基于分形插值理论的上证综指的分形特征分析与实证研究

基于迭代函数系统,以及分形插值理论的仿射变换,给出了反映股票价格波动的分形插值图形,并以上证综指收盘价的170个数据为基础,利用Matlab软件和FractalFox软件计算其盒维数,对上证综指的分形特征进行了分析。同时,在大样本数据中选取若干个插值点,使用分形插值方法在Matlab软件上绘制出上证综指的分形插值图形。最后研究了上证综指时间序列曲线和分形插值函数曲线的分形维数与Hurst指数,对上证综指的波动性及长期相关性等特征作了进一步的讨论。     

基于状态转移波动模型的金融市场动态风险测度研究

测度金融市场动态风险VaR的一个关键在于如何准确刻画金融市场收益波动事.引入马尔可夫状态转移的ARCH(Regime switching ARCH,SWARCH)模型,构建出基于状态转移波动模型的金融市场动态风险测度模型.然后运用其对中国大陆上证综指和伦敦金融时报100指数的市场风险进行测度,并运用Back-testing中的似然比率检验方法(Likelihood Ratio Test,LRT)对金融市场风险测度的准确性进行检验.实证结果表明,基于SWARCH的风险测度模型,不仅能够准确测度不同类型金融市场的动态风险.而且在测度金融市场大风险方面展现出同样具有优越的测度能力.     

反馈交易规则与股票收益自相关实证分析

研究了反馈交易规则与上证综合指数日收益自相关之间的联系，样本取自上证指数１９９２年９月２９日至１９９７年９月３０日的日收益率数据。此外，文中采用ＧＡＲＣＨ（１，１）处理收益波动的异方差性，模型参数采用极大似然估计。实证模型还考虑了非同步交易引起的工序列相关以及反馈交易的非对称性。结果表明，除以往文献涉及的正序列相关外，正反馈交易将导致收益负的序列自相关，且相关系数绝对值随波动增大而增大，从而整个收益表现出随波动变化的序列相关。     

沪深300股指期货对我国股市波动溢出效应的分析

本文通过选取沪深300股指期货、上证指数以及深证成指的样本数据,经过预处理后,通过建立GARCH模型,在GARCH模型的基础上研究了沪深股指期货收益率波动对上证综指收益率以及深证成指收益率的波动性的影响,得出股指期货收益率的波动会加剧上证综指和深证成指收益率的波动。     

基于广义误差分布的股票收益率波动特征分析

假设股票收益率序列服从具有厚尾特征的GED分布,利用多种非对称性模型描述和检验了沪市股票日收益率序列的波动性特征,发现股票价格波动具有条件异方差性,并通过对股票市场信息影响曲线的分析,刻画了沪市股票价格波动中的显著非对称性。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,且非对称性的方向与以往结论有所不同,说明我国股市风险变异特征和收益状况在不断的发生变化,＂利好消息＂对股市的刺激作用需要其他市场干预的配合才能发挥出来。     

中国认股权证波动过程长期记忆性的实证研究

已有研究结果表明金融市场波动过程具有显著的长期记忆性。为帮助投资者规避和控制风险，有必要探讨我国证券市场创新品种——认股权证——市场波动过程的长期记忆性。对宝钢JTB15分钟高频收益和波动序列的长期记忆性进行参数和半参数估计，其结果表明：宝钢JTB1的收益序列长期记忆性程度比较小，而波动序列则存在显著的长期记忆性。     

改进的GARCH-M模型在股市风险分析中的应用

首先对上海和深圳的收益序列进行自相关检验,发现两市均不具有明显的自相关特征.其次对两市收益进行异方差检验,发现它们的异方差特征显著.在前两步基础上提出改进的GARCH-M(1,1)模型进行风险分析,结果表明沪深两市的风险都具有时变、正偏、高峰、波动聚集性和长记忆性等特点;中国股市的收益与风险没有必然联系,投资者还处于不完全理性阶段;风险对市场的正负面消息的反应存在显著差别,负面消息在一定程度上加剧了市场波动.     

中国畜产品价格长记忆性特征分析及预测

本文利用序列自相关函数图和运用R/S重标极差法计算的Hurst值,基于1994年6月-2016年8月猪肉、牛肉、羊肉等主要畜产品价格,对畜产品价格长记忆性进行研究,同时利用分数阶差分后序列建立AFRIMA模型,并与ARIMA模型预测精度进行对比。研究结果表明：中国畜产品价格波动具有长记忆性特征;基于长记忆性特征的AFRIMA模型预测精度较高。预测近期猪肉价格波动率回落,处于低速波动状态;牛肉价格波动率逐步降低,上涨乏力,羊肉价格预计跌幅不大,价格处于僵持状态。建议在研究和预测畜产品价格波动规律时应该充分考虑长期记忆性问题,相关部门在制定相关宏观调控政策时,应考虑价格具有长记忆性特征,关注前期价格波动规律和未来价格波动的相关性。     

金融市场随机波动:基于文献综述的视角

探讨了金融市场收益率存在历史、隐含和现实的三类随机波动现象,并呈现出尖峰厚尾、杠杆、集群、微笑、溢出、长记忆、信息流、共生波动等分布特征.进一步归纳了基于不同分布特征的随机波动的GARCH、SV、制度转换、阀值模型等模型,梳理出重点SV模型的三类估计方法:基于矩法、极大似然法估计和马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC)方法,以及有效估计SV模型后,其在收益波动率预测、风险管理上的应用.     

次贷危机下香港和上海股票市场对深圳股票市场的影响分析

为了验证次贷危机下沪市和港市对深市影响的大小及变化的两个假说:沪市对深市的影响大于港市对深市的影响;港市沪市对深市的影响是时变的.采用2007年3月13日至2009年3月31日深圳成指、香港恒生指数和上证综指的日收盘价做分析,将收益与波动作为刻画股市信息的变量,并把深市受到的收益和波动冲击分解为来自自身的"本地因素",来自沪市的"区域因素"和来自港市的"世界因素",利用ARMAX-EG ARCH模型,对牛市、熊市时期沪市和港市收益对深市收益影响程度的变化进行了分阶段计量检验,结果均与假说相符.另外,格兰杰因果检验、脉冲响应函数和预测方差分解则从动态的角度进一步支持了假说.     

我国有色金属期货波动溢出效应研究——以SHFE的铜和铝为例

金融市场中的波动溢出效应研究对资产组合配置、金融风险防范以及相关政策制定具有重要意义。鉴于此,以上海期货交易所(SHFE)的期铜和期铝为例,运用多变量GARCH-BEKK模型研究了我国有色金属期货之间的波动溢出关系,并分别在标准残差服从正态分布和学生t-分布假设下,进行模型拟合效果检验。研究结果表明,期铜和期铝收益率序列存在显著的条件异方差特征,两者之间存在较强的双向波动溢出效应,t-分布假设下GARCH-BEKK模型拟合效果更好。     

世界原油价格风险度量——基于EGARCH-EVT-t Copula模型

从原油现货市场收益率的特征分析入手,为了更好地描述原油现货市场收益率的尖峰厚尾、偏态和波动集聚等特征,运用EGARCH 对条件波动率进行建模,进而运用极值理论对标准残差序列的尾部分布进行建模,刻画原油现货市场极值风险,同时结合Copula函数和Monte Carlo模拟技术来度量不同持有期相应的VaR值.实证结果表明:原油市场随着置信度的提高和持有期的延长,VaR的绝对值在增大.同时,回测检验结果表明基于EGARCH-EVT-t Copula的模型能够精确有效地度量原油现货市场极端风险.     

接收机自主完好性监测算法研究

卫星导航接收机自主完好性监测RAIM是利用接收机自身的冗余观测值进行卫星故障的检测和识别,根据现有RAIM算法进行故障检测,有较大的漏警率。该文通过研究基于最小二乘残差的故障检测和识别方法,提出了一种改进的RAIM算法,有效地降低了漏警率。该算法在某型号接收机的相关实验中取得了较好的效果。     

商住综合用地地价评估方法探析——以长沙市区为例

通过介绍楼面基准地价系数修正法的具体应用,探讨商住综合用地的地价评估思路。在阐述楼面地价及楼面基准地价评估方法的基础上,结合长沙市楼面基准地价水平,采用实证分析方法与对比分析方法,提出楼面基准地价系数修正法在商住综合用地地价评估中的具体应用过程,并与现行商住综合用地的评估方法（分算法）进行对比分析。指出楼面基准地价系数修正法较分算法评估商住综合用地地价,能更真实地体现立体地价水平,更具合理性。     

基于高频数据的波动率与成交量动态关系研究

传统的价量分析都是从低频数据来分析股票市场上波动率、收益率与成交量之间的关系。基于高频数据,利用分位数回归并结合高频数据的波动率估计方法对高频数据中所呈现出的价量关系进行研究,并分析了股票价格跳跃过程所带来的跳跃方差与成交量之间的关系。实证分析表明:指数及个股收益率与成交量之间的关系并不显著;波动率、跳跃与成交量之间存在着显著相关的关系,个股的波动率与成交量之间的关系显著并呈现出正向相关关系,而指数的波动率与成交量之间呈现出一种负向关系,并且关系比较微弱;个股的成交量的改变会导致股票价格的跳跃方差的减小,而指数的成交量的改变则使得指数的跳跃方差增大。     

偏肥尾分布的APARCH模型研究

金融收益率时间序列分布的不对称性已被视为金融市场的一个＂典型事实＂,但现有文献对金融时间序列偏度的关注相对较少。由于受到估计方法和计算效率的约束,波动率模型通常假定条件分布为正态分布或对称肥尾分布,如t分布和广义误差分布,偏度建模比肥尾建模要复杂得多。通过运用芬南德兹—斯蒂尔方法,在对称分布的基础上构造出有偏肥尾分布。在假定APARCH模型的残差项服从这种偏肥尾分布的情况下,研究波动率的拟合效果与预测能力。实证结果显示,与残差项服从对称分布的波动率模型相比,有偏性对波动率模型的估计和预测都有显著影响,向前预测的步数越多,影响越明显。     

货币政策和股票收益率的动态相关性研究——基于DCC-MGARCH和MS-VAR的实证分析

货币政策是否对股价产生影响,目前尚无一致的结论.运用DCC-MGARCH方法测算货币供给和利率与分别沪、深股市收益率的动态相关系数,并进一步运用MS-VAR方法可分析货币政策与沪、深股市收益率的动态相关性与股票市场特征的关系.实证表明,货币供应量与股市的相关性比利率与股市的相关性要高,并且当股市处于波动较小、价格膨胀时,股市收益率和货币供应量的正相关性较高,相反则较低;同时当股票市场处于低迷且波动较小的状态时,股市收益率和利率的负相关性较高,相反则较低.     

中国股市风格资产组合市场风险测度——基于EVT-t-Copula模型的实证研究

针对传统线性计量模型无法充分刻画中国股市风格资产收益系列存在"自相关"、"尖峰"、"厚尾"等非正态分布特征以及风格资产间存在复杂的非线性相关结构的局限。本文首先采用AR(1)-GJR(1,1)模型来刻画中国股市风格资产的边缘分布,接着结合各边缘分布的残差系列,引入Copula函数来分析这六种风格资产之间的相关结构,并结合极值理论和蒙特卡罗模拟方法来模拟大盘成长、大盘价值、中盘成长、中盘价值、小盘成长、小盘价值这六种股市风格资产投资组合的联合收益率分布函数,在此基础上求出各我国股市风格资产组合的市场风险(VaR与CVaR)。研究结果表明,根据极值理论得到的广义帕累托分布能够较好拟合风格资产日收益率序列的尾部特征,相比其他计算方法的VaR和CVaR值,基于EVT-t-Copula模型能够更准确度量中国股市风格资产组合的市场风险。因此,EVT-t-Copula模型有助于提高中国股市投资组合的风险管理效率。     

基于序化机理的价值型股票选择研究

面对日益重要但风险共生的股票市场,如何有效进行股票选择成为股票投资决策的关键问题.在对现有研究进行分析的基础上,文章运用“数据打包”方法、区间数据优势度排序决策方法,从数据表示、方法选择两个方面综合考虑稳健型准则,建立了基于序化机理的价值型股票选择策略.研究结果显示,基于区间数据优势度排序决策方法的价值型股票选择策略能够有效地序化备选股票,同时,相对于市场平均收益水平能够获得超额收益.     

移动平均线交易规则检验

采用移动平均线的技术分析方法进行了可预测性研究。经验结果表明,股票收益率是可以预测的。采用移动平均线交易策略可以获得比买入-持有策略较高的平均收益率,为我国股票市场的弱式有效性提供了重要理论参考。