基于M Copula GJRSK M模型的沪深两市的相依性分析

金融资产不但存在方差风险，还存在时变偏度风险和时变峰度风险，这使得仅从金融资产的前两阶矩出发来研究风险变化显得十分局限。GJRSK M模型是描述金融资产的高阶矩风险的有效工具，可对单个金融资产的分布进行拟合，而M Copula函数能连接组合金融资产的边缘分布，因此本文建立了M Copula GJRSK M模型来研究沪深两股票市场的相依性。实证表明，上证综指和深圳成指对数收益率存在高阶矩风险和风险的非对称性，即指数下跌时，条件方差风险和条件高阶矩风险会增大，且在极端情况下，两市上涨的概率要大于下跌的概率。     

基于高阶矩的金融资产定价和配置

金融资产对数收益常呈现不对称性和厚尾性,一般不是正态分布,而均值一方差CAPM模型中的系统性风险只考虑二阶矩风险即波动率,忽略了高阶矩风险,可能使资产定价和资产配置存在严重的误差。考察偏度和峰度在我国金融资产配置和资产定价中的作用后,发现加入系统性协偏度和协峰度的高阶矩CAPM模型能够重新解释我国金融资产风险与收益间的平衡关系,比均值一方差CAPM模型更适合我国的金融市场。     

基于高阶矩的基金绩效考核模型

目前我国常用的三大经典基金绩效考核模型都是以均值-方差CAPM模型为基础,而均值-方差CAPM模型中的系统性风险只考虑二阶矩风险即波动率,忽略了高阶矩风险.通过在传统CAPM模型中加入零成本的负协偏度投资组合和零成本的正协峰度投资组合作为高阶矩风险溢价可重新解释基金风险与收益间的平衡关系.研究结果显示,众多基金的投资组合中都存在负协偏度风险,基于高阶矩的考核模型优于基于传统CAPM的考核模型.     

基于马尔科夫状态转换下的高阶矩CAPM-GARCH模型的实证研究

为了反映资产组合风险在不同状态下对收益率的影响,从动态的角度提出基于马尔科夫状态转换下的高阶矩CAPM-GARCH模型,即高阶矩CAPM-MSGARCH模型。以上证180指数样本股的10支不同行业的股票为研究对象,实证分析结果表明:高阶矩系统风险对资本资产定价有显著的影响,并且高阶矩CAPM-MSGARCH模型能够较好地刻画风险的时变特征,显著优于传统的高阶矩CAPM-GARCH模型。     

基于时变高阶矩NAGARCHSK-LSTM模型的中国碳排放权价格预测

有效的碳价预测有助于碳市场以较低成本解决环境问题,实现碳排放减少的目标.现有研究忽略市场不对称和极端因素对碳价的时变高阶矩冲击关系,预测准确性存在质疑.基于碳价非对称性、极端冲击敏感性强以及时变波动等专属特征,构建新的机器学习碳价预测模型NAGARCHSK-LSTM.研究显示,NAGARCHSK-LSTM模型能有效捕捉碳价时变高阶矩特征,碳价预测精度和鲁棒性均优于其他基准模型,特别是模型长期预测优势得到验证.研究为投资者研判市场行情、开展价格分析提供技术手段.     

投资组合风险测度——基于FIGARCH-EVT-Copula方法

金融资产收益率不仅具有尖峰厚尾性、异方差性,还具有长记性。基于此,将FIGARCH、EVT和Copula有机融合,建立FIGARCH-EVT-Copula模型来估计组合风险值,利用上证指数、深成指数组合进行实证研究。实证研究表明:我国股市波动确实具有长记忆性;FIGARCH-EVT-Copula模型不仅能够准确刻画边缘分布的尖峰厚尾性、异方差性和长记忆性,而且较之于传统模型,该模型能更准确地测度投资组合风险。     

健康对城市家庭金融资产配置的影响——中国的微观证据

利用“中国城镇居民家庭消费金融研究”课题组最新公布的数据,研究健康状况对中国城市家庭金融资产配置的影响.研究发现:健康变量、经济变量和人口统计学变量对城镇家庭不同类型金融资产的影响上存在差异,健康状况的恶化会降低金融资产特别是风险资产的持有;东部地区风险资产在家庭金融资产中的比重较中西部地区高,健康状况好的家庭持有风险资产的概率比健康状况差的家庭高2～3个百分点;经济类变量对金融资产持有额的影响是根本性的.     

存在融资条件下证券组合选择的一种模糊决策方法

应用模糊可能性理论研究了在实际投资决策中存在融资条件下的证券组合选择问题。用证券收益的可能性均值和方差分别作为投资收益和风险的测度,将选择证券组合的概率均值-方差模型简化为一个线性规划模型,使得存在融资条件下有效投资组合的算法问题得到解决。最后,给出了一个数值例子,说明了这种决策方法是便捷有效的。     

系统性信用风险的网络传染联动效应研究

利用信用资产网络模型,演绎了信用资产网络传染引发的股价联动机理,估计了一阶自回归的不对称广义异方差模型描述的边缘分布参数。选用多元t分布的连接函数,静态拟合计算了全局相关系数;选用时变过程为动态条件自相关的多元连接函数,动态计算了C藤分解结构下的4种时变条件相关系数,描述分析了其时变特征。研究结果表明:信用资产关联企业的股价之间具有较强的网络传染联动效应;多元t分布的连接函数的静态与动态相关度量方法,可以较好地度量网络传染联动效应;无论无条件相关系数还是条件相关系数,都表现出不同程度的显著时变性。网络核心企业应当审慎管理信用资产关联上的系统性风险。     

存在融资条件下证券组合选择的一种模糊决策方法

应用模糊可能性理论研究了在实际投资决策中存在融资条件下的证券组合选择问题。用证券收益的可能性均值和方差分别作为投资收益和风险的测度，将选择证券组合的概率均值一方差模型简化为一个线性规划模型，使得存在融资条件下有效投资组合的算法问题得到解决。最后，给出了一个数值例子，说明了这种决策方法是便捷有效的。     

股指期货标的资产有效性分析

股票指数期货交易的实质是通过对股票趋势持不同判断的投资者的买卖，来冲抵股票市场的风险。通过建立BGARCH模型计算沪深300股指期货对现货指数的最优套期保值比率，对套期保值效果进行分析，进而验证沪深300指数作为我国推出的第一份股指期货合约标的资产的有效性。     

沪深股市日收益率波动性比较分析

条件异方差是金融时间序列变量的一个典型特征。在分析沪深股市指数数据统计特征的基础上,用GARCH-M模型和门限ARCH(TARCH)模型分析2001年6月到2005年3月期间中国股市收益的波动特性,并对沪深两市进行比较,可以发现沪市内在的不确定水平比深市高,沪市市场上新的正面消息对市场波动性的影响则比深市大。中国股票价格的波动具有明显的杠杆效应,且沪深股票市场杠杆效应不同,当出现"利好消息"时,深市比沪市的冲击大,出现"利空消息"时沪市比深市的冲击大。     

上市公司财务杠杆与绩效的相关性研究

通过对我国上市公司财务杠杆指标的实证分析,研究了公司财务杠杆与公司基本面之间的相关关系。文中选取2003年至2005年沪市和深市部分上市公司为研究对象,运用一元和多元回归分析。考察了财务杠杆与净资产收益率、每股收益、总资产收益率、Tobin’s Q值的相关性。     

融资融券对股价特质性波动的影响研究

以2010年3月31日融资融券交易系统在沪深两市正式开通以及标的股票的四次扩容为背景,选取2008年9月1日至2015年8月31日融资融券标的股票的相关数据,采用二元线性回归模型,Fama-French三因子模型,GARCH 模型,双重差分模型等,从金融市场微观结构的视角,研究融资融券交易对中国沪深两市股价特质性波动的影响以及产生这些影响的作用机理.研究发现:标的股票的股价特质性波动能够在一定程度上被融资融券交易所抑制,并且这一现象是由于融资融券交易降低了标的股票的噪音交易,提高了标的股票的信息传递速度而产生的.以上发现表明,融资融券交易能够使标的股票特质性波动中所包含的信息效率得到一定程度上的提高.     

沪深股市结构特征及作用关系研究——基于EEMD和状态空间模型

运用实证方法, 从结构和动态两个视角考察了沪深股市之间的异同及作用关系。通过总体经验模式分解(EEMD)发现:沪深股指是由高频、低频和趋势项三类分量组成, 且各结构分量在总量水平中的贡献不同。其中, 深市趋势项对总量的贡献率高于沪市, 反映出深市的走势较沪市更加平稳;沪市高低频分量对总量的贡献率高于深市, 表明沪市的波动性大于深市。同时状态空间模型显示, 沪深股市趋势项分量之间的作用关系体现了沪深股市收益率双向传导, 沪强深弱的股票市场格局。低频分量之间的作用关系则表明我国股市的调控能力需进一步提高。     

机构投资者持股、会计稳健性与股价崩盘风险

股价崩盘会严重危害资本市场的稳定发展,破坏金融市场秩序。文章选取2007—2018年我国沪深A股上市企业为研究样本,考察机构投资者持股、会计稳健性和股价崩盘之间的关系。实证结果表明:机构投资者持股比例越高,股价崩盘风险越高;企业会计政策越稳健,企业的股价崩盘风险越低;企业的会计稳健性能够降低由机构投资者持股引发的股市崩盘风险。文章的实证研究结论对降低股价崩盘风险和认识运用稳健会计政策的重要性具有一定的参考价值。     

股指期货在ETF投资管理中的套期保值研究

股指期货作为投资者进行套期保值的主要工具,在ETF投资管理中发挥着重要作用.针对中国股票市场波动幅度大的特征,文章运用股指期货对上证50ETF和深证100ETF进行了套期保值实证研究.文中首先引用风险测量模型评估了ETF的系统性风险,再根据简单套期保值理论和风险最小化套期保值理论,应用一元回归模型分别计算得出了上述ETF的套期保值率,进而通过实证分析得出了一些有益的结论.     

基于EVT-POT-SVt模型的风险度量研究

金融资产收益常因金融市场的剧烈波动而产生异常变化,针对其收益的厚尾性、波动的异方差性等特征,采用基于Markov链的Monte Carlo模拟积分方法对随机波动模型进行参数估计并取得标准残差序列,应用极值理论与SVt模型相结合,建立了基于EVT-POT-SVt的动态VaR模型。通过对上证综指收益做实证分析,结果表明:该模型能很好地刻画收益序列的波动性及尾部分布特征,在度量上证综指收益的风险方面合理而有效。     

非常规突发事件对股票市场收益率与债券市场收益率的影响研究--基于ARIMA模型的实证

最近几年,非常规突发事件频频发生对金融市场产生了巨大的冲击。研究非常规突发事件对金融市场的冲击有利于提高投资者的风险意识,规避非常规突发事件带来的风险。利用ARIMA模型研究了SARS事件对股票市场收益率与债券市场收益率的影响。通过建立ARIMA模型,利用该模型对SARS事件期间的股票市场收益率和债券市场收益率进行预测。预测结果发现,在SARS事件发生期间,上证指数实际值与预测值的差值大部分都为负数,而上证国债指数的实际值与预测值的差值大部分都为正数。实证结果表明,由于存在投资者的安全性转移行为,SARS事件对我国股票市场产生了负向冲击,对国债市场产生了正向的影响。