面市值比的Fama-French三因素模型基本上可以解释A股市场收益率的截面差异,但不能完全解释惯性与反转投资策略的超额收益。     

模型不确定性条件下的Robust投资组合有效前沿与CAPM

本文提出了Robust投资组合有效前沿的概念,并研究了模型不确定性条件下的资本资产定价模型(CAPM)。研究发现,当市场上不存在无风险资产时,模型不确定性对风险资产投资比例的影响是非平等的,因此会导致投资组合的非分散化;而且此时的两基金分离定理以及零-βCAPM也不成立。但是当市场上存在无风险资产时,模型不确定性对风险资产投资比例的影响则是平等的,并且两基金分离定理仍然成立,因为任何Robust有效前沿组合都可以表示为市场组合与无风险资产的线性组合。而此时的CPAM仍然能够成立,只是在表达形式上增添了一个因子--不确定性因子;并且所有资产或资产组合的超额收益都可以分解为风险溢价与不确定性溢价两部分。     

条件CAPM与横截面定价检验:基于中国股市的经验分析

假设资产系统风险(市场贝塔)随经济状态变动,建立具有动态参数的条件CAPM并应用广义矩方法进行横截面定价检验.研究发现相对于CAPM、消费CAPM、投资增长、三因素模型等经典资产定价模型,条件CAPM具有明确的经济含义和较好的解释能力.在5个备选状态变量中,贝塔随每一个变动都对横截面收益有显著的解释能力,相对而言,上海银行间同业拆借利率(L)、广义货币供应量增长率(△lnM)等资金因素在中国证券市场有更重要的影响.本文发现小公司的系统风险一直高于大公司.小公司对经济状态更加敏感,因此它在经济不景气时的风险相对大公司更高.投资者应关注资产风险的动态变化.     

投资机会变动与风险收益关系实证研究

应用跨期资本资产定价模型研究股市投资机会变动时的风险收益关系和跨期风险对冲策略。以25个规模-账面市值比组合以及扩展组合作为检验资产,以经济、情绪和市场指标作为状态变量反映投资机会,以DCC-MVGARCH方法估计的资产超额收益与市场超额收益的条件协方差衡量市场风险,以DCC-MVGARCH方法估计的资产超额收益与状态变量新息的条件协方差衡量跨期风险,应用面板回归方法检验资产超额收益与风险的关系。研究结果表明,在单状态变量中,货币供应增长率、房地产投资增长率、宏观经济景气指数、规模溢价等新息降低,投资机会出现不利变动,与这些新息负相关的资产能对冲投资机会的不利变动;存贷差增长率、利率、股市波动等新息增加时,投资机会出现不利变动,与这些新息正相关的资产能对冲投资机会的不利变动;各模型具有良好的解释能力,其中规模溢价、股市波动和货币供应的解释能力较高。还对多状态变量进行检验、比较,并提供了相应投资策略。     

概率扭曲与A股市场风险定价

在等级依赖效用(RDU)框架下研究了概率扭曲对于A股市场的风险定价影响.理论上,通过推导概率扭曲下的CAPM模型,发现概率扭曲会通过影响投资者对于尾部风险的感知强弱程度而扭曲定价核,进而影响风险与收益的定价关系.当投资者低估(高估)尾部风险时,定价核呈钟型(U型),风险与收益之间负向(正向)关联.实证上,通过上证50ETF期权和A股截面数据证实了本文的理论发现.首先,由期权数据估计经验定价核,发现A股市场钟型定价核占主导,即大部分时期投资者会低估尾部风险.随后,构建概率扭曲指标将市场区分为高估时期和低估时期,回归结果发现：当市场处于低估(高估)尾部时期,系统性风险和特质风险都与预期收益显著负(正)相关.     

随机利率下期权定价的蒙特卡罗方法

文章主要是在短期无风险利率服从Vasicek模型,股价服从对数正态分布模型以及CAPM模型成立、市场组合的超额收益为常数以及市场无套利的假定条件下,首先给出期权价格的表达形式,随后给出了运用蒙特卡罗模拟方法求数值解的步骤,为程序化以进行实际应用计算以及未来的深入研究提供了基础。     

基于银行-资产双边网络模型的系统性风险及投资策略研究

受近几年的国际金融危机及金融全球化的影响,对金融系统的系统性风险的研究已成为国内外学者的关注热点。考虑到当前基于"银行-资产-银行"间接传播渠道的相关研究相对匮乏,本文基于银行-资产双边网络模型来分析银行系统性风险。首先,使用中国47家上市银行2018年的资产负债表数据构建了中国银行系统的双边网络模型,研究分析各类资产遭受冲击时外部冲击、降价出售效应及银行所持有的各类资产占银行总资产的比例对银行系统性风险的影响。然后,引入系统性冲击方式,通过设置具有不同属性的两大类资产并生成四种冲击事件来构建银行的投资策略模型,从资产视角探讨银行最优的投资策略。研究发现,外部冲击与降价出售效应这两个产生系统性风险的影响因素在一定区间值时会产生叠加效应,使银行系统性风险急剧增加;五种资产类中,贷款类资产对外部冲击最敏感;分析发现在各类资产冲击下都未倒闭的所有银行的资产组合具有一定的相似性;进一步研究发现银行系统中存在着最优的资产组合,使得银行在稳定的同时能获取最大收益,并且资产负债比越大的银行其风险承受能力越强,从而可以选择更激进的投资策略来追求高收益。     

中国股市价格惯性反转与风险补偿的实证研究

利用改进的统计方法,利用1995年1月至2001年12月的月收益数据重新进行了有关中国股票市场的价格惯性、反转效应的实证研究。发现中国股市并不存在显著的惯性效应,而存在显著的中长期(12个月以上)反转效应。对于反转策略所产生的超常收益,我们分别用CAPM模型以及FamaandFrench三因子模型进行风险调整,结果发现,这两个模型均不能很好地解释反转效应。因此我们倾向于认为。反转策略的超常收益主要来源于投资者的过度反应而非理性的风险补偿。     

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。     

CAPM在上证A股的有效性检验

本文运用上证A市场数据,对资本资产定价模型进行了研究,以检验风险和收益的关系是否符合CAPM理论,并根据股票市场中的市场格局划分了三个阶段来检验PAPM模型的有效性,得到CAPM模型已部分适用于上海证券市场的结论。     

论套利定价模型APT对均衡形成过程的描述

多年来,资本资产定价模型（CAPM）一直是财务学的一个重要组成部分,许多投资组合的管理者都用它来测量风险和进行证券估价。CAPM的特点是简单明了,易操作,但是其测算的结果与现实的偏差常常引起人们对其精确性的质疑。近年来,另一种均衡定价模型一套利定价模型（APT）逐渐崭露头角,在其测量风险和定价方面显示出了某些优于CAPM的方面,因而愈来愈受到人们的关注。APT模型的构建和对均衡形成的描述均与CAPM不同。由于这种多指数模型纳入了多个超市场因素,使得它对风险的测量更为精确。本文从APT的一个特质出发,重点分析其对均衡形成过程的描述,最后得出结论。这种从另一角度对均衡形成过程的描述印证了市场中风险──回报关系的存在,对CAPM既是一种肯定,更是一种补充和修正,因而具有非常重要的实际价值。     

基于非对称主动风险测度的增强型指数追踪模型及应用

本文以下方追踪误差测度非对称主动风险,构建了可以折衷超额收益和下方追踪误差的增强型指数追踪模型,给出了求解模型的广义最小角度回归(generalized least angle regression,简称GLARS)算法,并基于上证50进行了实证。GLARS算法可以给出超额收益在合理区间变化时,使得下方追踪误差最小的组合系数解路径,刻画投资组合的"超额收益—下方追踪误差"有效前沿。将模型应用于中国证券市场上证50指数,与基于"超额收益—追踪误差"的增强型指数追踪模型相比,得到如下实证结论:控制组合股票支数,本文组合的超额收益、单位风险收益更高,在承担相同风险的情况下,得到了更高的平均收益补偿;正下方离差中位数、最大回撤更小,右偏程度更高,表现出"守住下限,放开上限"的特质。本文组合在稀疏性要求下,样本外可以获得高于基准指数的累积收益,对机构和个人投资者具有参考价值,丰富了现有指数追踪研究。     

基于资产链的异质投资者资本资产定价模型

本文基于资产链理论给出投资者的异质预期假设,通过对资产链各节点系统风险的分解,将传统的资本市场线转变为资本市场超平面,建立基于资产链的资本资产定价模型。本文使用小波滤波分解资产收益,对模型在上海A股市场的适用性进行检验,结果表明模型能够区分各类系统风险对资产收益的影响,对资产的平均收益具有显著的解释能力。     

高风险低收益？基于机器学习的动态CAPM模型解释

我国股票市场存在高风险股票反而伴随较低收益的低风险定价异象,这有悖于传统资产定价理论．本文使用宏观经济和微观企业特征构建了六百多个变量的宏微观混合大数据集,并结合多种经典机器学习算法开发了基于大数据和机器学习的智能动态ＣＡＰＭ模型,检验了时变系统性风险对我国股市收益解释能力．实证结果表明：本文的智能动态ＣＡＰＭ定价模型能够显著解释我国股市低风险定价异象;随机森林等非线性机器学习算法表现最佳;影响股票时变系统风险的主要因素是市场类因子,基本面因子居次．本文对于我国股市系统性风险测度、动态资产定价模型构建和金融与大数据和人工智能融合创新有重要理论与实践指导意义．     

基于非零超额收益假设的基金优选研究

在Kosowski等提出的Bootstrap方法的基础上，以非零的超额收益为假设前提，评价中国市场上基金的业绩表现并进行基金优选.基于2009年3月—2020年6月偏股混合型基金的数据，本文发现中国基金市场整体表现为负的超额收益率.在此基础上，以非零的超额收益为前提，发现Kosowski等提出的Bootstrap方法能够优化基金筛选.最后，在样本外区间、不同市场状态、与晨星基金评级比较以及考虑动态市场超额收益情况下，均发现在非零假设前提下能够挑选出更多显著具有能力的基金经理管理的基金，并且这些基金组合的表现更佳.该结果表明：对于掌握Bootstrap技术的机构投资者，可利用本文提供的方法实现基金优选并以此构建FOF组合为投资者带来更高的收益；对于不具备Bootstrap技术能力的散户投资者，通过聚焦普通回归方法下的超额收益的t值，并选取排序前5%的基金可以较为稳妥地实现基金优选并获得超额收益.     

不同态势下β特征及其与收益关系研究

分析了中国证券市场中不同态势下各行业β值的不同表现特征,检验了中国证券市场成立以来至2003年12月13年间β与收益的关系,发现引入市场态势后,条件CAPM的解释能力显著增强;当市场处于牛市(熊市)时,β与收益呈显著正(负)相关;得出了β仍然是度量资产风险的重要方法的结论.