基于MF-DFA的中国股票市场多标度特性及成因分析

运用MF-DFA方法,对中国沪深两市股指收益时间序列的研究发现,股票市场存在明显的多标度特征。进一步对其多标度成因进行分析,通过对不同收益时间序列的多标度强度进行比较,发现股票市场的多标度特征是由两个因素共同作用的,其中收益序列的波动相关性起主导作用,是形成多标度特征的主要原因。     

中国股市收益率长程相关性研究

运用DFA方法对上海综合指数和深圳成分指数三种形式的收益率进行长程相关性研究.结果表明:三种形式的收益率均存在长程相关性,其中绝对值收益率的相关性程度最强;三种形式的收益率在1996年12月16日以前均存在长程相关性,在1996年12月16日以后,收益率的长程相关性程度有所减弱,而绝对值收益率和平方收益率的长程相关性程度却有所增强;两股指收益率的局部相关性均有较大的波动.     

金融市场多标度分形现象及与风险管理的关系

已有研究通过对汇率、股票收益率、黄金价格等金融市场实证数据的分析,发现这些数据 具有多标度分形(multifractal) 特征. 通过对中国金融市场的代表数据之一———上海证券交易 所综合股价指数(SSECI) 的研究得出了相似的结论,并且初步提出了运用多标度分形理论所 提供的信息来进行金融风险管理的风险管理思路.     

股市波动的标度无关性算法及应用研究

标度无关性是广泛存在于自然界系统甚至于经济金融系统可观测量的幂函数关系 ,它揭示了股票市场波动的金融复杂性 .在分析股市波动标度无关性及其非趋势波动分析 DFA算法基础上进行了应用研究 ,( i)将 DFA推广为动态递推算法 ;( ii)对国内若干股价指数进行标度指数实际计算 .结果表明 ,递推 DFA算法与 DFA算法、重标极差 R/S分析方法相比具有计算速度快、内存容量小的优点 ,更能适应股市波动分析的实际需要 .国内股市波动的标度无关性分析表明 ,沪深股市具有持久性 ,在重大金融事件的作用下 ,对于股市的影响是长期的     

中国股票市场多标度幂律特征和临界现象

本文对上海证券交易所综合股价指数(SSECI)收益率多标度条件下的分布特征和临界现象的研究发现,收益率分布的中心部分服从Lévy分布,尾部近似对称分布,依幂律衰减,负尾的衰减略高于正尾,整体衰减远超出Lévy律0<α<2的范围,也高于成熟市场α≈3的水平。此外,上证综指收益率在多标度条件下还表现出临界现象,在标度△t>4days时渐进收敛于正态分布,成熟市场△t≈4days的临界值对中国市场具有普适性。     

多标度条件下资本市场波动的级串方向和结构

对上证综指多标度条件下波动级串方向和结构的实证研究发现,在4days临界标度范围内,大小波动间互为因果;超出临界标度,大小波动间表现出单方向性特征.运用交叉相关系数和功率谱方法从相关性和能量耗散2个角度对多标度波动级串传递方向的分析同样显示,在101～103min的3个数量级广泛标度范围内,大波动对于小波动具有较强预测能力,波动级串结构表现出大波动影响小波动变化的单方向特征.在此基础上,提出了4类"递进"的资本市场波动级串模型及其运用于风险管理的基本思路.     

中外股市收益率的非对称动态相关性研究

基于2002年1月1日至2012年7月31日美国道琼斯工业平均指数、香港恒生指数、上证综合指数的样本数据,构建AG-DCC-MVGARCH 模型,运用拟极大似然估计法和LR检验,实证研究中外股市收益率之间的相关性,探讨其是否具备动态特征和非对称性特征。研究结果表明,美国与香港股市收益率之间存在正向的动态条件相关关系,但在2007年以后这一相关性有所减弱;香港与中国内地股市收益率之间存在稳定的正向的动态条件相关关系,且在2005年之后这一相关性大大增强;美国与中国内地股市收益率之间的相关关系不显著。股市收益率的波动对美国、香港和中国内地股市收益率之间的动态相关性产生显著的非对称冲击效应,且负向冲击效应更大,美国股市收益率的波动对3个股市收益率之间的相关性影响最大,这意味着股市下跌时3个股市收益率之间的相关性增强,尤其是美国股市下跌会对其他股市产生较强的波动溢出和风险传染效应。     

基于多标度分形理论的金融风险测度指标研究

多标度分形(multifractal)理论是一种刻画金融市场波动复杂性特征的有力工具,而金融价格时间序列的多标度分形谱(multifractal spectrum)则是对测度对象复杂性特征的一种具体和全面的描述.以上海证券交易所综合股价指数高频价格时间序列的多标度分形谱计算为例,建立了基于多标度分形谱两个主要参数的市场风险测度指标Rf,弥补了传统风险测度指标在非有效市场条件下的不足.通过对上证综指的实证研究验证了这一指标的有效性,并对其在价格波动预测方面的作用进行了初步的探讨和理论解释.     

沪港股市的波动溢出和时变相关性研究

采用基于加权CCF的方差Granger因果检验方法,分析了上证指数、恒生指数收益序列的波动溢出效应,并以此信息为依据构建BEKK模型对两序列间的时变相关性进行了实证,结果显示两股市之间的波动溢出并不显著,一股市的冲击对另一股市的波动产生的传导性影响不明显;两股市的联系和联动性相对较弱,但有逐渐增大的趋势。     

长记忆性、结构突变条件下中国股市波动率的高频预测

本文在考察上证综指和深证成指日已实现波动率的长记忆性特征和结构突变的基础上构建了已实现波动率自回归结构突变模型,并用于进行预测.预测结果表明,在未来结构突变已知情形下,自回归结构突变模型的预测效果比其他预测模型要好,在未来结构突变未知情形下,该模型的预测效果比ABDL模型稍微差,而ABDL模型在两种情形下都是比较稳健的预测模型.     

资产波动多标度自相似性和层次结构特征

本研究运用结构函数和层次模型对资产波动多时间标度条件下的自相似性和层次结构特征进行的研究发现:在结构函数和相对结构函数度量框架下,资产波动仅在一定时间标度和波幅上表现出了自相似性;当运用普适性更为广泛的归一化相对结构函数度量时,资产波动在整个时间标度范围内表现出显著的自相似性.此外,资产波动在SL层次结构模型中表现出离散特征,而在新构建的归一化层次结构模型度量框架中具有显著幂次函数关系,表明资产波动间具有不同于由最高激发态(最强间歇结构)控制的SL层次结构的逐级传递的"相邻"层次结构特征.     

供给与需求驱动型原油价格变动对股票市场的多时间尺度影响研究

不同时间尺度下,供给和需求驱动型原油价格变动对股票市场的影响具有差异性,本文结合小波变化及向量自回归模型,从影响方向、影响强度及影响持续时间三个角度对这种差异性展开研究。首先,在多时间尺度下识别供给和需求驱动型原油价格变动;随后,就不同类型原油价格变动对全球综合股指的动态影响进行分析。结果发现：1）两类原油价格变动对股票市场在短、中及长期下均有显著影响,但需求驱动型原油价格变动在超短期（尺度1：2-4个月）和超长期（尺度6：64-128个月）下对股票市场没有显著影响;2）两类原油价格变动对股票市场的影响方向在短期和中期下具有随机性,在长期下具有正向影响;3）两类原油价格变动对股票市场的影响强度在短期和中期较在长期要高出至少60%;4）两类原油价格变动对股票市场的影响时间随着时间尺度的增长而增长,由短期下的20个月左右延长至长期下的60个月以上。     

中国股票市场的信息反应曲线和股票价格波动的非对称性

股票价格波动对于市场信息的反应过程具有非对称性。通过利用多种非对称性GARCH 模型,描述和检验了沪市股票日收益率序列的条件波动性,并通过对股票市场信息影响曲线的分析,发现沪市股票价格波动中存在显著的非对称性反应。这说明股市波动对于不同的政策干预和信息冲击具有不同程度的反应,“利好消息”对股市的刺激作用仍然需要其他市场干预的配合才能发挥出来。     

证券市场波动不对称性的动态研究

通过基于滚动样本的检验方法,实证发现中国证券市场的波动不对称性是随着时间而演变的。1997年之后,中国股市的波动不对称性与成熟市场相同起来,杠杆效应显著出现。研究还发现,波动不对称性与市场所处的状态无关。     

国际石油价格波动中的奇异吸引子分析

国际石油价格的波动直接影响我国的经济发展和能源安全系统的稳定性,因此对油价波动的研究具有重要意义。本文通过对国际石油价格中的吸引子的刻画证明了国际石油价格的吸引子是具有分形结构并且对初始条件具有敏感性依赖的奇异吸引子,国际石油系统是处于远离平衡态的非线性系统,吸引子的敏感性使得对石油价格的长期预测成为不可能。     

中国股票市场价格波动的尺度特性

股票价格波动的尺度特性是价格波动的重要特征,对其深入的研究对于衍生工具定价、风险控制、市场监管和价格预测等一系列金融市场中的重大研究课题具有极其重要的意义,本文针对我国股票市场的价格波动,不仅对传统的PDF的尺度特性进行了深入地研究,更进一步研究了意义重大的相关性尺度特性,为我国股票市场上述各类研究课题提供了坚实的实证依据和理论上有益的启发。     

The Multiscale Importance of Road Segments in a Network Disruption Scenario: A Risk‐Based Approach

This article addresses the problem of the multiscale importance of road networks, with the aim of helping to establish a more resilient network in the event of a road disruption scenario. A new model for identifying the most important roads is described and applied on a local and regional scale. The work presented here represents a step forward, since it focuses on the interaction between identifying the most important roads in a network that connect people and health services, the specificity of the natural hazards that threaten the normal functioning of the network, and an assessment of the consequences of three real‐world interruptions from a multiscale perspective. The case studies concern three different past events: road interruptions due to a flood, a forest fire, and a mass movement. On the basis of the results obtained, it is possible to establish the roads for which risk management should be a priority. The multiscale perspective shows that in a road interruption the regional system may have the capacity to reorganize itself, although the interruption may have consequences for local dynamics. Coordination between local and regional scales is therefore important. The model proposed here allows for the scaling of emergency response facilities and human and physical resources. It represents an innovative approach to defining priorities, not only in the prevention phase but also in terms of the response to natural disasters, such as awareness of the consequences of road disruption for the rescue services sent out to local communities.