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.     

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。     

基于时变高阶矩波动模型的 VaR 与 ES 度量

金融波动性建模经历了从常数高阶矩到时变高阶矩的发展历程． 文章扩展了现有的针对时变高阶矩波动模型风险测度效果的研究: 首先,以沪深 300 指数和其它世界股市若干重要指数为例,通过采用“从简单模型到复杂模型”的估计步骤,实现对时变高阶矩波动模型的估计,进而运用 Gram-Charlier 扩展分布获得对 VaR( value-at-risk) 和 ES( excepted shortfall) 两种不同风险测度的计算值; 然后,分别利用非条件覆盖检验( unconditional coverage test) 和基于自举法( Bootstrap) 的后验分析方法,实证对比了时变高阶矩和常数高阶矩两类模型的适用范围和精确程度．研究结果表明: 就所考察的若干指数样本而言,时变高阶矩模型不仅能够较好地刻画金融价格波动的整体动力学特征,并且总体来讲,在市场风险测度准确性方面也要优于常数高阶矩波动模型．     

基于时变高阶矩波动模型的VaR与ES度量

金融波动性建模经历了从常数高阶矩到时变高阶矩的发展历程.文章扩展了现有的针对时变高阶矩波动模型风险测度效果的研究:首先,以沪深300指数和其它世界股市若干重要指数为例,通过采用“从简单模型到复杂模型”的估计步骤,实现对时变高阶矩波动模型的估计,进而运用Gram-Charlier扩展分布获得对VaR(value-at-risk)和ES(excepted shortfall)两种不同风险测度的计算值;然后,分别利用非条件覆盖检验(unconditional coverage test)和基于自举法(Bootstrap)的后验分析方法,实证对比了时变高阶矩和常数高阶矩两类模型的适用范围和精确程度.研究结果表明:就所考察的若干指数样本而言,时变高阶矩模型不仅能够较好地刻画金融价格波动的整体动力学特征,并且总体来讲,在市场风险测度准确性方面也要优于常数高阶矩波动模型.     

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.     

高维时变协高阶矩建模及其投资组合应用——基于半参数分布因子模型

本研究提出了一种基于半参数分布时变因子模型的动态协高阶矩建模方法，给出了模型设定、模型估计和时变高阶矩的检验.通过因子模型有效缓解了动态协高阶矩估计存在的“维数灾难”问题，同时通过引入半参数分布增加了模型的稳健性.实证研究表明：相比于现有协高阶矩估计方法，基于因子模型的动态建模能够有效捕捉资产收益率协高阶矩的时变结构，同时更加契合金融资产收益率的潜在特征；动态投资组合能够应用于高维场景，并产生更高且更稳定的经济价值，稳健性分析进一步证实了这一点.     

基于双侧矩与高阶矩偏好的资产定价：源自中国股市的实证研究

原有CAPM忽略了代表性投资者对高阶矩如偏度和峰度的偏好．也没有将上升风险和下跌风险进行有效分离（将高于目标受益的波动也认同为风险）。为了突破这两点假设．本文讨论了基于代表性投资者双侧矩和高阶矩偏好的资产定价方法．并用中国A股市场数据进行了实证检验,所得结论如下：（1）在影响股票收益的所有特征因子中．规模效应在国内股市存在,而账面一市值比不是一个独立的定价因子。（2）将市场做上下划分并纳入高阶矩偏好,对应的市场因子较特征因子能更好的解释股票的截面收益：通过加入规模因子和账面一市值比因子构建多因子模型进行检验,该结论照样成立。（3）投资者并没有将高于平均回报的“牛市”波动视为一种“收益”指标．而将其与下跌风险指标等同。     

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。     

投资者关注与股价崩盘风险——基于百度指数的实证研究

如何促进资本市场平稳健康发展引发各方关注。本文运用2011～2020年A股上市公司样本，基于上市公司百度搜索指数，分析投资者关注对于企业股价崩盘风险的影响。分析结论表明，投资者关注度提升能够显著降低股价崩盘风险，同时此种影响在牛市样本中更为显著。具体机制来看，投资者关注度提升能够通过外部监督机制的补充和流动性增加两种机制，降低企业股价崩盘风险。同时，信息环境的优化同样能够起到积极作用。本文分析结论有利于进一步厘清市场投资者与股市崩盘风险之间的关联，为维护资本市场稳定提供政策启示。     

股市涨跌预测与量化投资策略:基于时变矩成分分析

利用时变矩成分分析提取高阶矩吸收率,改进基于阈值的高阶矩因子个数选择方法,提出基于元素值的联合矩成分分析权重设定,构造了一种基于股票市场高阶矩相关结构的量化投资策略。研究表明,基于矩成分吸收率的投资策略能够对股市涨跌做出有效预测,对于股市的重大系统风险尤为敏感,在熊市中也有良好表现;基于单因子吸收率、累积三因子吸收率和赫芬达尔吸收率的高阶矩投资策略优于二阶矩吸收率投资策略,而三阶矩单因子吸收率投资策略最优,基于元素值权重的投资策略优于基于元素个数权重的投资策略;量化投资策略具有参数稳健性,且可通过优化高阶矩的时变结构对投资效果进行优化。     

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。     

香港红筹股、H股与内地股市的协整关系和引导关系研究

不同国家或地区资本市场之间的联动关系通常受到重大事件的影响而发生某些根本性变化.以东南亚金融危机和B股对境内投资者开放两个事件为转折点,将1994年1月～2003年10月期间分为3个阶段,运用Johansen多变量协整关系检验对香港红筹股、H股和内地股市三者之间的协整关系进行了实证研究,结果发现红筹股、H股和内地股市之间存在着长期稳定的协整关系,这一均衡关系在B股开放之后进一步增强.利用基于向量误差修正模型的Granger因果关系检验,发现红筹股的走势始终是内地股市波动的"风向标",但H股与内地股市却无明显关联;在金融危机之前,红筹股先行于H股,但在金融危机之后,红筹股对H股的先行作用消失.最后,应用预测方差分解和脉冲响应函数的实证方法从另一角度再度证实了上述结论.     

自回归条件方差-偏度-峰度:一个新的模型

提出一个新的自回归条件方差一偏度一峰度模型:GJRSK-M模型,讨论了模型的识别、定阶、估计等技术,运用该模型实证研究了中国股市的高阶矩波动特征,利用样本外预测方法研究了GJRSK-M模型与现有高阶矩波动模型在预测能力方面的差异.研究结果表明:中国股市的条件方差、条件偏度和条件峰度都具有波动持续性和杠杆效应,GJRSK-M模型具有比现有高阶矩波动模型更强的预测能力.最后提出了将高阶矩波动模型运用于金融风险管理研究的思路.     

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.     

投资者情绪与时变风险补偿系数北大核心CSCDCSSCI

风险补偿系数表示投资者承担单位风险所要求的收益补偿,也反映了风险与收益之间的关系.本文以美国股票市场为研究对象,首先通过构建的TVA-GARCH-M模型考察了投资者风险补偿系数的时变特征,在此基础上运用格兰杰因果关系检验和线性回归方法研究了美国市场上整体投资者情绪与时变的风险补偿系数的关系,结果表明:投资者的风险补偿系数随时间发生变化,投资者情绪与时变风险补偿系数存在显著的负相关关系,且美国股市整体投资者情绪能格兰杰引起时变风险补偿系数的变化;同时投资者情绪负向影响着时变风险补偿系数,乐观情绪的变动会导致时变风险补偿系数降低,而悲观情绪的变动会使得时变风险补偿系数增加.     

投资者情绪与时变风险补偿系数

风险补偿系数表示投资者承担单位风险所要求的收益补偿,也反映了风险与收益之间的关系． 本文以美国股票市场为研究对象,首先通过构建的TVA-GAＲCH-M 模型考察了投资者风险补偿系数的时变特征,在此基础上运用格兰杰因果关系检验和线性回归方法研究了美国市场上整体投资者情绪与时变的风险补偿系数的关系,结果表明: 投资者的风险补偿系数随时间发生变化,投资者情绪与时变风险补偿系数存在显著的负相关关系,且美国股市整体投资者情绪能格兰杰引起时变风险补偿系数的变化; 同时投资者情绪负向影响着时变风险补偿系数,乐观情绪的变动会导致时变风险补偿系数降低,而悲观情绪的变动会使得时变风险补偿系数增加．     

全球性股市恐慌下的股市日内风险传染:来自欧债危机时期的证据

本文主要着眼于全球性股市恐慌下的中国内地与中国香港、中国台湾、日本股市之间的日内风险传染现象,使用日内5分钟数据,应用FFF回归、FIEGARCH模型、ARFIMAX模型的波动溢出三步检验法,对内地股市与其他三个东亚股市之间的日内波动溢出效应进行了实证分析.本文的主要结论是:中国内地与中国香港股市之间存在着强烈的双向波动溢出效应;中国内地与日本股市互不影响;中国内地与中国台湾股市之间,虽然在非恐慌时期几乎不存在波动溢出效应,但进入恐慌时期后中国台湾股市显著受到内地股市影响.股票市场之间的波动溢出效应具有非对称性特征,并且股市下跌时的波动溢出效应比上涨时要大.     

基于互联网股市信息量和神经网络的股价波动率预测

影响股市价格波动的因素有很多,本文从互联网信息量角度进行讨论.在一般情况下,当有较少的股市信息时,股市相对平静,股价变动也常常较小;当有较多的股市信息时,股市相对波动,股价变动常常也较大.互联网股市信息量的较大变化常常是该公司有特殊事件发生的反映,而股价波动必然是一种连带反应.本文首先从互联网获取金融信息,然后对互联网信息量进行了预处理,接着借助神经网络的学习功能,完成了对殷市信息量和股市价格波动的关联学习,最后将神经网络预测的结果以图形的方式显示给投资者,帮助投资者决策.     

基于社会网络的情绪扩散与股价波动风险研究

投资者情绪对股价波动风险的影响是行为金融学的重要观点,据此,本文基于股市投资者社会网络构建具有连续性和时效性的情绪扩散模型,通过量化情绪扩散对股市投资者交易决策的影响,明确投资者情绪扩散与股价波动风险之间的影响机制,进而分析股价波动风险的影响因素和控制策略。研究结果表明,投资者情绪扩散能够促进股价的波动,而具体影响程度由情绪扩散特征、投资者特征以及股市特征共同决定,并且机构投资者对于股价波动的影响具有双重特征,基于不同影响因素的研究结果为股价波动风险的防范提供了监管参考。进一步研究表明,基于全局信息的目标免疫方法能够有效控制股价波动风险,这对于维护股市稳定具有重要的意义。     

中国股市与周边股市波动风险传导效应研究

由于金融资产收益的条件波动率不仅是金融市场风险度量的重要指标,而且呈现出明显的杠杆效应。因此,本文运用能够刻画波动率杠杆效应的LGARCH(Leverage GARCH)模型对金融市场条件波动率进行建模分析,进而运用Granger-Causality检验分析了中国股市与周边股市波动风险的传导效应。实证结果表明,在整个样本区间,上海股市与周边重要股市的联系比较微弱,仅与香港股市存在一定的风险传导关系,而与东京、新加坡股市却不存在传导关系。然而,在我国股市对境外合格机构投资者(Qualified Foreign Institutional Investors,QFII)开放后,中国股市与周边股市的波动风险传导关系明显异于对QFII开放之前和整个样本期的风险传导关系,上海股市与香港、东京、新加坡股市间的波动风险传导关系均显著增强。