金融市场条件高阶矩风险与动态组合投资

针对传统组合投资理论没有考虑高阶矩风险和静态处理问题两大缺陷,提出多元GARCHSK模型用于衡量时变的高阶矩风险,基于效用函数的Taylor展开推导出带有高阶矩风险的动态组合投资策略,并利用遗传算法进行求解。实证研究表明,中国股市不仅存在高阶矩风险,而且风险具有时变特征;为防范高阶矩风险,投资者需要动态地修正他的资产配置权重。     

基于协高阶矩检验体系的中国资本市场开放与风险传染效应研究

近年来,我国资本市场的开放不断向全面纵深推进,但有关这一进程中风险传染的研究却存在诸多待改进之处。以2000年后我国资本市场开放的若干重大事件为节点,运用协高阶矩风险传染检验体系,对我国资本市场与国际主要资本市场之间的风险传染状况及动态趋势进行了全面系统的考察,取得的主要结论包括：我国资本市场与国际主要资本市场之间的风险传染更多发生在波动、偏度和峰度等高阶矩层面;全球主要资本市场对我国资本市场的风险传染经历了上升—下跌—上升的非线性过程,其间,2006年合格境内机构投资者(QDII)正式进军国际市场和2018年A股正式纳入MSCI指数体系,对我国资本市场与国际主要资本市场之间的风险传染具有极为重要的影响;各国(地区)资本市场对我国资本市场的风险传染呈现聚集性,并在我国实施各类资本市场开放政策的前期更为显著;中国香港市场和日本市场对我国内地市场的风险传染效应最为显著,而2018年A股正式成为全球配资标的后,美国市场对我国内地市场的影响跃居第一,美国市场的影响力随着资本市场的逐渐开放而日益凸显。     

灾难风险、习惯形成和含高阶矩的资产定价模型

通过引入习惯形成因素,推导出包含灾难风险与习惯形成的高阶矩资产定价模型.数值模拟结果显示:1)该模型能够在相对风险厌恶系数更灵活的赋值区间内解释无风险利率之谜和股权溢价之谜;2)习惯形成因素的引入可以很好地解决基于高阶矩的灾难风险模型对于灾难风险参数选择过于敏感的问题;3)习惯形成显著改善了资产价格高阶矩近似的效果,削弱了高阶矩信息(四阶矩以上)对资产定价的影响.最后,考察了该模型在中国金融市场中的适用性,研究发现,灾难风险定价模型同样能够解释我国的股权溢价特征,且习惯形成因素也能够提升模型对中国金融市场的解释力.     

基于协高阶矩视角的沪港股市风险传染分析

金融风险传染(financial risk contagion)不仅是资产配置和套期保值决策中应该考虑的一个重要因素,而且直接关系着一国乃至全球金融体系的安全与稳定.运用协高阶矩(协偏度、协波动率、协峰度等)风险传染判定方法,实证检验了沪港通实施前后上海和香港两地股票市场间的风险传染状况.研究结果表明,沪港通政策实施后,上海股市向香港股市的第一类协偏度(均值→波动率)、协波动率、经调整的相关系数、协峰度等的风险传染统计量值依次变大,同样依据风险传染统计量值的大小,香港股市对上海股市的风险传染途径依次为协四阶矩(协波动率、协峰度)、第一类协偏度和经调整的相关系数,协高阶矩成为沪港股市间双向风险传染的主要途径;因资本净流动数额和投资者教育等因素,上海股市对香港市场的风险传染效应更强.     

股市收益率高阶矩风险的产生机制检验

通过对现有理论文献的梳理,提炼了五个较为典型的关于高阶矩风险产生机制的理论假设。然后基于时变高阶矩建模思想,将这五个假设统一于同一个计量框架,并进行综合地实证检验,以期发掘具有"占优"作用的理论解释。以沪深股市收益率为样本研究发现,在这五个假设中,仅"波动率反馈"效应和"利空信息揭示"效应获得显著的实证支持。进一步分析指出,这两种效应会同时引起偏度和峰度风险,因而是高阶矩风险的主要产生机制。这一结果可为后续研究发展一个统一的理论框架提供实证参考。     

中国股票市场的高阶矩波动特征研究

最近的研究表明,除资产收益二阶矩外,高阶矩(包括三阶矩和四阶矩)同样是反映金融资产波动行为的重要方面.以中国股票市场最具代表性的两种股价指数--上证综指和深证成指 10 年的股价数据样本为例,通过构建可以刻画时变高阶矩的自回归条件方差-偏度-峰度模型,实证研究中国股票市场的高阶矩波动特征.研究表明,中国股票市场收益的偏度、峰度具有显著的时变性和波动聚类性;中国股市不但存在二阶矩(方差)风险,还存在显著的三阶矩(偏度)风险和四阶矩(峰度)风险,并且三阶矩风险和四阶矩风险具有同步性;将偏度方程和峰度方程引入波动模型会抵消原有方差波动的杠杆效应.初步提出将高阶矩波动模型运用于金融风险管理的思想.     

基于时变高阶矩模型的贵金属市场风险测度研究

以黄金为代表的贵金属及其金融衍生品的交易量不断增长,逐渐成为与股票和债券平行的投资和避险工具,但关于贵金属市场风险测度的研究却比较缺乏.以上海和伦敦市场的黄金和白银交易价格为样本,基于常数高阶矩模型和时变高阶矩模型建立风险测度模型,计算出不同模型的风险价值和预期损失;采用严谨的后验分析方法,在多头和空头两种头寸共10种分位数水平下对不同模型的风险测度精确性进行后验分析.研究结果表明,在测度风险价值时,时变高阶矩模型的风险测度精确性略优于常数高阶矩模型,带有杠杠效应的时变高阶矩模型优于不带杠杆效应的时变高阶矩模型;综合对比分析不同风险测度模型的后验分析结果可知,对于准确测度贵金属市场的风险,GJR-GARCHSK模型是一个相对合理的选择.     

基于高阶矩波动和Copula函数的相依性模型及其应用

本文提出了基于高阶矩波动的相依结构模型:Copula-NAGARCHSK-M模型。考虑资产的时变条件方差风险、条件偏度风险和条件峰度风险对边缘分布的影响,应用模型研究了上证综指和深证成指对数收益率之间、条件方差之间、条件偏度之间和条件峰度之间的相依结构。发现两股票市场的指数对数收益率之间、条件方差之间和条件峰度之间有相似的相依结构,而条件偏度之间的相依结构则是负方向的相似。     

动态金融高阶矩建模:基于Generalized-t分布和Gram-Charlier展开分布的比较研究

动态时变高阶矩是金融收益率的一个重要特征。本文对比研究了主流的Generalized-t分布(GT)和Gram Charlier Expansion分布(GCE)在GJRGARCH模型下对动态高阶矩的拟合能力和Value-at-Risk的预测能力。基于2005-2014美国标普500股指和中国沪深300股指日收益率的实证结果显示,收益率的条件高阶矩存在显著的时变性和持续性,其中偏度参数的持续性参数达到0.9以上。从各种统计指标综合来看,这两种方法都具有较好的实证表现。尽管GCE分布具有某些高阶矩建模的便利性,GT分布的实证拟合能力更强,对极端概率Value-at-Risk的样本外预测也更加准确。     

高阶矩风险与市场收益：来自中国期权市场的证据

基于上证50ETF期权隐含的方差和高阶矩的期限结构,本研究使用偏最小二乘回归的降维方法构造了与中国股票市场收益相关的方差-高阶矩风险因子.实证结果显示,在2015年到2020年的样本期内,该风险因子显著地预测未来1个月以及2周至8周的市场收益,月度样本内和样本外R~2分别达到了10.08%和6.55%.在控制了常见的经济预测变量和期权变量后,该因子的预测能力仍然保持显著.这表明我国股市收益中包含了对偏度和峰度风险的补偿,与含时变高阶矩的资产定价模型相一致.在经济价值方面,方差-高阶矩因子的预测能力可为投资者在市场择时交易中带来可观的收益.结果表明,中国期权市场提供了高阶矩风险的独特信息,这为理解我国股市风险与收益的权衡关系提供了新的角度.     

Domain Effects and Financial Risk Attitudes

We investigated whether financial risk preferences are dependent on the financial domain (i.e., the context) in which the risky choice options are presented. Previous studies have demonstrated that risk attitudes change when gambles are framed as gains, losses, or as insurance. Our study explores this directly by offering choices between identical gambles, framed in terms of seven financial domains. Three factors were extracted, explaining 68.6% of the variance: Factor 1 (Positive)—opportunity to win, pension provision, and job salary change; Factor 2 (Positive‐Complex)—investments and mortgage buying; Factor 3 (Negative)—possibility of loss and insurance. Inspection of the solution revealed context effects on risk perceptions across the seven scenarios. We also found that the commonly accepted assumption that women are more risk averse cannot be confirmed with the context structure suggested in this research; however, it is acknowledged that in the students’ population the variance across genders might be considerably less. These results suggest that our financial risk attitude measures may be tapping into a stable aspect of “context dependence” of relevance to real‐world decision making.     

基于Asymmetric Laplace分布的金融风险度量

金融资产的损益分布具有明显尖峰肥尾和不对称等特征,本文采用非对称拉普拉斯分布来刻画这些风险特征,给出了市场风险VaR和CVaR度量的AL参数法和AL-MC法。选取上证指数、日经225指数及S&P500指数为研究对象,结合各股市的风险特征,给出了VaR和CVaR度量及其返回检验和准确性评价。结果表明,基于AL分布的风险度量模型具有其合理性和适用性,能很好地度量市场风险。     

基于小波-高阶矩模型的投资组合策略——以国际原油市场为例

考虑到投资者异质性特征,将极大重叠离散小波变换方法与高阶矩投资组合框架相结合,提出小波-高阶矩投资组合模型,在此基础上提出频域视角下的高频尺度集成方案和时-频域视角下的全尺度集成方案,并遴选出合适的风险偏好特征改进模型,最后进行稳定性检验。基于国际原油市场数据,样本外检验结果表明:相较于对照组,大部分的小波-高阶矩投资组合策略均取得了更优的投资效果,其中集成部分表现最佳,且高频尺度集成方案侧重于提升收益,而全尺度集成方案侧重于降低波动;通过选择合适偏好高阶矩风险的特征,将会明显改善原始小波-高阶矩投资组合策略,且对两个集成方案改良效果最显著;稳健性检验证实了以上结论。     

金融衍生品投资与企业现金流波动风险研究

为了揭示金融衍生品对企业现金流波动风险的影响机制与效应,以我国沪深A股2015~2018年制造业上市公司为研究对象,运用Heckman两阶段回归模型进行实证研究。研究发现:公司使用金融衍生品降低了现金流波动风险;当经营风险大、信息不对称程度高以及代理冲突严重时,其降低幅度更高,揭示出金融衍生品的主体需求和效应差异。进一步分析发现,外汇衍生品和商品衍生品发挥了降低现金流波动风险的作用,而利率衍生品的效应不显著;金融衍生品加剧了特质风险但对系统性风险无显著作用,并且对公司价值未产生显著影响。     

基于互联网金融模式的结构性理财产品风险度量研究进展

针对由期权和固定收益类产品组合而成的结构性理财产品,本文基于互联网金融模式对结构性理财产品进行风险度量理论、方法及应用研究进行了分析和述评,并对基于互联网金融环境下用不同分布类型来刻画风险因子相依关系的线性和非线性资产组合的风险集成度量模型进行了归类总结。最后,提出了基于互联网金融模式的结构性理财产品风险度量研究展望。     

嵌入网络舆情指数的中国金融机构系统性风险传染效应研究

首先基于文本挖掘技术构建反映投资者情绪的网络舆情指数,然后将所构建的网络舆情指数嵌入到系统性风险传染效应度量模型,得到修正的单指标非对称CoVaR模型,并运用线性分位数LASSO算法与局部多项式估计方法进行参数估计,以此为基础构建金融有向网络,进而对中国金融机构系统性风险传染效应进行实证分析。实证研究表明：(1)以单指标非对称CoVaR为代表的金融机构风险指标与网络舆情的协同变化趋势明显;(2)证券类和银行类金融机构对外部风险非常敏感,极易受到其他金融机构的影响,也极易影响其他金融机构;(3)非银行类机构在风险积累阶段占据重要位置,银行在风险爆发时刻占据重要位置;(4)相对于非银行类金融机构,银行类机构具有较强的传染能力。