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.     

模型不确定性条件下的Robust投资组合有效前沿与CAPM

本文提出了Robust投资组合有效前沿的概念,并研究了模型不确定性条件下的资本资产定价模型(CAPM)。研究发现,当市场上不存在无风险资产时,模型不确定性对风险资产投资比例的影响是非平等的,因此会导致投资组合的非分散化;而且此时的两基金分离定理以及零-βCAPM也不成立。但是当市场上存在无风险资产时,模型不确定性对风险资产投资比例的影响则是平等的,并且两基金分离定理仍然成立,因为任何Robust有效前沿组合都可以表示为市场组合与无风险资产的线性组合。而此时的CPAM仍然能够成立,只是在表达形式上增添了一个因子--不确定性因子;并且所有资产或资产组合的超额收益都可以分解为风险溢价与不确定性溢价两部分。     

现金流信息、现金流风险与股票收益定价研究

研究了现金流信息、现金流风险与股票收益定价的关系,建立了包含现金流信息的多变量股票非预期收益定价模型,并采用2002年1月至2011年4月间中国股票市场的有关交易数据、机构会计收益预测数据和财务数据,检验了理论模型和实证模型的预测,发现:1)由证券分析师盈余预测修正估计出的正现金流信息对股票非预期收益、股票实际收益、股票超额收益均具有稳健的解释能力;2)由证券分析师盈余预测估计出的现金流风险反映了股票的系统风险,可以对股票预期收益定价;3)在解释股票超额收益方面,由现金流信息、现金流风险、分析师跟踪人数与宿成建3变量模型构成的多变量模型优越于Fama-French 3因子模型变量与现金流信息、现金流风险构成的多变量模型.     

考虑战略消费者行为风险的动态定价策略

本文研究的是存在战略消费者行为风险的动态定价问题,垄断厂商在需求不确定的有限时间内销售定量易逝商品,追求既定风险下的期望收益最大化;战略消费者在动态定价下基于参考价格安排购买时机.研究表明,厂商和消费者的行为策略间存在完美博弈均衡;在均衡价格范围内,战略购买行为改变了各交易主体的收益或支付,扩大了厂商收益不确定性风险;风险敏感的厂商定价趋于保守;交易信息透明是厂商实现预定目标的引导条件.     

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.     

一种新的金融动态横截面估计方法——基于中国股票市场条件定价模型评估的应用与扩展

大多数资产定价模型常常用静态横截面回归(the static cross-sectional regression)进行定价表现评估,从而投资组合回报率的时间变化性并不能被时变的风险承载或者(和)时变的风险溢价所解释.本文从经济学的角度,运用一种新的金融动态横截面回归(the dynamic cross-sectional regression),首次考察了基于中国股票市场和美国股票市场的条件资产定价模型的定价表现:股票市场投资组合回报率的时变性是否能被时变的风险溢价所解释.本文发现,短期收益反转和流通市值加权市场换手率为条件变量的条件资本资产定价模型和基于消费的条件资本资产定价模型,能更好的解释中国股票投资组合的回报时变性,其时变性主要来自于时变的风险溢价.另外,本文发现一些拥有持续(persistence)和缓慢变化(slow-moving)特性的条件变量更能够解释横截面投资组合的时变回报.     

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.     

异常波动停牌与价格发现效率

  异常波动停牌是证券市场常见的价格稳定机制之一。已有研究对异常波动停牌的实施效果没有得到一致结论,支持者认为投资者能利用停牌对信息进行重新认识和修订,促使形成新的均衡价格;反对者认为停牌阻碍了投资者把潜在需求转化为交易,进而导致复牌后更高的交易量和价格波动。在中国的异常波动停牌制度是否应该被取消的背景下,探究异常波动停牌制度对价格发现过程的影响,对进一步完善交易机制具有重要的理论意义。         采用理性预期框架,引入噪音交易风险和资产价值的不确定性区分异常波动的原因,探讨不同条件下实施停牌的市场出清过程。一方面,异常波动停牌有利于增加市场交易者数量,从而降低定价误差;另一方面,异常波动停牌会增加资产价值的不确定性,使定价误差增大。基于这一逻辑,构建一个包含出清时间间隔、知情交易者学习过程和信息摩擦的市场出清模型,分析异常波动停牌对价格发现效率和流动性风险的影响。         研究结果表明,①由于噪音交易风险较高、资产价值不确定性较小导致的异常波动停牌,虽然有利于降低流动性风险,但会降低价格发现效率;②由于资产价值不确定性的增加以及较低的噪音交易风险导致的异常波动停牌,虽然有利于提高价格发现效率,但增加了流动性风险;③同时满足噪音交易风险较高和资产价值不确定性增加导致的异常波动停牌,既有利于提高价格发现效率,又降低了流动性风险。总体来说,停牌实施效果的关键在于噪音交易风险和资产价值不确定性的大小,对于信息不对称程度较高的股票,停牌有利于提高价格发现效率;而对于噪音交易风险较高的股票,停牌有利于降低流动性风险。         研究结论对进一步完善交易制度和提升中国金融市场质量具有重要意义,在现实金融市场中,连续竞价市场不一定存在市场均衡,极端情况下会出现市场崩溃,因此异常波动停牌制度有一定的必要性。     

方差和偏度的风险价格

在互换合约的统一框架下,采用无模型方法提取方差和偏度的风险价格,研究隐含风险价格的时序和期限结构特征、定价和信息含量.利用S&P500指数期权数据发现:1)对于多个互换合约期限,方差风险价格显著为负,偏度风险价格显著为正;2)方差风险价格和偏度风险价格有不同的水平因子和凸度因子,却拥有相同的斜率因子;3)隐含风险价格无法被规模、账面市值比、动量和宏观变量等所解释,能被市场超额收益因子部分解释,且在股票横截面收益被显著定价;4)隐含方差和隐含偏度分别对已实现方差和已实现偏度具有预测作用,但并非无偏期望;5)方差风险价格与偏度风险价格具有高达-0.86的相关性,可能受同一风险因子驱动;6)市场整体的风险厌恶系数大致为4～6,为风险态度的相关研究提供数值参考.     

尾风险度量与定价能力分析

经典资本资产定价模型假设资产收益服从正态分布或者投资者效用函数是二次型,然而实际中资产收益的分布呈现尖峰厚尾特征,因而无法在均值-方差框架下分析风险与收益的关系。与资产收益正常变化相比,极端变化带来的尾风险会对市场风险和投资者的决策行为产生更为显著的影响,因此研究尾风险的度量方法和定价能力具有一定理论和实践意义。 依据极值理论,基于Fama-French的3因子模型无法解释的收益残差构建尾风险度量模型。选取中国股票市场沪深A股作为研究对象,以历史滑动窗估计尾风险,投资组合分析和横截面回归分析的结果都表明尾风险可以稳定地负向预测股票收益,在控制规模、交易量、非流动性、短期反转、中期动量、特质波动率、特质偏度等股票特征后,尾风险的负向预测能力依然显著。引入融资融券交易,发现融资融券标的股票的尾风险显著低于非融资融券标的股票的尾风险,而且可以消除尾风险的负向溢价,因而中国资本市场尚未完全开放融资融券交易机制可能是产生尾风险负向溢价的主要原因。 通过买多-卖空组合构建尾风险定价因子,发现尾风险因子比投资因子和盈利因子有更高的风险价格,而且并不是相对于Fama-French的5因子的冗余因子。与Fama-French的3因子模型和5因子模型相比,Fama-French的3因子或5因子基础上包含尾风险因子的定价模型对股票横截面收益有更好的解释能力,因而有更高的定价效率。 2008年全球金融危机爆发后,对尾风险定价能力的忽略使已有资产定价模型受到广泛批评。因此,探究尾风险的度量方法以及分析尾风险的定价能力,不仅有助于完善和拓展资产定价理论,而且有助于降低投资者对股票价格的认知偏差,提升市场资源配置效率和维护市场稳定性。     

突发信息影响下的投资、消费及风险溢价

本文在CCAPM模型及行为经济学理论基础上建立突发信息影响下的资产定价模型,借此探讨突发信息对投资者主观决策以及风险溢价的影响,并利用数值迭代法给出了风险溢价的数值解。研究结果表明:突发信息所产生的正面影响会提高风险溢价,反之则降低溢价值,为解释"追涨杀跌"现象提供新视角;同时发现,投资者先期投资决策的结果好坏与风险溢价呈正向关系。最后利用中美两国证券市场数据进行数据模拟,结果表明本模型较好的避免了"股权溢价之谜"和"无风险利率之谜"。     

基于相对熵方法的长寿债券定价研究

本文在风险中性测度理论的框架下对经典的长寿风险衍生品——EIB/BNP型长寿债券进行了定价。文章首先使用Cairns-Blake-Dowd两因子模型，模拟预测了我国高龄人口未来的死亡率路径，然后通过引入三种相对熵，即Kullback-Leibler相对熵、Tsallis相对熵以及Rényi相对熵，并依据最小相对熵准则确定最优风险中性测度，进而完成对长寿债券的定价。在定价的过程中，本文融入已在我国市场发行的不同期限金融债的风险溢价信息，使定价结果更合理地反映我国金融市场规律。从计算方法上看，不同相对熵模型的定价保证了计算结果的稳健性和可信性；本文还发现对冲女性长寿风险所需的溢价整体上要高于对冲男性长寿风险所需的溢价，表明女性长寿风险面临的不确定性程度更大。本文还分别比较了仅融合单一市场风险价格以及考虑多个市场风险价格作为先验信息时定价结果的差异，发现定价的结果对市场信息依赖程度较高。这也表明了相对熵方法的可塑性较强，随着市场完全度的提高和我国金融市场的发展，该方法的定价结果将更趋于合理。文章最后一部分是总结和启示。     

沪市知情交易概率(PIN)特征与风险定价能力

本文以EKOP模型为基础,研究了沪市股票知情交易概率的特征,并检验了知情交易概率的风险定价能力。结果显示,在我国股票市场上,知情交易概率作为定价因子是有解释力的,但是知情交易概率对收益产生的却是负效应。这一结果不仅与理论上信息不对称需要风险补偿相反,而且与美国市场上的实证结果也相反。本文结合案例分析,提出该实证结果出现的原因在于我国股市所特有的庄家与散户博弈的赢利模式。此外,本文的实证结果也不同于之前对我国市场的研究,产生差异的原因在于模型估计方法、回归方法和样本区间的不同。     

基于小波的金融危机时点探测与多重分形分析

金融市场中存在着由私有信息推动的知情交易,其具有行为复杂、甄别困难等特性。本文以股票价格序列的Lévy跳为工具揭示交易价格的异常波动,从而测度这一较为特殊的交易情况。基于Lévy跳跃程度的度量方法和知情交易概率PIN模型,文章研究了股票价格的跳跃异常程度与股票交易的PIN值之间的相关性情况,发现两者之间具有显著的相关关系,并通过事件研究进一步支持了跳跃程度可以在一定程度上度量知情交易的假设。于此同时,给出了跳跃程度异常系数的计算方法,用以在实践中度量跳跃的异常程度,为知情交易的监管等提供了另一种工具上的选择。     

相对杠杆与股票收益的相关性研究——来自中美市场的实证分析

本文结合考虑公司融资决策参考依赖特征及资本结构动态调整行为,构造相对杠杆这一新的财务杠杆度量指标重新检视了财务杠杆在资产定价中发挥的作用,并将中美市场进行对比分析.研究表明,相较于实际杠杆,相对杠杆能更好地解释股票溢价,在中美市场均表现出对股票收益的显著正向影响,但同时也存在差异性.在中国市场账面相对杠杆的股票溢价解释能力较弱,而在美国市场账面相对杠杆仍与股票收益显著正相关;在中国市场过度杠杆对股票收益的影响明显强于杠杆不足,而在美国市场两者表现出较为对称的影响;同时在中美市场以不同方式在Fama-French三因素模型中引入相对杠杆定价因子所得到的定价模型能显著提升原模型的定价能力,有更好的定价表现.     

信息认知偏差、有限竞争与资产定价

基于市场微观结构理论，在Kyle型做市商市场中，假设知情交易者对私人信息的实现值存在认知偏差，研究知情交易者的交易策略、相互竞争及资产定价结果，并比较有认知偏差与无认知偏差时交易者策略行为和资产定价结果的差异。通过贝叶斯更新理论和投影定理求解模型，发现信息认知偏差在一定范围内，市场存在唯一完美贝叶斯均衡，且：(1)理性知情交易者仅基于其私人信息进行交易，非理性知情交易者既基于私人信息，还基于其与理性知情交易者的认知偏差进行交易；(2)理性知情交易者对共享信息的交易强度、期望交易量、期望收益均大于(小于)过度悲观(乐观)认知的非理性知情交易者；(3)过度悲观(乐观)的认知偏差下，市场流动性、资产价格发现效率小于(大于)无认知偏差下的市场流动性和资产价格发现效率。同时，进一步探讨认知偏差与资产定价泡沫的关系。     

中国债券市场时变风险溢价——远期利率潜在信息

 近年来,中国债券市场发展迅速,在全球债券市场排行中紧跟美国和日本债券市场,已跃居世界第三。与此同时,中国债券市场亟需得到更多的关注和研究。        在2005年之前,中国债券市场被认为符合预期假说,即长短期债券间不存在风险溢价。 由于预期假说假设投资者偏好为风险中性,而实际市场中的投资者偏好往往存在较大差异,因而债券市场风险溢价应长期存在。为研究该问题,直接关注零息债券持有期超额收益,力求捕捉风险溢价的时变特性。在Fama-Bliss和Cochrane-Piazzesi溢价预测模型的研究框架下,利用中国远期利率特性,构建远期利率差和远期利率组合两种预测因子。采用两种因子分别对中国债券市场风险溢价进行预测,探讨中国债券风险溢价的时变性。选取2006年至2015年中国零息国债即期利率数据,该区间能够完整覆盖中国债券市场的发展期,并涵盖金融危机时期或货币政策松、紧期。在此基础上,将宏观经济和货币政策代理变量引入预测模型,与远期利率组合进行多元预测对比,揭示远期利率所暗含的经济信息。此外,为充分验证预测结果的鲁棒性,进行多重共线性分析和样本外检验。        研究结果表明,预期假说在中国债券市场不成立,即中国债券市场存在明显的时变风险溢价,并且风险溢价随着期限的增加而升高。研究还发现远期利率组合的预测能力来源于两方面,一方面,自身蕴含了大量的宏观经济和货币政策信息,能够反映出经济状况对风险溢价的影响;另一方面,该组合属于水平型因子,能够很好地解释风险溢价中占比最高的成分,因此占优于远期利率差这种斜率型因子,更好地刻画风险溢价中的系统性部分。        准确刻画时变风险溢价不仅可以辅助投资者进行交易决策,而且有利于更精确地构建中国债券理论期限结构。一个合适的利率期限结构能够指导中国政府制定正确的货币政策,有助于促进中国债券市场的发展以及完善中国债券市场结构。     

高风险低收益？基于机器学习的动态CAPM模型解释

我国股票市场存在高风险股票反而伴随较低收益的低风险定价异象,这有悖于传统资产定价理论．本文使用宏观经济和微观企业特征构建了六百多个变量的宏微观混合大数据集,并结合多种经典机器学习算法开发了基于大数据和机器学习的智能动态ＣＡＰＭ模型,检验了时变系统性风险对我国股市收益解释能力．实证结果表明：本文的智能动态ＣＡＰＭ定价模型能够显著解释我国股市低风险定价异象;随机森林等非线性机器学习算法表现最佳;影响股票时变系统风险的主要因素是市场类因子,基本面因子居次．本文对于我国股市系统性风险测度、动态资产定价模型构建和金融与大数据和人工智能融合创新有重要理论与实践指导意义．     

知情交易度量的 Lévy 跳方法及实证研究

金融市场中存在着由私有信息推动的知情交易,其具有行为复杂、甄别困难等特性。本文以股票价格序列的 Lévy 跳为工具揭示交易价格的异常波动,从而测度这一较为特殊的交易情况。基于 Lévy 跳跃程度的度量方法和知情交易概率 PIN 模型,文章研究了股票价格的跳跃异常程度与股票交易的 PIN 值之间的相关性情况,发现两者之间具有显著的相关关系,并通过事件研究进一步支持了跳跃程度可以在一定程度上度量知情交易的假设。于此同时,给出了跳跃程度异常系数的计算方法,用以在实践中度量跳跃的异常程度,为知情交易的监管等提供了另一种工具上的选择。     

暧昧与部分知情交易的资产定价

通过区分交易商的知情程度,本文引入了部分知情交易商,构建了暧昧环境中存在部分知情交易商的理性预期均衡模型,并在此基础上分析抑制内幕交易的措施对资产定价和福利水平的影响.研究结果表明:存在部分知情交易的金融市场上存在理性预期均衡,且相应的交易商分布均衡不唯一;差异系数的变化将引起完全知情交易商和不知情交易商的比例都发生同向变动,而完全知情交易商的表现最为敏感.同时还发现,转变成本的增加虽然能够抑制内幕交易,但福利水平也会下降;然而,通过降低差异系数虽不能明显抑制内幕交易,但可以减少极端交易;不知情交易商面临暧昧程度的下降也会起到抑制知情交易商的作用,同时有可能提高福利水平.