分式布朗运动金融模型中的参数估计

文章利用谱密度方法,分别研究金融中短期利率随机模型和股票价格随机模型.考虑短期利率随机模型—分式Ornstein-Uhlenbeck过程中漂移系数的极大似然估计问题,证明估计量的无偏性和渐近正态性,并用数值模拟实验验证估计方法的有效性.利用股票价格随机模型—分式几何布朗运动,选取平安银行2013年1月4日到2014年7月31日收盘价格数据,借助Monte Carlo方法进行模拟未来股票价格走势.研究表明:将分式布朗运动驱动的随机微分方程作为股票价格模型更能反映金融市场实际情况.     

中国股票市场对利率调整的反应机制研究

文章基于构建的模型对短期利率、利率风险市场价格、股票价格波动性进行分析检验,得出2006～2010中国股票市场对利率调整的反应情况。结果表明为:股票价格对利率变化,短期内有较弱正向反应,而长期内有负向反应。     

我国货币政策与股票价格的联结效应分析

文章以我国货币政策对股票价格的影响关系为研究对象,检验了我国货币市场与股票市场的联结程度,并在此基础上进一步探究了货币供应量、存贷款利率、同业拆借利率等货币政策对股票价格的影响机制。     

股票价格和利率相关关系的实证分析

文章应用Engle-Granger协整理论和误差校正模型等计量经济方法对我国股票价格与同业拆借利率的关系进行了实证研究,在此基础上结合我国的具体情况进一步分析了各个结论的原因,得出一些启示。     

我国影子银行对金融稳定影响的实证分析

文章选择利率、汇率、股票价格、房地产价格以及金融机构资产状况作为反映金融稳定性的衡量指标,采用VAR模型分析影子银行对上述指标的影响.结果表明:影子银行规模在社会融资规模中所占比例的提高会促使利率、汇率以及房地产价格上升,对股票价格以及金融机构贷款占社会融资规模的比重则有一定的抑制作用;我国影子银行的发展对传统金融机构信贷业务的影响最为显著,对利率、汇率、股票价格以及房地产价格影响较小.目前我国影子银行对金融稳定性不构成严重威胁.     

通货膨胀下固定资产投资调整研究

文章利用灰色关联误差修正模型对企业固定资产投资与通货膨胀之间的关系进行实证分析.研究显示:企业固定资产投资与通货膨胀虽然存在长期稳定协整关系,但短期协整关系时常波动,这种波动可以通过负向调整的方式加以均衡;另外,GDP增长对企业固定资产投资规模具有巨大拉动作用,这解释了长期以来我国经济增长以扩张投资规模为主措的经济现象;此外,股票价格和利率水平对企业固定资产投资的关联度相对较小.     

中国股市波动与宏观经济因素波动问的协整关系研究

一、引言股票价格波动与宏观经济发展水平之间的关系一直是金融经济研究中一个重要论题。国外许多学者的大量研究表明股票市场价格波动主要是由经济周期、货币供给、利率、通货膨胀率等经济变量所决定的。FAMA[1 ](1990 )对美国证券市场收益率与宏观经济之间关系的研究结果表明,股票价格和实际经济增长存在正相关关系。世界银行经济学家德米尔居斯·孔特和莱文[2 ] (1996 )等人通过实证检验发现人均实际GDP较高的国家,其股票市场发展程度也较高。而Harris[3] (1997)对发达国家和发展中国家的上述关系分别进行了研究,结果表明,在发达国家…     

非线性协整检验与“费雪效应”机制分析

本文分别在线性Engle-Granger协整模型和非线性指数平滑迁移自回归误差修正模型 (ESTAR-ECM) 的框架下,对我国名义利率与通货膨胀率序列进行了长期均衡关系的检验。发现线性协整模型不能捕捉到我国名义利率与通货膨胀率的长期均衡关系,而对于ESTAR-ECM模型,无论利用商业银行1年期贷款利率还是7天期银行间同业拆借利率作为名义利率的代理变量,均证实名义利率与通货膨胀率具有长期稳定的均衡关系,表明“费雪效应”在我国是成立的。但由于“费雪效应”系数小于1,表明名义利率与通货膨胀率之间仅存在弱的“费雪效应”。其意义在于,我国利率政策对稳定通胀预期、抑制通货膨胀具有一定的正面效应,但由于利率对通货膨胀反应不足,导致完全依靠利率政策控制目前较高的通货膨胀有一定的困难。     

我国货币供给量与股票价格之间协整关系的稳定性研究

文章基于Phillips-Hansen完全修正估计方法,考察了2000~2009年间我国货币供给量和股票价格之间协整关系的稳定性。结论表明：我国货币供给量与股票价格之间存在协整关系,并且这种协整关系不存在结构断点,具有良好的稳定性。     

我国股市波动的利率效应

股票的价格取决于股票的供给和需求,而股票的供求则深受利率影响.利率高,股票供给增加,需求降低,股票价格下跌,这就是股市的利率效应.通过实证分析,我们却发现我国股市的利率效应并不显著,这可归因于三个制度性因素.     

我国证券分析师推荐评级调整价值的经验研究

本文以我国12家主要券商研究机构的证券分析师推荐报告为样本,基于2000-2004年的沪深A股市场的全部股票价格与交易量数据库,采用三种不同的市场超额收益率模型和事件研究法,研究了我国证券分析师评级调整前后累积超额收益率、股票价格和交易量之间的经验关系.     

我国短期债券回购利率与同业拆借利率的协整分析

本文利用协整检验的相关理论，对我国银行间短期债券回购利率和同业拆借利率的关系进行了探讨。结果显示，我国银行间短期国债回购利率和同业拆借市场利率之间存在长期均衡关系。此外，文章还利用误差修正模型，分析了国债回购利率和同业拆借利率之间的短期波动。     

中国股市对城镇居民消费影响的实证研究

文章采用EGARCH-M模型考察了居民收入、股市价格与经济风险对居民消费的影响.研究发现从1999年至2007年初,我国居民消费水平、收入水平、股票价格水平与波动风险之间存在一种长期的稳定关系,其中股票价格水平的上涨会促进消费,而股票价格渡动风险的增加会抑制消费,但此期间股票市场行情对居民消费的影响总体上表现出负的作用.     

实际利率与实际汇率相互影响的理论模型及其实证分析

描述名义利率与名义汇率关系的著名理论有:利率平价模型、货币主义模型及资产组合模型等。由于人民币汇率和利率在很多时段内是由官方固定的,这样使得在用以上模型进行时间序列分析时其数量关系缺乏市场性。我们将研究的视角转向实际汇率与实际利率:一则因为实际汇率与实际利率     

精算随机资产模型的结构比较

一、精算随机资产模型的设计思路 自从1980年MGWP开发了第一套基于红利和红利收益的股票价格运动模型以来,涌现了很多精算师开发的随机资产模型.这些模型多数都为保险公司、年金管理者等机构设计,与其他资产定价模型、利率模型等有一些显著不同的特征.资产定价模型、利率模型多数为衍生金融工具定价而设计,特别关注短期收益问题,通常只关心金融资产价格趋势的随机变化.     

中国金融状况指数的构建及预测能力研究

本文首先选取利率、汇率、股票价格和社会融资规模四个金融变量,建立SVAR模型确定变量权重,构建了量化我国金融状况整体松紧程度的中国金融状况指数.其次,基于已构建指数,引入谱分析方法研究发现:中国金融状况指数与宏观经济景气指数中的一致指数、环比和同比CPI三个指标之间均存在39个月的耦合震荡周期,且中国金融状况指数领先三个指标的期数分别为1.91、0.44和5.5个月,对应一致性统计量的值依次为0.94、0.97和0.96,均接近于1,说明中国金融状况指数对宏观经济景气指数中的一致指数以及对通货膨胀均具有先导性和强相关性,可作为其他宏观经济指标的先行指标.     

1997～2002年我国居民储蓄存款的实证分析

1997年后,我国居民储蓄存款的增速有相对减缓的趋势。文章选取收入和实际利率运用协整和误差校正模型对1997～2002年我国居民储蓄存款的变动进行分析,认为收入是影响存款变动的主要因素,且弹性充足;利率调整在近几年对存款的影响不大,实际利率呈现低弹性。     

基于Feltham—Ohlson模型的中国上市公司股票价格影响因素检验

一、引言 股权估值是金融投资领域中的重点与难点问题.与国外成熟资本市场相比,中国股票市场具有"新兴+转轨"的特征,上市公司股票价格的形成机制具有显著的地域特征.本文根据Feltham-Ohlson股权估值理论与经验性模型,结合中国上市公司和股票市场特征构建股票价格的经验性模型,并用中国上市公司1993～2001年会计报表数据和股票价格数据予以检验,研究影响中国上市公司股票价格的因素.     

SABR随机波动率LIBOR市场模型的参数校准估计方法与实证模拟

针对标准化Libor市场模型（LMM）和Heston随机波动率Libor市场模型（Heston-LMM）的应用局限,首先将SABR代替Heston过程引入标准化Libor市场模型框架,建立非标准化的SABR随机波动率Libor市场模型（SABR-LMM）;在此基础上,运用利率上限期权（Cap）、利率互换期权（Swaption）和自适应马尔科夫链蒙特卡罗模拟方法（MCMC）对模型参数进行有效市场校准与模拟估计;最后,针对三个月美元Libor远期利率实际数据,对上述三类Libor市场模型的实际运行效果进行了实证模拟计算与比较分析。研究结论认为,基于模拟利差计算结果,针对短期Libor利率模拟而言,与LMM和Heston -LMM两类模型而言,加入SABR波动项的SABR-LMM模型具有更小的模拟误差,因而具有更好的模拟效果。     

股价预测的GM(1,1)模型

本文应用灰色系统理论,对股票价格变化建立GM(1,1)预测模型,并进行了实证分析.结果表明,把股票价格动态变化过程看作一个灰色系统,利用所建立的模型可较好地预测股票价格的短期发展变化趋势;同时通过与用ARIMA模型预测的拟合比较,表明在对股票价格作短期预测时,用GM(1,1)模型进行预测比用ARIMA模型进行预测具有更高的精确度.