特质偏度是否被定价?

研究了中国A股市场上特质偏度和预期收益率的关系.结合中国市场的实际,采用横截面回归方法提取预期特质偏度,随后运用Fama-MacBeth方法来验证预期收益率和预期特质偏度之间的关系.实证结果表明二者之间存在显著的负向关系,在控制了流动性因子、协偏度和协峰度等变量的影响之后该结论仍然成立.同时,还对"特质波动率之谜"进行了重新检验,结果发现,在控制了预期特质偏度之后,滞后的特质波动率与预期收益率之间的负相关关系不再显著,从而证实了预期特质偏度中含有一部分特质波动率的信息.最后,在区分了大、小公司的子样本中进行的稳健性检验也支持上述结论.     

特质偏度是否被定价?

研究了中国 A 股市场上特质偏度和预期收益率的关系．结合中国市场的实际,采用横截面回归方法提取预期特质偏度,随后运用 Fama-MacBeth 方法来验证预期收益率和预期特质偏 度之间的关系． 实证结果表明二者之间存在显著的负向关系,在控制了流动性因子、协偏度和协峰度等变量的影响之后该结论仍然成立． 同时,还对“特质波动率之谜”进行了重新检验,结果发现,在控制了预期特质偏度之后,滞后的特质波动率与预期收益率之间的负相关关系不再显著,从而证实了预期特质偏度中含有一部分特质波动率的信息．最后,在区分了大、小公司的子样本中进行的稳健性检验也支持上述结论．     

特质风险、投资者偏好与股票收益——基于前景理论视角的分析

股票特质风险与预期回报之间的关系一直是学术界争论的焦点.本文在前景理论视角下探究特质波动率、投资者偏好行为及股票预期回报之间的关系,建立了理论模型分析特质波动率对投资者偏好的影响,结果表明:当股票有未实现的资本损失时,特质波动率越大的股票对投资者的吸引力越强,预期收益率与特质波动率负相关;而当股票有未实现的资本收益时,特质波动率越小的股票对投资者的吸引力越强,预期收益率与特质波动率正相关.文章使用Fama-French五因子模型计算特质波动率,使用前景理论效用值衡量投资者偏好,以中国股票市场的实际数据为基础,通过分组检验和Fama-MacBeth回归的方法证明了理论模型的结论.基于前景理论视角的分析在为股票特质风险方向的理论研究形成有益补充的同时,也为投资者的风险管理和资本市场的健康发展提供了理论依据与现实指导.     

美国金融风暴对我国外汇储备的影响研究

本文以Deaton（1991）的预防性储备模型为基础,研究我国外汇储备的适度规模以及外部因素对规模的影响。研究发现外汇储备的最优规模主要取决于预期未来外汇收入的趋势与波动程度,以及外汇资产的预期收益率。当外汇收入呈上升趋势时,即使外汇资产能获得较高的收益率,也不应当扩张其规模,同时风险资产的比例应该保持在较高的比例。当外汇收入呈平稳性波动时,外汇储备的最优规模与其收益率及外汇收入的波动程度均呈正相关关系,且风险资产的最优比例相对较低。当美国金融风暴引起我国外汇收入呈剧烈波动甚至大幅下滑时,即使外汇资产的预期收益率不高,也应当扩外汇储备的规模。     

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.     

混频投资者情绪与股票价格行为

采用混频数据抽样模型(MIDAS)研究了混频投资者情绪对中国股市收益率及其波动的影响.通过构建日度、周度及月度这三种不同频率的投资者情绪,实证结果发现,混频情绪对当期收益率及其波动都存在显著的正向影响,并且与传统回归模型相比,MIDAS模型具有更强的解释能力.本文进一步使用GARCH-MIDAS模型研究了混频情绪对收益率波动长期成分的影响,发现混频情绪能够显著影响收益的长期波动.     

混频投资者情绪与股票价格行为北大核心CSCDCSSCI

采用混频数据抽样模型(MIDAS)研究了混频投资者情绪对中国股市收益率及其波动的影响.通过构建日度、周度及月度这三种不同频率的投资者情绪,实证结果发现,混频情绪对当期收益率及其波动都存在显著的正向影响,并且与传统回归模型相比,MIDAS模型具有更强的解释能力.本文进一步使用GARCH-MIDAS模型研究了混频情绪对收益率波动长期成分的影响,发现混频情绪能够显著影响收益的长期波动.     

基于变参数模型的流动性与上证综指收益率关系研究

研究了流动性与上证综合指数收益率之间的时间序列动态关系,并利用状态空间模型对流动性与上证综指收益率的动态关系进行了变参数分析。结论是:上证综指收益率对宏观流动性变动的时变弹性系数在近几年流动性过剩的背景下,呈现上升趋势。其中,能源、钢铁和金融行业时变弹性系数波动比较剧烈,而医药行业的时变弹性系数波动较小。证券市场(微观)流动性变动的时变弹性系数随着我国股票市场发展的逐步健全、完善而趋于平稳。     

我国证券市场行业间收益率的极值联动效应实证研究

本文对我国证券市场行业指数收益率的极值联动关系及其决定因素进行了实证研究.较以往的研究,本文在研究方法和内容方面作了如下拓展:1)引入联合极值点(Coexceedances)概念来分析行业间收益率的非线性极值联动关系;2)运用多项选择模型,估计和推断行业间收益率极值联动的影响因素.研究发现:1)证券市场行业间收益率的正 (负) 极值联动与市场的波动率正相关;2)经济景气指数和无风险利率对行业正 (负) 收益率极值联动影响不同,经济景气指数仅对行业间正的极值联动有显著影响,无风险利率仅与行业间收益率负的极值联动显著正相关;3)波动的持续性对行业间收益率正 (负) 的极值联动无显著影响.本文研究结果为组合投资者的风险控制和市场管理者的政策制定提供参考依据.     

远期汇率波动的偏U型曲线

基于异质交易者行为视角,构建了一个包含理性交易者和噪声交易者在内的远期汇率决定模型,并分析了均衡状态下的远期汇率波动曲线特征.基于此模型,利用曲线拟合方法,实证研究了人民币NDF汇率波动与升贴水预期之间的关系,研究表明,远期汇率波动与升贴水预期之间呈偏U型曲线关系,与理论模型的结论相吻合.本文从异质交易者行为的角度对远期汇率的波动机理提供了理论解释,同时为央行平滑远期汇率波动提供了新的经验依据.     

双因子非对称已实现SV模型及其实证研究

在基本的SV模型中引入包含丰富日内高频信息的已实现测度,同时考虑其偏差修正以及波动率非对称性与长记忆性,构建了双因子非对称已实现SV（2FARSV）模型.进一步基于连续粒子滤波算法,给出了2FARSV模型参数的极大似然估计方法.蒙特卡罗模拟实验表明,给出的估计方法是有效的.采用上证综合指数和深证成份指数日内高频数据计算已实现波动率（RV）和已实现极差波动率（RRV）,对2FARSV模型进行了实证研究.结果表明：RV和RRV都是真实日度波动率的有偏估计（下偏）,但RRV相比RV是更有效的波动率估计量;沪深股市具有强的波动率持续性以及显著的波动率非对称性（杠杆效应与规模效应）;2FARSV模型相比其它已实现波动率模型具有更好的数据拟合效果,该模型能够充分地捕获沪深股市波动率的动态特征（时变性、聚集性、非对称性与长记忆性）.     

广义双指数分布的跳跃扩散模型下股指期货波动研究

 金融期货市场既存在平常信息引起的连续性波动,又存在突发冲击造成的跳跃式波动,金融市场波动同时具有扩散性和跳跃性特点。同时,金融期货市场与现货市场间的跳跃和波动行为存在着风险溢出效应和羊群效应等。并且,金融资产收益在跳跃过程中呈现出非高斯属性,正态分布假设不能刻画跳跃和波动中的程式化现象,如噪音分布的尖峰厚尾、有偏特征等。        考虑到金融期货序列分布的尖峰厚尾、有偏、非对称现象,采用非对称、有偏的广义双指数分布刻画收益率非高斯特征;同时考虑到金融波动序列的时变性、集聚性和异方差性以及收益与波动之间存在着杠杆效应,将有偏的广义双指数分布引入到收益序列和波动序列均存在跳跃且跳跃相关的双层跳跃扩散模型,构建广义双指数分布驱动的双层跳跃扩散模型,并从理论上分析模型的优越性。根据模型的似然函数估计式,使用马尔科夫链蒙特卡洛模拟迭代求解广义双指数分布驱动的双层跳跃扩散模型参数,将构建的模型应用到中国股指期货和现货市场进行实证研究,分析中国股指期货和现货市场各自的跳跃和波动行为特征以及市场间跳跃和波动的风险关联性,包括对两类市场跳跃形态的非高斯特征分析股指期货市场与现货指数的波动协同性描述,以及股指期货与现货间的跳跃溢出行为、跳跃强度和跳跃大小分析等。        研究结果表明,广义双指数分布驱动的双层跳跃扩散模型较好地捕获了收益率分布的尖峰厚尾特征;股指期货收益和股指现货收益上涨与下跌概率呈现非对称性;股指期货波动强度高于股指现货波动,而股指期货波动的持久性低于股指现货;股指现货的杠杆效应表现更强;股指期货和股指现货市场存在双向跳跃溢出效应。        研究结论有利于理解中国沪深300股指期货市场和现货市场之间的跳跃风险传染机制,对于深入认识期货和现货市场的风险溢出关系、促使投资者规避风险和监管机构加强监管具有一定的参考作用。     

询价制度改革、知情交易者概率与IPO溢价

O'Hara理性预期模型假设非知情交易者对市场交易价格信息存在完全学习行为,从而知情交易者概率对资产期望收益产生负向效应。本文放松这一假设,引入非知情交易者学习程度,在理性预期模型框架下,以新股发行市场为背景对理性预期模型进行了拓展,模型结论表明：非知情交易者对市场交易价格的学习行为影响了知情交易者概率与资产期望收益的关系;当市场非知情交易者存在学习行为时,随着非知情交易者的学习程度加深,知情交易者概率对资产期望收益产生负向影响。在进一步的实证研究中,通过羊群效应验证了市场上非知情交易者的学习行为,以2010年1月到2011年12月在中小板上市的278家IPO公司为样本,对模型进行实证检验,实证结果支持理论模型结论。本研究对已有实证研究中知情交易者概率对资产收益产生正或负效应这一矛盾的研究结论提出了一种理论解释,并基于此对询价制度改革的有效性进行了检验。本文研究结论对知情交易者概率在资产定价中的适用性具有一定启示性,同时对非知情交易者的学习行为提出了一种实证检验的方法,具有一定的开创性。     

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。     

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。     

股市波动长记忆性聚合效应的半参数检验

本文基于半参数估计方法,从两个方面研究了股市波动长记忆性的聚合问题:一方面,首先将股指收益序列转换为波动序列,再考虑波动序列聚合后的长记忆性;另一方面,首先对股指收益序列进行聚合,再考虑聚合序列波动的长记忆性。前者考察的是波动序列中长记忆参数的聚合性,后者考察的是数据频率对波动长记忆参数的影响。从我国股市实际出发,并综合两个方面考虑,实证了股市波动长记忆性聚合不变效应的存在,同时也说明了半参数方法的良好效果。     

投资者情绪指标与股票市场——基于扩展卡尔曼滤波方法的研究

基于扩展卡尔曼滤波(EKF)方法,首次构造出过滤市场噪声的投资者情绪指标,并在此基础上应用向量自回归模型分析我国投资者情绪指标与股票收益、股本规模等因素的经验关系,实证结果表明:(1)扩展卡尔曼滤波方法可以获得一个更加清晰反映投资者情绪的状态变量;(2)情绪的变化量比情绪指标本身具有更强的市场收益预测能力;(3)大规模公司股票的收益对投资者情绪的影响程度高于小规模公司股票,而投资者情绪对小规模公司股票的影响显著高于大规模公司的股票,并且情绪波动能够预测小规模股票的短期收益惯性和跨期收益反转的特征,证明情绪波动是影响资产定价的重要主观因素。     

相对杠杆与股票收益的相关性研究——来自中美市场的实证分析

本文结合考虑公司融资决策参考依赖特征及资本结构动态调整行为,构造相对杠杆这一新的财务杠杆度量指标重新检视了财务杠杆在资产定价中发挥的作用,并将中美市场进行对比分析.研究表明,相较于实际杠杆,相对杠杆能更好地解释股票溢价,在中美市场均表现出对股票收益的显著正向影响,但同时也存在差异性.在中国市场账面相对杠杆的股票溢价解释能力较弱,而在美国市场账面相对杠杆仍与股票收益显著正相关;在中国市场过度杠杆对股票收益的影响明显强于杠杆不足,而在美国市场两者表现出较为对称的影响;同时在中美市场以不同方式在Fama-French三因素模型中引入相对杠杆定价因子所得到的定价模型能显著提升原模型的定价能力,有更好的定价表现.     

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。     

基于混频数据模型的宏观经济对股票市场波动的长期动态影响研究

股票价格时间序列与宏观经济变量时间序列原始数据的不同频直接导致传统计量模型在处理宏观经济波动与股票市场波动的关系问题中产生模型误设和估计偏误。本文运用混频自回归条件异方差模型从水平值和波动率两个维度实证分析生产者价格指数、居民消费价格指数、宏观经济景气指数及同业拆借利率四个宏观经济变量对股票市场波动的长期动态影响。同时,运用主成分分析提取宏观经济第一主成分并构建一个宏观经济综合指数,进一步探究宏观经济总体状况对股票市场波动的长期影响。研究发现：股票市场已实现波动率显著地放大了股票市场的长期波动。生产者价格指数、居民消费价格指数、宏观经济景气指数的水平值和波动率均对股票市场长期波动产生显著影响;且其波动率维度呈现出较强的持续效应;同业拆借利率仅在水平值维度对股票市场波动长期成分产生微弱影响。宏观经济第一主成分和宏观综合指数的波动率对股票市场波动长期成分均具有显著的正向放大作用,但持续效应较弱;而其水平值对股票市场波动长期成分的影响虽然微弱,但持续时间较长。