基于第一 HJ 距离的线性因子模型设定检验

模型设定检验是金融建模的重要环节,是减少模型风险的关键步骤． 本文基于 Hansen和 Jagannathan 提出的第一 HJ 距离模型误设测度 以台湾市场丰富的股票和指数期权数据为基础,对 8 种常见的线性因子模型( 包括基于金融资产价格的线性因子模型) 进行模型误设检验,并探究模型设定对参数检验的影响． 研究发现: 在 5% 的显著性水平下,所有无条件信息模型均存在模型误设问题,仅 FF3、LM、VanM、SkewM 的条件信息模型成为可接受的正确模型; 同时,是否考虑模型可能误设会影响 SDF 参数的检验,考虑模型可能误设能更有效地侦测因子的定价能力,而不考虑模型可能误设会高估模型 SDF 参数的 t 值绝对值,致使部分因子可能存在“伪”定价现象．     

考虑消费与投资者情绪的股票市场资产定价

首先基于现有相关研究成果从理论上建立了考虑消费与投资者情绪的资产定价模型,然后选取2005年5月~2018年4月期间的中国A股上市公司数据以及消费和投资者情绪数据,分别对构建的考虑消费与投资者情绪的模型以及CAPM、Fama-French三因子和五因子模型进行实证检验和比较分析.研究结果表明:1)在资产定价模型中引入消费和投资者情绪因子能够在理论上对CAPM、Fama-French三因子和五因子模型进行合理拓展和修正.2)从总体定价效率看,用消费和投资者情绪因子分别替代Fama-French三因子模型中的规模和账面市值比因子、Fama-French五因子模型中的盈利和投资因子,都能够提高资产定价效率;在考虑消费和投资者情绪因子后,Fama-French五因子模型中的盈利和投资因子不再能提高资产定价效率.本文研究结果基于消费和投资者情绪改善了Fama-French模型定价效率,在一定程度上丰富和完善了资产定价理论.     

基于异质性投资者的动态情绪资产定价

沿用基于消费的资产定价模型设定,将行为金融领域中离散时间框架下的情绪资产定价模型拓展到连续时间框架下,把异质性纳入Lucas纯交换经济体,构建了一个含有异质性投资者的动态情绪资产定价模型,并使用中央计划者问题求解出异质均衡.通过加入投资者情绪因子,本文得到情绪投资者的主观股利增长率,并将其用于动态异质情绪资产定价模型的框架中,以此刻画理性投资者和情绪投资者的异质性,研究结果表明投资者情绪是影响收益的重要因子.数值算例与敏感性分析表明投资者关于股利信息的错误预期将会导致横截面股价漂移率增大.     

基于保守性偏差的行为资产定价模型

本文采用信息经济学、微观结构理论和动态规划的方法,从考察投资者接受新信息后形成对资产价值的后验看法入手,通过理论建模,根据投资者认知偏差的保守性偏差因素建立了一个行为资产定价模型。在基于完全理性的资产定价模型和投资者对信息的贝叶斯学习模型的基础上,文章先构建了一个基于保守性偏差的行为资产定价模型,然后用其证明了保守性偏差会导致资产误定价,最后用保守性偏差引起资产的误定价来解释了证券收益率的异象。     

知情交易、信息不确定性与股票风险溢价

基于VPIN指标度量沪深300成分股的知情交易程度,并检验其定价效应及其与信息不确定性的交互作用.实证结果表明:1) VPIN可以通过提高买卖价差影响市场的流动性风险,并带来显著的横截面和时序上的风险溢价; 2) VPIN对风险溢价的解释能力优于信息不确定性因子,而信息不确定性对知情交易具有同向调节作用; 3)当对个股的信息不确定性、规模、动量以及变量之间的交互作用进行控制后,VPIN的定价效果依然显著存在.与此同时,Fama-Macbeth分析结果还表明,VPIN与传统风险因子不存在内生性问题,也不是传统风险因子的替代变量; 4)在公司发布各类重大公告前都存在显著的异常风险溢价和异常交易量,而上述异常值可以被同步出现的异常VPIN值所解释.     

知情交易概率与风险定价——基于不同PIN测度方法的比较研究

分别采用EKOP模型、VPIN模型和VWPIN模型测度了中国证券市场个股的知情交易概率,并实证检验了知情交易概率因子在资产定价中的作用.研究结果表明,基于物理时间和交易量加权的VWPIN模型结合了经典EKOP模型和VPIN模型的优点,可以更简单地估计个股日内任意时间窗口下的信息不对称程度.进一步,关于资产定价的检验结果表明,在控制相关影响因素之后,采用VWPIN模型估计得到的知情交易概率因子与个股收益率之间呈现显著的正相关性,符合理论预期.     

基于随机贴现因子方法的权证定价研究

本文应用随机贴现因子方法,考虑了标的资产服从杠杆随机波动率(SV-L)模型下的权证定价问题。首先,基于保险精算中的Esscher变换,设定随机贴现因子为状态变量的指数仿射函数,基于该随机贴现因子能够给出不完全市场中权证唯一的理论价格;然后,假设标的资产服从SV-L模型,结合指数仿射随机贴现因子,推导出风险中性概率测度下标的资产收益的动态过程;最后,给出了基于在沪深交易所上市的认购权证的实证研究。结果表明,提出的权证定价模型的定价效果优于经典的Black-Scholes(B-S)模型的定价效果。     

股票收益率能反映三阶矩信息吗?——基于我国股票市场的实证研究

三阶矩信息在金融资产定价中所起的作用，具有非常重要的学术价值，但尚未取得一致结论.本文结合股票市场的交易信息和上市公司的特征信息，构建前瞻系统性偏度(PSS)因子、前瞻异质性偏度(PIS)因子和前瞻总体偏度(PTS)因子，再分别将其引入CAPM、三因子、四因子和五因子模型，检验这三种三阶矩定价因子在我国股票市场的定价效应，并通过因子间的相关性检验和回归分析以及GRS检验，判断三者是否为冗余因子.研究结果表明：通过做多PSS、PIS和PTS较低的股票并同时做空PSS、PIS和PTS较高的股票，投资者可以获得显著的超额收益.因此它们都是我国股票市场的重要定价因子，三阶矩信息在我国股票市场中具有显著而稳健的定价作用.     

基于非参数Copula-CVaR模型的碳金融市场集成风险测度

我国商业银行等金融机构在参与国际碳金融业务时面临复杂多变的市场环境,其风险评估及预警体系的构建需考虑风险因子的多源性与相依性,对碳金融市场集成风险进行科学测度具有重要意义。本文采用非参数核估计方法确定碳金融市场价格波动与汇率波动两类风险因子的边缘分布,并通过拟合优度检验选择最优Copula函数准确刻画风险因子之间非线性、动态的相依结构,实现对集成条件风险价值CVaR的有效测度。通过Kupiec回测检验及对比各类传统风险测度方法的优劣,发现非参数Copula-CVaR模型能够弥补传统风险测度方法在度量多源风险因子相依性时存在的局限性,避免参数法确定边缘分布时可能出现的模型设定风险与参数估计误差,充分考虑尾部风险,为碳金融市场集成风险测度提供新思路。     

生产还是消费——中国股市生产资本资产定价模型实证检验

生产资本资产定价模型从企业利润最大化角度出发,推出资产的均衡价格.相较于消费资本资产定价模型,生产资本资产定价模型能更好的满足信息完全和决策者理性的假设条件.本文从生产资本资产定价模型出发,利用现值模型将生产的系统性风险因子,即生产的贝塔因子分解为现金流贝塔和折现率贝塔,并采用社会总投资和股市数据进行实证检验.本文发现生产-现金流贝塔是中国股市的重要定价因子,可较好地解释股权溢价的截面差异.相比之下,消费资本资产定价模型对不同资产之间风险溢价的解释能力较弱.     

我国管理学研究中的测量模型误设及仿真分析

在实证研究中,构念和观测变量之间的关系经常被忽视.本文详细区分了反映式测量模型和构成式测量模型,通过分析我国管理学领域的三本学术刊物2002年到2007年以结构方程模型(SEM)为数据分析工具的实证研究论文,发现我国管理学研究中测量模型误设的情况普遍存在.蒙特卡罗仿真分析表明,测量模型的误设将导致相关路径系数的被显著扩大或缩小,而且可能导致I型错误和Ⅱ型错误.由于现有的SEM软件不能处理构成式测量模型,本文提出了模型细化法和模型分解法,能够将构成式测量模型转换成反映式测量模型.     

The mismeasure of man(agement) and its implications for leadership research

The purpose of the present review is to examine the potential problems caused by measurement model misspecification in the field of leadership. First, we discuss the conceptual differences between the four types of measurement models that have been used in leadership research and provide a set of criteria that could be used to decide upon the appropriate model. Following this, we examine the extent of measurement model misspecification by conducting a review of the leadership literature and applying these criteria. Next, we discuss the potential consequences of measurement model misspecification on conclusions made about the structural relationships between constructs. Finally, we discuss the implications of our study for leadership research.     

Spurious Inference in Reduced‐Rank Asset‐Pricing Models

This note studies some seemingly anomalous results that arise in possibly misspecified, reduced‐rank linear asset‐pricing models estimated by the continuously updated generalized method of moments. When a spurious factor (that is, a factor that is uncorrelated with the returns on the test assets) is present, the test for correct model specification has asymptotic power that is equal to the nominal size. In other words, applied researchers will erroneously conclude that the model is correctly specified even when the degree of misspecification is arbitrarily large. The rejection probability of the test for overidentifying restrictions typically decreases further in underidentified models where the dimension of the null space is larger than 1.     

AEPD、AST和ALD分布下金融资产收益率典型事实描述与VaR度量

金融资产收益率分布具有"尖峰"、"肥尾"、"有偏"、"非对称"等典型事实,传统的正态分布、t分布、SKST分布无法完全描述这些特征,影响了以收益率分布设定为基础之一的参数法VaR模型度量的效果。近年来,理论界提出了AEPD、AST、ALD等分布来改善对金融资产收益率分布的描述。本文以沪深300指数为例,比较和分析了这些分布对金融资产收益率典型事实特征的描述及其在VaR度量效果上的差异。研究表明并非捕捉金融资产收益率分布典型事实越多的模型测度风险的效果越好:AEPD、 AST、ALD分布能较好地描述金融资产收益率的典型特征,但是在风险度量效果上却只能证明AEPD、AST分布绝对优于正态分布,而与SKST分布相比无明显差异; ALD分布在度量空头VaR时效果甚至比正态分布更差,但在计算低分位水平下的多头VaR值时却明显优于其他分布。     

全球金融危机下的股票市场波动跳跃研究——基于高频数据的中美比较分析

本文以雷曼破产日至2009年1月底这段时期内上证综指、恒生指数以及S&P500指数的日内高频数据作为研究对象,采用跳跃显著性检验方法和扩展HAR模型,对波动跳跃特征进行了实证研究.结果表明:雷曼危机导致股市波动的显著提高,但中国内地股市受到的影响最小;中国香港股市成为波动跳跃发生频率最高、跳跃幅度最大的市场,且波动跳跃主要发生在夜间休市时间内;雷曼危机使得波动率模型的预测精度大大降低,股市风险变得更加难以预测,对于新兴市场来说这一现象更加明显.     

基于非线性分位数回归模型的多期VaR风险测度

多期VaR主要受到持有期及波动率两个变量的影响,并且其影响模式(线性或非线性)的确定对于准确地进行VaR风险测度至关重要。非线性分位数回归模型,能够克服线性分位数回归模型只能揭示多期VaR及其影响因素之间线性依赖关系的局限,从而提高多期VaR风险测度的准确性。结合波动模型与两个非线性分位数回归方法:QRNN和SVQR,给出了多期VaR风险测度的三类方案:波动模型法、QRNN+波动模型法、SVQR+波动模型法。选取3个股票价格指数作为研究对象,考虑了6种不同形式的波动模型,得到了18个多期VaR风险测度方法进行实证比较,结果表明:波动模型选择影响到多期VaR风险测度效果;SVQR+波动模型法略优于QRNN+波动模型法,并且两者显著优于波动模型法。     

基于Skew-t-FIAPARCH的金融市场动态风险VaR测度研究

本文引入FIAPARCH模型刻画金融价格条件波动率特征,引入有偏学生t分布捕获收益率有偏特征,并以此来测度金融市场动态风险VaR;进而运用返回测试和动态分位数回归方法对风险测度模型准确性进行实证检验.结果表明,RiskMetrics和GARCH-N测度金融市场的风险的可靠性差;有偏学生t分布比正态分布、学生t分布更能准确反应金融收益分布实际特征,具有更高的风险测度能力;FIAPARCH-SKST展示出比其它模型具有绝对优越的风险测度效果.     

A QUARTET OF SEMIGROUPS FOR MODEL SPECIFICATION,ROBUSTNESS, PRICES OF RISK,AND MODEL DETECTION

A representative agent fears that his model, a continuous time Markov process with jump and diffusion components, is misspecified and therefore uses robust control theory to make decisions. Under the decision maker's approximating model, cautious behavior puts adjustments for model misspecification into market prices for risk factors. We use a statistical theory of detection to quantify how much model misspecification the decision maker should fear, given his historical data record. A semigroup is a collection of objects connected by something like the law of iterated expectations. The law of iterated expectations defines the semigroup for a Markov process, while similar laws define other semigroups. Related semigroups describe (1) an approximating model; (2) a model misspecification adjustment to the continuation value in the decision maker's Bellman equation; (3) asset prices; and (4) the behavior of the model detection statistics that we use to calibrate how much robustness the decision maker prefers. Semigroups 2, 3, and 4 establish a tight link between the market price of uncertainty and a bound on the error in statistically discriminating between an approximating and a worst case model. (JEL: C00, D51, D81, E1, G12)     

基于条件概率积分变换的多元Copula函数选择

本文构建了基于条件概率积分变换的Copula函数选择方法,通过对条件概率积分变换下Anderson-Darling(AD)、Kolmogorov-Smirnov(KS)、Cramér-von Mises(CM)这三种统计量的比较,讨论在不同样本容量和变量维数下其对多种Copula函数的拟合效果。利用GSPTSE、INMEX.MX和NDX三大股指样本,将基于条件概率积分变换的Copula函数选择方法与核密度估计和极大似然估计选择法的效果进行系统比较。结果表明,基于条件概率积分变换的检验法可以有效解决多元Copula函数的选择问题,其拟合优度检验更精确、更稳定;核密度估计检验在大样本下比较稳定,而小样本下稳定性较差;相比之下,极大似然值检验法则不稳定。     

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。