原油价格不确定性测度及其对宏观经济的非对称影响研究

有效测度原油价格不确定性并研究其对我国宏观经济的影响,具有重要的理论和现实意义。本文基于最小生成树模型,从全局视角衡量原油多元定价机制中195个影响因素的相对重要程度,并采用高维因子非预期条件波动率模型测度国际原油价格的不确定性。基于收敛交叉映射模型,本文对原油价格不确定性与宏观经济间的非线性因果关系进行识别,研究发现仅存在原油价格不确定性对固定资产投资、产出增速的单向因果关系。进一步地,在厘清原油价格不确定性对宏观经济影响机制的基础上,利用包含马尔可夫区制转移特征的向量自回归模型考察原油价格不确定性对我国宏观经济的影响,理论与实证结果均表明原油价格不确定性对我国宏观经济具有显著负向影响;在不同经济状态下,原油价格不确定性对投资、产出增速的影响具有非对称性。本研究为有效防范原油市场风险、保障能源安全和推动经济稳定增长提供了理论支持。     

数字金融系统性风险与经济政策不确定性关系的统计检验

文章采用VaR、非线性Granger等方法,得出数字金融尾部风险存在显著非线性趋势,数字金融行业金融风险与金融市场之间存在非线性Granger因果关系,数字金融行业的尾部风险事件很可能殃及整个金融市场,形成系统性风险。使用非线性与混频因果关系检验法得出,数字金融风险和经济政策不确定性之间存在双向因果关系,对经济政策不确定性细分检验的结果表明,数字金融行业风险引发财政政策、货币政策、汇率政策不确定性水平变动,财政政策、货币政策、汇率政策不确定性不会造成数字金融行业风险的聚集。     

一致性风险测度下的VaR和CVaR对比研究

文章在一致性风险测度理论和谱风险测度理论下比较了vaR与CVaR性质的优劣,得出CVaR在性质上优于VaR的结论.同时也指出VaR在损益满足椭圆分布时具有CVaR同样的性质,因此VaR仍然可以描述尾部风险.此外,文章还进一步地探讨了在实际应用中VaR和CVaR的监管问题.     

基于遗传算法的上证指数一致性风险动态度量方法

一、引言 继VaR之后,一致性风险度量已成为金融风险领域一个新的研究热点.一致性风险度量之一的谱风险测度,包括了迄今所提出的几乎所有的一致性风险度量(CVaR、ES等).与VaR、ES相比,目前关于谱风险测度的计算方法较少,如样本情形下的离散计算方法、功能函数法等,然而,这些都是静态分析方法.     

基于混频数据的日度经济不确定性测度及其应用

经济不确定性主要反映经济系统的不可预测程度，可以通过经济指标的实际值和预期值之间的偏差进行测度。为及时测度我国的经济不确定性，本文提出一种同比形式的日度混频动态因子模型，将金融市场的日度数据和传统的宏观低频数据信息相结合，构建我国日度经济意外指数和经济不确定性指数，用于反映我国宏观经济运行的非预期成分和不确定性程度。进一步地，本文基于日度数据分别讨论经济意外指数对人民币汇率的影响，以及经济不确定性对我国股市波动率的影响，研究结果表明经济意外指数的正向变化使人民币对美元升值，经济不确定性的增加将加剧股市波动。     

金融风险度量VaR与CVaR方法的比较研究及应用

风险价值(VaR)是近年来受到国际金融界的广泛支持和认可的一种度量金融风险的工具。文章指出了风险价值(VaR)模型两个重大的缺陷,并对它和条件风险价值(CVaR)金融风险度量模型进行了详细的介绍和对比分析,给出了它们的共同点和CVaR在投资组合应用中的优势,结合中国金融市场的实际情况,指出CvaR在中国金融市场中应用应注意的问题,对其应用前景提出了新的思路。     

经济政策不确定性如何影响金融市场间的流动性协同运动？——基于中国金融周期的视角

金融市场间流动性出现高协同运动是发生危机传染的重要表现之一，因此，针对流动性动态联动效应的研究显得极为重要。本文基于中国金融市场数据测算了2003-2018年间我国股市、债市流动性，并对Colacito等（2011）的混频数据抽样动态条件相关系数模型（DCC-MIDAS）进行了扩展，同时从金融周期视角出发，运用扩展后的模型考察了经济不确定性在不同时间区间内对于流动性波动率和相关性是否存在不同的作用效果。研究结果表明，相较于单因子混频模型，引入经济政策不确定性的多因子混频模型可以更好地捕捉我国股债两市相关性的动态变化；同时，经济政策不确定性的提高会降低股债两市流动性的正相关性，但这一作用效果会在金融周期的拐点处转为加强两者的正相关性。本文不仅为讨论股债两市联动效应提供了流动性的新视角，也为金融市场风险监管提供了重要的参考依据。     

偏尾Laplace分布下的条件风险价值探讨

条件风险价值(CVaR)是学界目前广泛关注的一致性风险度量方法。文章在偏尾Laplace分布下研究了CVaR的估计问题,给出了CVaR的MLE估计,同时也讨论了CVaR估计的渐进性质和有限样本性质,并给出了CVaR估计的渐进分布和有限样本逼近方法,这对非对称厚尾分布下的金融风险管理具有一定的实用价值。此外,文章对如何评价CVaR估计也有一定的启发意义。     

基于周内多重分形波动率的基金投资风格漂移风险测度研究

基金发生投资风格漂移是把双刃剑，在获得短期超额收益时，也隐藏着巨大的风格漂移风险。本文首先以我国79只开放式股票型基金为样本，在量化投资风格漂移的基础上，分析发现其收益序列存在多重分形特征，据此构建周内多重分形波动率测度来刻画投资风格漂移收益的复杂波动特征，并与传统的GARCH族波动率计量模型的测度能力进行比较分析，实证结果发现本文构建的周内多重分形波动率测度更加精确，能更好刻画序列的复杂波动特征；然后，进一步构建MFVW VaR模型对基金投资风格漂移风险进行量化测度，发现该模型比传统的参数与非参数VaR模型能更好地对风格漂移风险进行有效测度，基金普遍存在较大的风格漂移风险；最后，对我国开放式股票型基金的产品创新策略与投资风格漂移监管策略进行了一些有益探讨。     

最小CVaR股指期货套期保值比率的实证研究

在最小CVaR套期保值的框架内,分别将正态假定法和Cornish-Fisher展开法与条件波动率模型相结合以计算套期保值比率,条件模型可以充分反应金融数据波动聚集的特征.文章通过沪深300股指期货对上证50ETF的套期保值实证研究发现,条件模型可以提高样本外套期保值效果;与最小方差套期保值的对比显示最小CVaR套期保值并没有取得更好的样本外套期保值效果.     

基于CVaR风险度量的投资组合优化决策

投资组合优化问题依赖于风险度量方法和投资组合收益率分布函数的选取。针对收益率通常不服从多元正态分布以及均值—方差模型低估了投资组合发生重大损失的风险,文章利用多元广义双曲线分布来拟合投资组合收益率,从而更加灵活地捕捉收益率数据的偏态和尖峰厚尾特征;使用CVaR代替方差和VaR来度量金融资产重大损失风险,进而建立均值—CVaR投资优化模型。实证研究结果表明,相对于均值—方差模型,均值—CVaR能够更好地反映投资组合收益率分布,提高投资者控制投资风险的能力。     

考虑非线性交易费用的CVaR优化模型及实证

文章在考虑非线性交易费用情形下构建M-CVaR模型,并利用滤波历史模拟法生成收益率情景数据,用二次函数近似实际的交易费用函数,通过分支界定算法对M-CVaR组合选择模型进行实证分析.研究发现,交易费用的存在会减少投资组合的收益,在给定的收益水平下,VaR是小于CVaR的,随着风险的增大,CVaR和VaR差会变小.随着置信度的增大,无论是VaR还是CVaR值都会增大.     

CVaR 方法在投资组合中的应用

文章以CVaR为风险的度量工具并且在此基础上建立了基于CVaR模型的投资组合优化模型。最后通过实证研究表明,基于一致性风险价值的优化模型进行投资组合的结果优于基于风险价值的优化模型的结果。     

相依结构、动态系统性风险测度与后验分析

本文利用Copula相依结构理论扩展和求解了现有的系统性风险测度CoVaR,以得到适用于不同类型常参数和时变参数Copula函数及不同分布假设的动态系统性风险测度。为了验证和评估模型设定的准确性与应用价值,我们构建了适用于该动态系统性风险测度CoVaR的严谨后验分析工具。除“无条件覆盖性”、“独立性”和“条件覆盖性”外,我们首次提出了“混合独立性”检验。基于中国14家上市商业银行的实证分析表明：中国上市商业银行与中国银行业之间的相依结构呈现多样化特征;无论是样本内还是样本外预测区间,我们的动态Copula-CoVaR模型能够有效地捕捉典型系统性风险事件;严谨的后验分析不仅需要检验系统性风险测度CoVaR,也需要检验条件事件的临界值VaR。     

风险定量测度方法的相容性与局限性

相容性的提出在风险测度上具有开创性的理论意义,但由于风险测度方法的限制并没有被广泛应用.文章在回顾组合风险公理性要求及测度方法的基础上,给出了方差、VaR不符合相容性要求的原因,CVaR作为风险测度相容性要求的推导.并分析了满足风险相容性测度的条件及组合风险测度的性质,得出了相容性相关的三个结论,最后对组合风险与系统性风险测度的性质进行了分析讨论.提出因为溢出效应、规模效应以及周期性的存在,相容性及凸性在系统风险测度中是不成立的.     

基于不确定性均值-方差模型的稳健静态资产组合选择

文章借助相对熵测度风险资产收益的一阶矩和前两阶矩的不确定性对资产组合终期财富期望效用的影响,基于极大极小化理论建立了模型参数不确定下的稳健静态资产组合模型,运用稳健控制方法获得了模型的最优解;根据最优解,以上证综指1997年1月至2009年6月的月收益数据构建了两个不同区间段的样本做实证研究。结果表明,参数不确定性导致资产组合中风险资产的比例降低,并随着投资者不确定性偏好程度增加降低得越多;历史数据或信息越少,参数不确定性影响越强;均值不确定性的影响强于方差不确定性的影响;即使投资者完全不相信方差的预测功能,但仍在一定程度上相信均值的预测功能。     

中国制造业碳锁定测度及时空演变特征研究

文章在构建制造业碳锁定测度指标体系的基础上，建立基于实码加速遗传算法的投影寻踪评价模型（RAGA-PP模型），根据2007—2019年全国及省级面板数据测度制造业碳锁定水平，进而基于Mann-Kendall趋势检验、Epanechnikov核密度估计等方法分析其时空演变特征。结果显示：制造业的综合及各维度碳锁定总体上均呈下降态势，并具有“东低西高”的区域分布特征；大部分区域或省域制造业的综合碳锁定、固定投入碳锁定、技术碳锁定和市场需求结构碳锁定水平都在显著下降；制造业碳锁定水平的省际差异明显扩大，有相当一部分西部和东北地区省份的碳锁定变化态势为上升或不确定。     

基于Twin-SVM的多分形金融市场风险的智能预警研究

本文以沪深300指数（CSI300）长达11年时间的5分钟高频交易数据为研究样本,首先提出一种基于多分形特征的金融市场正常与关注状态的界定方法,并引入新型的支持向量机（SVM）人工智能模型,即孪生SVM（Twin-SVM）模型对多分形特征下的金融市场风险展开预警研究。实证结果表明：（1）中国新兴金融市场的价格波动具有显著的多分形特征;（2）基于多分形特征参数界定的正常与关注状态不仅准确,而且也具有明显的统计检验意义和明确的现实意义;（3）与传统SVM和BP神经网络（NN）相比,Twin-SVM在预测精度上不仅显著更高,而且在预测稳定性上也明显更优,即Twin-SVM能够有效地解决其它预警模型存在的非对称样本问题。     

商业银行全面风险测度的指标体系构建

商业银行风险测度既应全方位反映风险状况，又要体现不同银行的风险容忍度，同时能够激励银行资本优化，实现风险偏好、资本优化、经营策略和收益的均衡。文章首次提出多层次、多指标的商业银行全面风险测度指标体系，主要分析RAROC模型，重点探讨将IRB核心要素、商业银行主要风险因子及其相关性和不同银行风险间相关性的集成测度和风险容忍度估算指标融入RAROC并分解构建全面风险测度指标体系。     

罕见灾难、不确定性冲击和国债风险溢价——基于非线性DSGE模型

基于三阶矩近似解下非线性动态随机一般均衡(DSGE)模型的理论框架,比较分析了罕见灾难和不确定性(包括SV和GARCH)的技术冲击对中国长期国债风险溢价的影响。研究结果表明:罕见灾难影响国债风险溢价的水平值,但不影响风险溢价的波动性;SV及GARCH冲击影响风险溢价水平值和时变性;加入罕见灾难、SV及GARCH冲击的DSGE模型能更好地拟合长期国债风险溢价的非线性和时变特征。