金融高频数据和超高频数据的研究现状及展望

金融高频数据和超高频数据的研究是金融计量学的一个全新的研究领域,研究的基本动因在于,一是对金融高频数据和超高频数据本身所具有的特征的关注,二是对理解金融市场的微观结构来说相当重要.当前这一领域从统计特征、"日历效应"、微观结构、建模等方面得到了一些研究的理论和实证成果.金融高频数据和超高频数据的研究中存在诸如:模型、微观结构误差等问题,未来金融高频数据和超高频数据研究趋势与方向应在波动持续性、风险度量等方面.     

高频金融时间序列研究：回顾与展望

高频金融时间序列的分析与建模是金融计量学的一个全新的研究领域。论述了迄今国际相关文献中几乎所有关于高频金融时间序列的理论和实证研究成果:高频时间序列的模型化方法、日历效应、"已实现"波动和ACD模型,指出了研究中存在的问题,展望了高频时间序列的研究趋势。     

上海股市“日历效应”的高频估计与检验

在高频数据的基础上,利用弹性傅立叶形式回归技术,对上海股市的“日历效应”进行了定量研究,发现上海股市收益率的波动呈现日内单“U”型走势;对上海股市冬夏两季波动水平和模式的异同性进行了检验,发现在100的显著水平下它们是相同的。     

已实现波动和赋权已实现波动的比较研究

已实现波动是针对高频金融时间序列的一种全新的波动度量方法,具有不需要模型和计算方便的优点。赋权已实现波动则对已实现波动进行了改进,是另一种更为有效的波动度量方法。本文从定义形式、无偏性、有效性、日历效应等方面对已实现波动和赋权已实现波动加以比较。通过对上海股票市场的实证研究,说明了赋权已实现波动是优于已实现波动的波动估计量。     

基于MRS-GARCH模型的中国股市波动率估计与预测

为了更准确地描述中国股市的周期波动,以上证综指和深证成指2001年1月12日到2016年12月23日的数据为样本,基于长记忆性和杠杆效应视角,运用MRS-APGARCH模型经验分析了中国股票市场的波动性。研究发现：沪深股市存在显著的三种波动状态,处于盘整状态的概率最大,平均持续时间最长;收益波动具有明显的时变长记忆性和非对称效应。所用估计方法显著提高了参数估计的精度和模型的拟合优度,所得结论为投资者构建有效的风险防范体系及投资决策提供了参考依据。

     

基于已实现波动率的长记忆性分析

根据长记忆性的检验方法,即H/S分析法、GPH法,分别对上证指数收益率波动的长记忆性进行检验。同时,采用已实现波动率（RV）对波动进行度量,结合ARFIMA-RV、HAR-RV长记忆性模型进行分析,证实上证指数的RV序列具有长记忆性,而且HAR-RV模型能更好地对波动进行预测分析。     

沪深300股指期货收益率及波动率的长记忆性研究

对股指期货收益率与波动率的长记忆性进行研究,可以反映市场的运行效率。运用ADF-KPSS联合检验法、自相关系数法、R/S检验法检验了沪深300股指期货的收益率及波动率序列的长记忆性。结果显示:沪深300股指期货的收益率序列不具有显著的长记忆性,而其波动率序列具有显著的长记忆性,波动率的长记忆性暗示着市场中事件和消息对我国股指期货市场的影响不会马上消失,而可能对市场产生长期和深远的影响,也意味着我国股指期货市场的有效性有待加强,需要从信息披露、培育多元化投资主体等方面加强市场建设,以消除长记忆性对我国股指期货市场健康发展的影响。运用FIGARCH模型度量了沪深300股指期货波动率的长记忆性,为后续股指期货波动相关研究提供参考。     

中国认股权证波动过程长期记忆性的实证研究

已有研究结果表明金融市场波动过程具有显著的长期记忆性。为帮助投资者规避和控制风险，有必要探讨我国证券市场创新品种——认股权证——市场波动过程的长期记忆性。对宝钢JTB15分钟高频收益和波动序列的长期记忆性进行参数和半参数估计，其结果表明：宝钢JTB1的收益序列长期记忆性程度比较小，而波动序列则存在显著的长期记忆性。     

基于高频面板数据的人民币汇率波动规律研究

基于2006—2013年的1771个人民币汇率日值高频数据,采用 GARCH 模型对人民币与美元、港币、日元、欧元及英镑之间的汇率波动规律进行实证分析。结果显示：（1）人民币兑五大外汇币种汇率的波动存在 ARCH 效应,其收益表现出明显的群聚特征;（2）人民币兑五大外汇币种汇率的波动均具有一定的记忆性,但除港币和日元外,大都会随时间缓慢衰减;（3）人民币兑五大外汇币种汇率的波动存在明显的杠杆效应,但不同币种对人民币升值的反应存在一定的差异。     

基于"已实现"波动的VaR计算及其持续性研究

VaR方法作为金融风险的计量工具已经得到了国际金融界的广泛认可。以往国内外文献对于VaR的计算以及对VaR的持续性的分析都是以低频金融数据为研究对象的,不能充分利用金融市场价格运动中的日内信息。将基于高频金融数据的“已实现”波动这种波动度量新方法引入到了VaR的计算中,并利用上海股票市场的高频金融数据对上海股票市场的VaR的持续性进行了实证分析,证明上海股票市场的{VaRt}存在持续性。     

金融波动研究的新进展及未来展望

金融波动的学术研究已经取得了突破性的进展,并且成为金融计量学中相对独立、颇具特色和最为活跃的研究领域之一.首先介绍了变结构金融波动模型研究取得的新进展,Copula函数在金融波动分析中的应用,Copula函数在金融波动相关性分析和金融传染分析中取得的新进展,以及基于高频数据的金融波动研究近年来取得的新进展,最后对金融波动研究领域中未来值得研究的方向进行了展望.     

中国畜产品价格长记忆性特征分析及预测

本文利用序列自相关函数图和运用R/S重标极差法计算的Hurst值,基于1994年6月-2016年8月猪肉、牛肉、羊肉等主要畜产品价格,对畜产品价格长记忆性进行研究,同时利用分数阶差分后序列建立AFRIMA模型,并与ARIMA模型预测精度进行对比。研究结果表明：中国畜产品价格波动具有长记忆性特征;基于长记忆性特征的AFRIMA模型预测精度较高。预测近期猪肉价格波动率回落,处于低速波动状态;牛肉价格波动率逐步降低,上涨乏力,羊肉价格预计跌幅不大,价格处于僵持状态。建议在研究和预测畜产品价格波动规律时应该充分考虑长期记忆性问题,相关部门在制定相关宏观调控政策时,应考虑价格具有长记忆性特征,关注前期价格波动规律和未来价格波动的相关性。     

沪深300股指期现货长记忆性及分数维协整

基于中国沪深300股指期货及沪深300指数2010年4月16日-2014年3月31日间的5分钟高频交易数据,首先采用Geweke-Porter-Hudak（GPH）和Local-Whittle估计方法,研究中国股指期货和现货沪深300指数市场的流动性、波动率以及交易活跃度等市场微观结构指标的长记忆性;然后运用频域最小二乘估计方法探究上述指标间的分数维协整关系。实证结果表明:两市场的流动性、波动率以及交易量和持仓量均存在长记忆性,且在5%的显著性水平下不能拒绝两市场的流动性和波动率四者分整阶数相同,以及交易量和期货持仓量三者分整阶数相同的假设。此外,股指期货的流动性与波动率、股指期货的流动性与现货的波动率、股指现货的流动性与期货的波动率以及股指现货的流动性与现货的波动率4组序列之间具有分数维协整关系;股指期货和现货的波动率之间存在分数维协整关系;交易活跃度的衡量指标之间不存在任何分数维协整关系。     

“已实现”β系数长记忆检验及建模预测研究

基于信息更丰富的高频交易数据,应用一种新的时变茁系数计算方法,对上海证券交易所交易的A股股票的日β系数进行实时估计,并使用长记忆随机波动模型检验了“已实现”β系数长记忆特征且对其进一步建模预测。实证结果表明,上证指数的“已实现”方差和个股同上证指数间的“已实现”协方差都具有显著且相似的长记忆特性,个股的β系数普遍不具有显著的长记忆特征;分规模分行业预测结果表明,ARMA(2,1)模型在建模预测方面存在优势;预测精度对于每一个模型都有随着组数(即规模)的     

金融市场随机波动:基于文献综述的视角

探讨了金融市场收益率存在历史、隐含和现实的三类随机波动现象,并呈现出尖峰厚尾、杠杆、集群、微笑、溢出、长记忆、信息流、共生波动等分布特征.进一步归纳了基于不同分布特征的随机波动的GARCH、SV、制度转换、阀值模型等模型,梳理出重点SV模型的三类估计方法:基于矩法、极大似然法估计和马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC)方法,以及有效估计SV模型后,其在收益波动率预测、风险管理上的应用.     

金融结构、经济结构与总消费波动关系研究——基于中国金融结构约束的观点

文章从金融结构约束的观点,运用计量经济学的方法,对中国金融结构、经济结构与消费波动的关系作了实证研究。Granger因果检验表明,短期内消费波动是金融结构变化的Granger原因,消费波动是经济结构变化的Granger原因。从长期来看,中国金融结构、经济结构与消费波动之间存在唯一长期均衡关系,经济结构变化是金融结构变化的原因,消费波动对金融结构、经济结构的变化随着时间的推移,其影响力逐渐增强。因此,增加消费能力对中国经济持续健康发展具有重要的战略意义。     

基于GARCH族模型的WTI原油价格波动特征检验

针对WTI原油价格波动具有聚集性的特点,首先利用GARCH模型实证分析,得出WTI原油价格波动受外部因素影响大,并且持续时间长;其次根据GARCH-M模型检验得出,WTI价格波动具有高风险高收益的金融市场特征;最后借助EGARCH模型检验得出,WTI原油价格波动具有杠杆效应,即价格波动主要受负面消息影响,表现出价格变化以上涨为主的特征.