基于极值理论的沪深股市风险传染性研究

针对中国股市指数损失具有的典型事实特征,运用ARMA(1,1)-GARCH(1,1) 和ARMA(1,1)-GJR(1,1)构造出标准残差序列,再运用EVT对其极值尾部建模并结合随机波动过程估计动态极值风险VaR,然后对股市极值风险序列进行Granger因果检验,以判定风险传染性效应.结果表明,沪深股市动态极值VaR序列存在双向传染性效应;动态风险VaR由沪市向深市传染的强度大于反向传染的强度.     

基于多元GARCH与极值理论的资产组合风险测度研究

在运用多元GARCH模型对资产组合损失的协方差矩阵进行建模的基础上,估计出组合的标准残差序列;然后,运用EVT对标准残差的极值尾部建模并估计出分位数,进而测度资产组合的动态极值风险;最后,再运用返回测试方法对模型准确性进行检验.研究结果表明,运用多元GARCH模型能够有效捕获多元资产损失的时变相关性特征;资产组合条件损失的标准残差极值尾部服从GPD;结合多元GARCH模型与EVT的风险模型能够测度所构造的多元资产组合的动态风险.     

中国股市与国际股市的极值风险传导效应研究

本文针对股市中具有的部分典型事实构造股市指数损失的标准残差序列,并运用EVT对其极值尾部建模进而估计出股市指数的动态极值风险,然后基于Granger-Causality检验方法分析中国股市与国际上主要股市之间的极值风险传导效应。结果表明,在过去相当长时间内,中国大陆沪市与其它三个国际股市不存在风险传导效应而处于分割状态,但自2007年起,中国大陆沪市可以通过香港市场与其它国际股市进行极值风险传导;日本东京股市极值风险单向传导给香港股市,香港股市又单向传导给美国纽约股市;日本东京股市和美国纽约股市的极值风险存在明显的双向传导关系。     

胖尾分布及长记忆下的动态 EVT-VaR 测度研究

针对金融收益胖尾分布特征及条件波动率长记忆性特征,运用 FIGARCH 对条件波动率建模、极值理论( extreme value theory,EVT) 对标准收益序列的尾部建模,测度出金融市场动态极值风险,进而运用返回测试( back-testing) 技术,对模型在样本内的测度准确性与样本外的推广能力进行稳健性检验． 实证研究结果表明,无论是中国新兴市场,还是西方成熟发达市场,金融收益与标准收益均呈现出明显的有偏胖尾分布特征; 金融收益条件波动率均展现出长记忆性特征; EVT 与 FIGARCH 模型相结合的动态极值风险测度模型不仅在样本内表现出优越的风险测度能力,而且在样本外同样具有可靠的预测推广能力．     

基于非参数与L-Moment估计的股市动态极值ES风险测度研究

通过运用带宽非参数方法、AR-GARCH模型对时间序列的条件均值、条件波动性进行建模估计出标准残差序列,再运用L-Moment与MLE(maximum Likelihood estimation)估计标准残差的尾部的GPD参数,进而运用实验方法测度出风险VaR(value at Risk)及ES(ExpectedShortfall),最后运用Back-Testing方法检验测度准确性。结果表明,基于带宽的非参数估计模型比GARCH簇模型在测度ES上具有更高的可靠性;基于非参数模型与L-Moment的风险测度模型能够有效测度沪深股市的动态VaR与ES。     

胖尾分布及长记忆下的动态EVT-VaR测度研究

针对金融收益胖尾分布特征及条件波动率长记忆性特征,运用FIGARCH对条件波动率建模、极值理论(extreme value theory,EVT)对标准收益序列的尾部建模,测度出金融市场动态极值风险,进而运用返回测试(back-testing)技术,对模型在样本内的测度准确性与样本外的推广能力进行稳健性检验.实证研究结...     

基于标准残差的极值风险模型准确性研究

本文使用ARMA（1，1）与GARCH（1，1）、GJR（1，1）模型结合构造出标准残差序列，然后分别与条件EVT、条件正态分布、条件t分布和非条件EVT结合，形成8个风险测度模型，并分别用这些模型估计沪、深股市在置信水平为95％、97．5％、99％、99．5％的动态VaR（Value—at—Risk），然后用Kupiec（1995）和Christoffersen（1998）的返回测试（Back—testing）方法，判定沪、深股市对模型的准确性。研究结果表明，条件EVT风险模型能准确测度沪、深股市的风险。而非条件EVT模型缺乏准确性，对其它模型的准确性因置信水平不同而表现出差异性。在所有模型中，最能准确测度沪、深股市风险的模型分别是，置信水平为99．5％时的条件EVT—GARCH模型和置信水平为97．5％时的条件EVT—GJR模型。本文的研究结果为测度中国大陆沪、深股市风险在模型和置信水平的选择上提供了实证依据。     

中国大陆及周边股市动态ES风险传导关系效应研究

探索金融市场极端风险传导机理一直是政府管理当局、投资者关注的焦点。本文针对股市中存在的典型事实及股市损失分布复杂性特点,运用ARMA-GJR对股市指数条件损失进行建模分析,进而运用EVT对标准残差的极值尾部建模估计出股市极端风险ES,然后运用Granger-Causality检验技术,分别考察两个市场间极端风险ES的传导关系。实证结果表明:在整个样本期间,中国大陆沪深股市极端风险具有双向传导关系,香港市场向深市传导风险,而深市不能向香港传导风险,东京市场与香港市场、香港与台湾市场具有双向传导关系;而在熊市期间,中国大陆与周边市场极端风险ES传导关系变得更为复杂。     

基于马尔科夫随机波动和极值理论的风险测度

针对金融资产波动的时变、聚集以及状态转换等特征,将马尔可夫转换模型和随机波动模型相结合,同时考虑波动尾部的状态分布,构建MSSV-t模型,然后将收益序列转化为标准残差序列,在此基础上,应用EVT模型对标准残差进行建模,进而构建基于MSSV-t-EVT的VaR测度模型,最后对该模型的有效性进行检验。研究发现：MSSV-t-EVT模型能够有效识别上证指数（SSCI）的波动转换特征,并且能合理地测度该指数的收益风险,尤其在高的置信水平下表现更好。研究结论表明MSSV-t-EVT模型能较为准确的刻画股市剧烈波动的事实,可用于交易风险控制和对市场异常波动的预警。     

铜期货市场信息的国际传递

本文运用AR（1）-非对称GARCH模型研究伦敦和上海铜期货市场之间的收益均值、波动和成交量的信息传递关系。实证结果表明,伦敦市场交易信息被整合反映到上海市场的开盘价上,并影响上海交易收益的波动。上海交易信息对伦敦交易收益及其波动的溢出效应十分显著。但对伦敦开盘价的影响小于伦敦交易对上海开盘价的影响。虽然上海市场能对伦敦交易施加短期影响。但在长期走势上伦敦市场引领上海市场。投资者和期货市场的监管者可以通过把握国际铜期货市场信息传递对期货定价的影响,决定投资和监管的关注重点。     

典型事实约束下的上海燃油期货市场动态VaR测度研究

期货交易的高杠杆率意味着期货市场的高风险特征,而能源市场因其特殊的战略意义一直以来备受关注,因而对能源期货市场的风险测度对投资者和监管者都极其重要。本文对上海燃油期货构建了四个反映不同交割期限的连续价格序列,基于不同的金融市场典型事实分别运用GARCH、GJR、FIGARCH三个模型对波动率建模,并假设条件收益分别服从正态、学生t、有偏学生t(skst)分布进行动态风险价值(VaR)测度,然后运用严格的似然比(LR)检验和动态分位数回归(DQR)检验对风险测度的可靠性进行后验分析(Backtesting),尝试从中提取出在风险管理中最有应用价值的典型事实。研究发现:(1)基于skst分布的波动模型的动态风险测度准确性明显优于其他分布下的相同模型;(2)基于杠杆效应的GJR模型和基于长记忆性的FIGARCH模型并没有表现出比普通GARCH模型更高的精度;(3)远期合约的市场平均收益更高,风险测度比近期合约更准确。     

上海期货市场收益和波动的周日历效应研究

期货市场收益和波动的周日历效应可以为投资者在期货市场上投机、套利和避险提供重要的决策依据.为系统检测上海期货市场期货价格收益和波动的周日历效应,使用非对称GJR-GARCH模型,对上海期货市场主要品种的隔天(收盘价-收盘价)收益和波动、交易期(开盘价-收盘价)收益和波动以及非交易期(收盘价-开盘价)收益和波动的周日历效应进行实证检验,研究期间为2002年1月～2006年12月.结果显示,收益和波动的周日历效应存在于上海期货市场,但发生时间依据品种不同而有所差异,铜期货和铝期货呈现收益周一正效应.橡胶期货周一的非交易期收益和周三的交易期收益显著大于零,各类型波动的分布在一周中各交易日也不一致.此外,铜期货和铝期货还表现出波动的不对称性.     

基于非对称结构与长记忆的股票市场风险测度研究

针对金融市场条件收益存在的有偏胖尾分布与非对称波动性特征以及长记忆特征等典型事实特征,运用ARFIMA-FIGARCH-SKST模型等来测度股市动态风险,并通过规范的返回测试检验中的LRT和DQR方法实证考察了测度模型的可靠性。得到了一些非常有价值的实证结果:有无长记忆约束的非对称结构风险模型在中国大陆沪深股市动态风险测度能力上并无实质性差异;ARFIMA-FIAPARCH-SKST模型能够准确测度股市的动态风险;股票市场极端风险的测度尤其不能放弃非对称结构的这一约束条件。     

多尺度GARCH模型研究货币增长对期货价格波动的影响

选取M2同比增长率为货币供应量的增长指标,从收益的波动性与分布出发,运用GARCH—GED模型对上海期货交易所的铜、铝和橡胶期货数据进行检验,求得收益的波动序列。同时,运用小波db（4）对波动序列进行小波分解,得到反映长期趋势的低频数据。通过对低频数据和M2同比增长率之间的Granger因果检验,得出货币供应量的增长会加剧期货市场的波动,从而为流动性过剩对期货市场产生影响提供有力证据。     

期现货市场间信息溢出效应研究

采用2000年7月10日到2006年6月30日铜期货与现货价格的日度数据,运用GARCH 模型估计了两个市场的上涨和下跌的条件 VaR,并利用基于回归的线性-Granger 因果检验,基于核函数的均值-Granger 因果检验,波动率-Granger 因果检验及风险-Granger因果检验方法分析了期、现货两个市场间的信息溢出效应.这是首次采用基于核函数的检验统计量来研究期货与现货间的关系,由于本方法可以使用所有的滞后阶数,从而使得检验效力更强.考虑到期货市场买空卖空的运行机制,还提出了上涨 VaR 和极端上涨风险溢出两个新的概念.实证结果表明,期货市场与现货市场间存在双向的信息溢出效应,进一步的分析表明从期货市场到现货市场的信息溢出要显著强于从现货市场到期货市场的信息溢出.     

中国股市与周边股市波动风险传导效应研究

由于金融资产收益的条件波动率不仅是金融市场风险度量的重要指标,而且呈现出明显的杠杆效应。因此,本文运用能够刻画波动率杠杆效应的LGARCH(Leverage GARCH)模型对金融市场条件波动率进行建模分析,进而运用Granger-Causality检验分析了中国股市与周边股市波动风险的传导效应。实证结果表明,在整个样本区间,上海股市与周边重要股市的联系比较微弱,仅与香港股市存在一定的风险传导关系,而与东京、新加坡股市却不存在传导关系。然而,在我国股市对境外合格机构投资者(Qualified Foreign Institutional Investors,QFII)开放后,中国股市与周边股市的波动风险传导关系明显异于对QFII开放之前和整个样本期的风险传导关系,上海股市与香港、东京、新加坡股市间的波动风险传导关系均显著增强。     

中国燃油期货市场的VaR与ES风险度量

近年来,我国燃油期货市场取得快速发展,但有关该市场波动特征和风险状况的研究却非常缺乏。以上海期货交易所燃油期货价格指数为例,分别在多头和空头两种头寸状况以及5种不同分位数水平下,运用条件覆盖检验、非条件覆盖检验等后验分析方法,实证对比了不同风险测度模型对VaR和ES两种不同风险指标估计的精度差异。研究结果表明:在我国燃油期货市场的风险测度估计中考虑国际燃油价格波动因素有助于获得更为精准的风险测度精度;在综合考虑了模型对价格变化动力学的刻画效果以及对极端风险的测度精度等因素后,FIGARCH_CST-SST模型是一个相对合理的风险测度模型选择。     

我国农产品期货市场的风险测度模型及其后验分析

近年来,我国农产品期货市场取得快速发展,但有关该市场波动特征和风险状况的研究却非常缺乏.以我国农产品期货市场中的4种代表性价格指数为例,首先对其价格变化统计特征及波动模式进行了全面深入的检验,然后运用严谨系统的后验分析(Backtesting analysis)方法,分别在多头和空头两种头寸状况以及5种不同分位数水平下,实证对比了8种风险测度模型对VaR (Value at Risk)和ES (Excepted shortfall)两种不同风险指标估计的精度差异.研究结果表明,我国农产品期货市场的价格波动不存在显著的杠杆效应(Leverage effect),但却具有明显的有偏(Skewed)和条件厚尾(Conditional fat-tail)特征.另外,在综合考虑了模型估计效率和风险测度精度后,基于有偏学生t分布的普通GARCH模型是一个相对合理的风险测度模型选择.     

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.     

关于我国期货市场弱式有效性的研究

由于金融价格遵循随机游走蕴涵着市场呈弱式有效,而单位根的存在仅是随机游走的必要条件,故运用这一含义,本文利用单位根检验与自相关检验的结合,并同时利用方差比检验和多重方差比检验来对随机游走假设进行实证研究,目的在于探讨国内铜、大豆、小麦三大期货市场是否呈弱式有效态势.结果显示:各种检验方法得出的结论是一致的,即铜、大豆、小麦三大期货市场的对数期货价格序列符合随机游走假设.