基于多分形理论的动态VaR预测模型研究

经济物理学(econophysics)的大量研究表明,金融市场的波动具有复杂的多分形(multifractal)特征,因此准确地测度和预测市场波动,对金融风险管理工作的意义重大。在已有多分形波动率(multifractal volatility)测度及其模型应用基础上,以上证综指10年的高频数据为对象,提出了基于多分形波动率的样本外动态风险价值(out-of-sample dynamic VaR)预测法。通过两种规范的后验分析(backtesting)结果表明,与8种主流的线性和非线性GARCH族模型相比,在高风险水平上,基于多分形波动率测度的VaR模型明显具有更高的样本外动态风险预测精度。     

金融市场的多分形波动率测度、模型及其SPA检验

提出一种新的金融市场波动率的测度方法--多分形波动率(multifractal Volatilty)测度,并以上证综指在长达8年左右时间内的高频数据样本为例,构造了多分形波动率的ARFIMA动力学模型.同时,运用最近提出的SPA(superior predictive ability)检验法,实证对比了多分形波动率模型与现有的如实现波动率(realized volatility)模型、GARCH模型以及随机波动(stoclaastic volatility,SV)模型对市场波动预测能力的优劣.实证结果显示,在某些损失函数标准下,文中提出的多分形波动率测度及其动力学模型具有比现有其它模型更优的波动率刻画能力和预测精度.     

基于多分形波动率测度的权证定价方法研究

金融复杂性研究表明,无论是成熟资本市场还是新兴资本市场,其价格波动除了具有时变、聚类和杠杆效应等典型特征外,还普遍具有更复杂的多分形特征.以中国股票市场中的4只认购权证为例,通过深入考察并充分提炼股价多分形分析过程中产生的对定量描述价格波动有益的统计信息,提出一种新的金融市场波动率测度,即多分形波动率,并进一步探讨其在权证定价领域中的实际应用.实证结果表明,中国股票市场的股价波动确实具有明显的多分形特征;且在B-S定价模型框架下,多分形波动率测度具有比常用的GARCH波动率测度和EGARCH波动率测度更优异的权证定价精度.     

金融时间序列的标度特性实证研究

分别从时间序列分析,简单分形分析及多重分形分析的角度,运用自相关、功率谱、盒维数以及多重分形谱方法对上证指数时间序列的标度特征进行了实证研究.首先,自相关函数和功率谱分析结果表明.上证指数时间序列在跨时间尺度的指教之间存在着相关性,表现为分形时问序列,说明市场未达到弱式有效;其次,盒维数的分析结果揭示了上证指数的聚类特征及标度变化,并且盒维数随临界值增加而递减的规律体现了多标度特征的存在;最后,多重分形谱的方法进一步确认了上海股票市场的多标度特性,并指出该特性是股票市场信息倍增级联过程的结果.     

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.     

金融资产收益非对称性的多标度分形测度及其在VaR计算中的应用

通过提炼多标度分形分析过程中所产生的对描述金融资产收益非对称特征有益的统计信息,提出了一种新的资产收益非对称测度--多标度分形非对称测度(Multifractal asymmetry measurement)Δf,并以沪深300指数长达7年左右的5分钟高频数据为实证样本,通过两种不同的VaR后验分析(Backtesting analysis)方法,实证对比了Δf测度和传统的偏度系数(Coefficient of skewness)测度在市场风险计算准确性方面的差异。实证结果表明:基于Δf测度的市场风险计算模型的VaR计算精度优于基于偏度系数测度的对应模型,Δf测度具有较偏度系数测度更为优异的对金融资产收益非对称特征的刻画能力。     

上海股市收益的多重分形特征的实证研究:一种新的MFDFA方法

介绍了一种新的MFDFA(multifractal detrended fluctuation analysis)方法,分别利用此MFDFA方法和基于滑动窗技术的此MFDFA方法研究了上证综指日收益率序列的波动特征.一方面,验证了此方法的有效性以及滑动窗MFDFA方法的精确性;另一方面,实证结果表明上证综指收益率序列具有多重分形特征,小幅波动具有持续性,大幅波动具有一定程度的反持续性.     

多标度条件下的幂相关性：中国股市收益率的经验分析

对上海证券交易所综合股价指数(SSECI)收益率(5-min数据集)多标度条件下的相关性研究发现,在多重分形消除趋势波动法MF-DFA(适用于非稳定序列多点间相关性分析)的度量框架下,收益率序列G和G在101×5~105×5min的4个数量级标度条件下具有非唯一的幂相关指数,不同波动幅度表现出不同的长程相关性特征;收益率序列G的幂相关指数谱宽度大于序列|G|的指数谱宽度,平均谱指数小于|G|的平均谱指数,序列|G|表现出较G更强的正向持久性。     

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.     

金融市场的多分形特征及与波动率测度的关系

以上证综指和标准普尔500指数的高频价格数据为样本,运用多分形谱分析(Multifractal spectrumanalysis)方法研究了两种指数价格变化的多分形特征。结果表明:多分形特征存在于这两种指数价格的波动中,多分形语言中蕴含了有关金融资产价格波动的丰富信息。最后初步提出了运用多分形理论所提供的工具来进行波动率研究的思路。     

多重分形理论的大盘股和中小盘股差异性分析

采用2007年1月15日～2011年7月29日间的中证100指数和中证500指数分别代表我国大盘股和中小盘股的走势,采集2种指数1分钟的高频数据生成指数收益率序列,利用统计方法和多重分形-降趋脉动分析(MF-DFA)方法,比较研究2种指数整体的统计特性和多重分形特性;并基于每个交易日数据的多重分形分析,构造新的风险度量指标MFV,用以比较大盘股和中小盘股的风险。结果表明:①2种指数整体分布呈现尖峰胖尾分布,中间部分均服从双指数分布,尾部极端收益率服从幂率分布;②中证500指数整体的谱宽度较大;③中证500指数的日MFV有70%左右大于中证100。由这些不同均可得到大盘股的风险小于中小盘股这一结论,也弥补了传统风险测度指标在金融市场复杂系统中的不足。     

基于Copula模型的商业银行碳金融市场风险整合度量

目前低碳经济已经成为转变经济发展方式的战略措施之一, 碳金融业务逐渐成为金融机构助力低碳经济发展的重要金融创新领域, 而风险控制问题始终是影响金融创新成败的关键。目前中国的碳金融市场以清洁发展机制(CDM)下商业银行参与的间接金融为主导, 商业银行参与碳金融业务面临国际碳价波动、碳交易结算货币汇率波动等诸多风险, 且多源风险因子之间具有业务共生性和复杂相关性。论文选取2009-2012年美国洲际交易所(ICE)的核证减排量CERs期货价格和欧元兑人民币汇率价格作为金融时间序列的样本数据, 探究运用ARMA-GARCH模型分别刻画碳价风险和汇率风险特性的方法, 研究处理风险因子间的非线性相关关系的Copula函数方法, 构建Copula-ARMA-GARCH模型并利用Monte Carlo模拟计算碳市场多源风险的整合VaR。实证发现:碳金融市场收益率具有波动聚集性和异方差特性;潜在的碳价风险要高于汇率风险;若忽视不同风险因子之间的相关性会高估碳市场风险;政府汇率监管在一定程度上降低了碳市场的风险。研究贡献在于探究符合碳金融资产风险特征的多源风险整合度量技术, 为商业银行有效控制碳市场风险、促进碳金融创新提供理论依据。     

基于小波领袖多重分形分析法的股市有效性及风险检测

大多数关于股票市场有效性测量与风险侦测的研究都是基于有效市场假说。从分形市场假说出发,本文首先应用小波领袖多重分析法刻画市场波动的多重分形特性来衡量市场的有效性,然后提出一种应用市场最大波动点集的分形维数（D（h_min））及其奇异性指数（h_min）的演化特征来检测金融风险的新方法。实证结果表明：中、美、日三国在不同时期市场的有效性具有明显差异,中国市场的有效性正逐步提高,而美日两国市场的有效性水平与金融危机的发生更为密切。研究发现该方法不但可以正确地定位出金融危机发生的时点,还可以较准确地对风险进行测量。研究结果对于如何提高市场有效性,提升不同投资期限投资者的风险管理水平提供了一些启示。     

不完全市场中相关性风险的对冲策略研究

随着我国资本市场的进一步完善,以及市场波动的更加剧烈,投资者对于相关性风险的关注日益增强,如何对冲相关性风险是一个亟待解决的重要课题。本文在基于跳跃的不完全市场中,以带有跳跃的价格过程为基础,引入相关性随机过程,依据期权的希腊字母对冲原理,构建相关性风险的对冲策略——卖出一份股票指数看跌期权同时买入若干份对应个股的看跌期权和若干份标的股票,使投资组合保持资产波动率以及价格跳跃风险中性,进而通过卖出组合中指数期权的相关性风险溢价来对冲个股组合的相关性风险。本文选取2007年3月到2013年3月香港恒生指数及其成份股期权的日数据用以实证分析,结果表明:该策略能够对冲个股投资组合的相关性风险,且在大部分情况下获得显著为正的收益。本文对事前构建对冲策略以规避极端事件发生时的相关性风险具有重要的参考价值。     

基于LSTM神经网络的金融时间序列预测

本文提出将小波分析与纳入时间序列依赖特征的长短期记忆（LSTM）神经网络相结合，构建金融时间序列数据预测模型，以克服现有模型对金融时间序列数据非平稳、非线性、序列相关等复杂特征以及数据间非线性交互关系无法反映的缺陷。同时，以道琼斯工业指数日收盘价为例，探究LSTM神经网络对实际金融时间序列数据的预测能力，比较其与多层感知机、支持向量机、K近邻、GARCH四种模型的预测效果。实证结果表明LSTM神经网络具有更高的预测精度，能够有效预测金融时间序列数据的长短期动态变化趋势，说明了其对金融时间序列数据预测的适用性与有效性。此外，对金融时间序列数据进行小波分解与重构，可有效提高LSTM预测模型的泛化能力，以及对长短期动态趋势的预测精度。     

系统风险的会计决定:企业财务风险、经营风险、系统风险的时变关联

新企业会计准则的颁布有力推进了我国金融工具信息披露制度建设,但是到目前为止,研究者对会计信息和上市公司系统风险的关系还不是很清楚.本文提出了新的经济理论模型用于研究财务风险、经营风险和系统风险的动态关联.主要结论:一、财务杠杆和经营杠杆以乘子的形式放大了无杠杆条件下的企业系统风险,这一结论在时变的条件下仍成立;二、理论证实了无杠杆条件下的企业系统风险来源于公司净利润-流通市值比率、销售增长率和平均价格增长率的变动;三、财务风险和经营风险间存在一个权衡,例如经营风险高的公司,将会选择一个较低的财务风险,使得公司有一个相对合理的系统风险.因此,会计风险披露制度的推进可以为投资者提供更多和更好的有关公司风险的信息.     

Assessing Risk in Graphically Presented Financial Series

It has been argued that traders use their natural sensitivity to the fractal properties of price graphs to assess risk and that they are better able to do this when given price change as well as price level information. This approach implies that risk assessments should be higher when the Hurst exponents are lower, that this relationship should be stronger in the presence of price change information and that risk assessment should depend more strongly on the Hurst exponent than on the standard deviation of the series. Participants in Experiment 1 decided which of two assets was riskier by inspecting graphs of their price series. Graphs with lower Hurst exponents were selected only by those who were less emotionally stable and hence more sensitive to risk. However, when both price series and price change series were presented, the assets with lower Hurst exponents were selected by all participants. In a second experiment, participants were given both price level and price change series for a number of assets and rated the risk of trading in each one. Ratings depended more strongly on Hurst exponents than on other measures of volatility. They also depended on indicators of potential loss. Human risk assessment deviates from the way that risk is measured in modern finance theory: it requires integration of information relevant to both uncertainty and loss aversion, thereby imposing high attentional demands on traders. These demands may impair risk assessment but they can be eased by adding displays of price change information.