订单流、存货风险与期权收益率

基于台指期权市场交易机制与大陆场内期权市场相似以及数据可得性的考虑，利用台指期权市场的逐笔委托及逐笔成交数据，探究了存货风险对做市商报价的影响，并估计了存货风险影响的大小． 借鉴 Muravyev 提出的将交易的价格冲击分解为存货风险成分与信息不对称风险成分的方法，推导得到了新的待估方程． 实证结果表明，台指期权市场上存货风险成分远大于信息不对称风险成分． 同时，基于日度数据的研究结果也表明存货风险会显著影响期权收益率． 研究结论说明了存货风险管理对做市商的重要性．     

订单流、存货风险与期权收益率北大核心CSCDCSSCI

基于台指期权市场交易机制与大陆场内期权市场相似以及数据可得性的考虑,利用台指期权市场的逐笔委托及逐笔成交数据,探究了存货风险对做市商报价的影响,并估计了存货风险影响的大小.借鉴Muravyev提出的将交易的价格冲击分解为存货风险成分与信息不对称风险成分的方法,推导得到了新的待估方程.实证结果表明,台指期权市场上存货风险成分远大于信息不对称风险成分.同时,基于日度数据的研究结果也表明存货风险会显著影响期权收益率.研究结论说明了存货风险管理对做市商的重要性.     

基于误差校正的灰色神经网络股票收益率预测

在股票市场中,准确的股票收益率预测是市场交易各方共同关心的重要问题。由于影响股票市场的因素十分复杂,仅靠建立单一的股票收益率预测模型来提高预测精度是非常困难的。本文对当前股票收益率预测方法存在的不足进行了阐述,并提出了以误差校正来提高股票收益率预测精度的新思路。首先,利用训练样本构建灰色神经网络模型,然后对股票收益率进行初步预测;其次,引入EGRACH模型来挖掘和分析预测误差序列的内部信息,并对该序列后续点进行预测;最后,利用误差预测结果对股票收益率的初始预测值进行校正。文章以上证综合指数数据为例进行分析,结果显示,与校正前的预测精度相比,校正后的预测精度提高了9.3%,表明EGRACH的误差校正过程是有效的,也验证了该方法的可行性。     

基于前瞻信息的广义风险与收益率预测

当预期资产价格可能会下跌时,投资者可以交易期权来对冲风险,因此期权价格中隐含未来市场风险的前瞻信息,理论上基于这部分信息预测未来可提高预测的准确性和前瞻性.本文综合运用有限差分、约束最小二乘和广义极值分布等技术构建一种非参数方法,提取我国上证50ETF期权中隐含的前瞻性分布信息,以测算我国股票市场的广义风险.实证结果发现：隐含广义风险指标对未来风险调整收益具有显著预测能力,在其它预测因子基础上加入该指标可以显著改进风险调整收益的样本外预测精度;隐含广义风险指标还能反映收益率的高阶矩和尾部信息,进而能预测未来收益率发生下跳风险的概率.以上结论在控制一系列其它风险因子及不同样本区间和不同预测窗口下是稳健的,说明基于前瞻信息的广义风险指标含有其它风险因子所不具备的额外预测信息.本研究为投资者和监管部门防范化解金融市场风险提供新的前瞻性管理工具和手段.     

试论股票期权激励机制及其应用

股票股权激励作为有效解决企业委托代理问题的长期激励机制,在我国部分上市公司中逐渐得到应用,在我国现有的法律框架和现实背景下,股权激励的模式与国外较为成熟的激励模式存在较大的差异,在激励的对象、数量、行权条件等方面尚需进一步完善和修正。     

波动预测建模与尾部风险测量方法

  作为中国资本市场的对冲工具,股指期货在2015年经历了一轮极端牛熊市。在股指异常波动阴影下,研究股指期货尾部风险的测量方法,对风险管理与资产配置具有理论意义和实践意义。传统风险测量方法通常利用低频波动率构建尾部风险VaR和ES估计量,但高频波动率比低频波动率蕴含更多信息且计算效率更高,利用高频波动率建立高效的尾部风险测量方法成为研究趋势。         基于条件极值理论和新型高频波动率,构建RV-EVT框架的股指期货尾部风险测量方法。阐述已实现波动率衍生的跳跃、好坏波动和符号跳跃理论;为提高波动率估计精度,利用已实现核修正CPR跳跃检验、好坏波动和符号跳跃;考虑跳跃、好坏波动和符号跳跃建立4组对数形式的HAR类波动预测模型。在极值理论框架中嵌入HAR类模型预测波动率,构建两步法的RV-EVT尾部风险测量方法;根据样本外滚动预测评估股指期货尾部风险测量水平,采用无条件覆盖和自枚举检验对VaR和ES进行回测分析。         研究结果表明,波动率的样本外滚动预测显示,HAR波动预测框架下好坏波动分解优于连续跳跃波动分解,好坏波动衍生出的正负符号跳跃具有极为突出的波动预测能力;回测分析检验结果显著,尾部超出数接近理论预期,表明RV-EVT尾部风险测量方法有效;HAR-RV-RS和HAR-RV-SJd模型的尾部风险测量表现最佳;ES模型比;VaR模型具有更优的尾部风险测量水平,特别是在高风险状态下ES模型能弥补VaR模型失控的缺陷;通过量化交易资金管理研究,揭示尾部风险测量方法的应用价值。         建立了高频波动率与风险管理的桥梁,为金融资产尾部风险度量提供了有效方法,对资产配置和风险控制具有借鉴意义。     

股票期权激励与管理层业绩预测披露的操控行为

尽管股权激励能够提高管理层业绩预测披露的意愿,但也会引发其在业绩预测披露中的自利行为。由于管理层对业绩预测披露具有较强的自由裁量权,大量的研究表明管理层会操控业绩预测披露影响股价,从而增加其股票交易的私有收益。在此背景下,研究股票期权激励对管理层业绩预测披露的影响具有重要意义。 利用2006年至2015年A股上市公司管理层业绩预测和股票期权激励草案公告的数据,以业绩预测发布前后一个交易日的累计异常收益率区分好消息和坏消息以及业绩预测消息的利好和利空程度,分别采用Logistic回归和OLS回归实证检验自利动机的管理层在草案公告前后是否会操控业绩预测披露来压低行权价格,采用一系列稳健性检验来保证研究结论的可靠性。 研究结果表明,管理层在股票期权激励草案公告前30个交易日内会披露更多的业绩预测坏消息,而在草案公告后30个交易日内会披露更多的业绩预测好消息;在草案公告前(后)披露业绩预测时,业绩预测的利空(利好)程度越大;管理层获授股票期权的价值占其总薪酬的比重越大,上述业绩预测操控行为的倾向就越明显;管理层在草案公告前操控业绩预测披露时,更倾向于选择强制性披露,以降低被处罚的风险。草案公告前(后)30个交易日内有显著的负(正)累计异常收益率,说明投资者未能识别管理层的上述操控行为,管理层通过操控业绩预测披露成功压低了行权价格;管理层在草案公告前(后)会有意进行悲观(乐观)的预测偏差,说明管理层确实操控了业绩预测披露,而并非仅根据业绩预测好消息和坏消息的披露来择机公告草案。 研究结论对监管层进一步完善股票期权激励制度、加强对管理层业绩预测披露的监管具有重要的借鉴意义。建议监管层对股票期权激励计划草案推出的时间窗口和业绩预测披露做一些限制性规定,如限制上市公司在业绩预测发布前后30日内推出草案,从而抑制高管利用业绩预测披露操控行权价格的自利行为。     

论经理人股票期权激励的有效性

现代公司制企业最典型的委托人——代理人问题是公司的经营者,尤其是高层管理人员与公司的所有者——股东之间的利益冲突。为了解决这种冲突,代理理论提出,制定补偿政策会激励管理人员去选择和实施可以增加股东财富的活动。经理人股票期权制度就是此种补偿措施之一。本文分析经理人股票期权所提供的激励的程度和有效性。我们首先给出了经理人股票期权制度的含义和特征,指出经理人股票期权实际上是基于公司股票的看涨期权,然后建立了一个分析模型,模型的基本结论是:经理人股票期权确实对公司总裁有激励作用,但这种激励作用是有限度的;这种有限度的激励作用的发挥受许多因素的影响,如市场环境、企业的风险特征等;经理人股票期权制度的激励作用是有条件的,如资本市场特别是股票市场要有效率,亦即股票价格要能正确地反映公司的经营业绩,在这种情况下,股票市场的定价功能才能正确且充分地发挥作用。最后利用美国的资料,为模型的基本结论提供了经验证据。     

对新会计准则中股票期权费用化的思考

本文比较了国际会计准则和美国FASB对股票期权的会计处理,通过事例探讨财政部的新会计准则(征求意见稿)对股票期权费用化的处理实施可能带来的负面影响及改进措施.     

融资融券交易行为及其收益可预测性研究

2010 年融资融券业务的开通,不仅为中国市场投资者引入卖空机制,同时也为投机性交易者提供杠杆放大机制． 不同于以往主要从制度变迁视角研究卖空机制, 本文从微观行为视角,系统研究信用账户投资者融资融券交易行为及其市场可预测性． 基于 2011 年 12 月 ～ 2015年 8 月的样本数据,研究发现,信用账户投资者在股票价格上涨后增加融资买入, 而在股票价格下跌后提高融券卖出,即采取“追涨杀跌”的投资策略． 进一步研究表明, 融资交易能预测正的未来收益,而融券交易能预测负的未来收益． 此外,融资交易提高了未来股价崩盘风险,融券交易则可以降低未来股价崩盘发生的可能性． 本文的研究揭示了中国市场投资者融资融券微观交易行为及其市场影响,并为进一步规范发展融资融券业务提供理论依据．     

我国市场债券收益的可预测性及其经济价值研究

债券收益的可预测性及其经济价值一直是颇具争议的热点问题.本文首先利用回归模型检验了我国债券收益的可预测性,并分析了债券收益的非马尔科夫性和随机波动特征.在此基础上,在广义随机波动HJM框架下提出了非马尔科夫DTSM模型的构建方法,并分析了非马尔科夫性和随机波动性对于债券超额收益的可预测性及其经济价值实现的作用.最后,考察了我国市场上债券收益可预测性的来源.结果表明,我国债券收益可预测性具有很强的统计显著性,且可以转化为显著的经济收益.在此过程中,非马尔科夫性、随机波动性具有十分关键的作用.经济环境驱动的时变性风险溢价是我国债券收益可预测性的主要来源,而非涵盖随机波动因子也显著含有债券收益的预测信息.     

基金持股与交易行为对股价联动的影响分析

基于手工收集的基金交易数据,考察了基金持股和交易对股价中公司特有信息(以股价联动作为测度)的影响.研究发现:首先,基金持股对股价联动的作用受其持股比例大小的影响,只有当基金持股比例较高时,基金持股能够增加股价信息含量,降低股价联动性;其次,与基金持股相比,基金交易能够直接将公司特有信息融入到股价中,降低股价联动性,且相对于卖出行为,基金的买入行为能够传递更多的公司信息,对股价联动性的影响更大;最后,公司的规模越大,公司信息透明度越好,机构投资者的交易行为能传递更多的公司特有信息,对股价联动性的影响也越大.总之,基金的交易行为,推动了股票价格对公司特有信息的吸收,降低了股价联动性,提高了资本市场的信息效率.     

股票与外汇市场尾部风险的跨市场传染研究

随着国际经济环境联系的日益紧密,防范尾部金融风险的快速扩散与跨市场传染成为了各国政府当局与学术界的重要议题.在此背景下,采用条件自回归风险价值模型,准确测度了全球45个主要国家(地区)股票市场与外汇市场的尾部风险.同时,从体制区间效应的角度进一步探讨在非线性框架下进行研究的合理性,深入考察各经济体内尾部风险跨市场的非线性传染.其次,从动态视角分析尾部金融风险在我国股市与汇市间的动态演变,以及美国金融风险的跨国传染情况.最后,基于多元多分位数条件自回归风险价值模型,具体量化了各经济体尾部风险传染的强度,并展开跨国、跨市场的比较与分析.在此基础上,针对加强我国系统性金融风险的防范体系及监管方向提出了若干建议,它将有助于改进系统性金融风险的测度指标、化解国际股票市场与外汇市场尾部风险的外溢冲击,为我国防范跨市场的交叉性金融风险、维护金融稳定提供理论分析与实证检验的参考依据.     

个体投资者股市风险认知特征的研究

本研究采用分层抽样的调查方法,从南方证券有限公司所属的70多家营业部抽取了1840名股票个体投资者,进行了有关投资风险认知特征的问卷调查.结果发现,我国个体投资者存在着风险事件认知普遍偏低的情况,在追高风险和过度投机风险方面表现尤为突出,而股龄较长、资金拥有量较大的个体投资者对追高和过度投机的风险认知更为偏低.有关投资行为预测模型的分析结果表明,投资者的风险认知对投资绩效(含股市满意度和再投资行为)有较显著的正效应,政策信息、信息不对称性、上市公司信息发布对投资者风险认知有显著的正效应,上市公司回报和再分配对风险认知存在负效应影响.为此,提出了在市场监管和舆论宣传中对于个体投资者进行教育引导的建议.     

股票期权激励机制的多指数化和相对化设计及应用研究

股权激励契约效率受到经理人不可控因素的影响,从而出现激励扭曲现象.针对这些现象,论文把相对绩效评价思想融入到期权激励设计中,即期权激励契约中执行价格进行多指数化处理,并且把期权到期收益结构进行相对化处理,经过这样的处理就构建了多指数化相对股票期权的约定价格和定价模型;最后,在用实例对多指数相对股票期权激励效果进行检验时,并发现了两个重要特征:执行价格多指数化可以改变期权价值符号,由正值变为负值;期权收益结构相对化可以使期权价值发生数量级差异.     

情绪指数与市场收益: 纳入中国波指( iVX) 的分析

本文在 Baker 和 Wurgler( 2006, 2007) 研究框架的基础上, 将中国波动率指数( iVX) 作为一个新的情绪代理变量,结合传统的封闭式基金折价率、股票换手率和 IPOs 的数量等变量,运用主成分分析法构建了中国 A 股市场的情绪指数, 并分析了情绪指数与市场收益之间的依赖关系和预测效果． 研究发现,情绪指数与市场收益呈负向关系． 然而,其当期依赖关系并不显著,而情绪指数对其后第三周的市场收益有较显著的负向预测关系． 中国波指的加入能够明显提高这种预测效果; 相反,IPOs 的数量则并不是一个有效的情绪代理变量． 此外, 采用前两个主成分的加权并不比仅采用第一主成分构建情绪指数在市场收益预测方面表现得更好, 甚至表现得更差． 最后,分析了情绪效应的不对称性,发现正情绪指数对未来收益的影响要远远大于负情绪指数．     

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.     

经济政策不确定性与股票风险特征

构建了包含经济政策不确定性的随机贴现模型,通过参数校准、静态比较等方法,探讨了不同政策不确定性下股票风险的动态特征.在此基础上,通过实证模拟分析政策不确定性影响股票风险的传导机制,并通过组合分析法检验政策不确定性在股票风险形成中的作用,以此验证该理论模型在中国的适用性.最后,运用面板数据回归模型对政策不确定性与股票风险的关系进行量化分析.结果表明:1)政策不确定性能够通过企业现金流、贴现因子和相关系数等途径提高股票风险,该效应在控制传统风险因子、企业异质性因素和外部环境因素后依然显著;2)具有非国有性质、较低盈利能力和低资产增长率的企业股票更易受政策不确定性的影响;3)在经济萧条和改革幅度较大的阶段,政策不确定性对股票风险的溢出效应显著增强.     

基于危机条件概率的系统性风险度量研究

2007年次贷危机的爆发,令系统性风险的度量受到了广泛关注,但是目前常用的度量方法存在多种问题,不能较好地反映金融业系统性风险的实时变化。本文提出一种新的系统性风险度量方法——危机条件概率（Conditional Probability of Crisis,CPC）,将系统性风险定义为单个金融机构发生危机导致整个金融系统也陷入危机的概率,可以利用股票收益的下尾相关性计算得出。该方法概念清晰,较好地体现了系统性风险的内涵,并且可得到实时更新的系统性风险。实证基于中国49家上市金融机构的股票价格数据,得出了2007-2016年我国金融业及金融子行业系统性风险。结果显示：2014年下半年以来,中国整个金融行业的系统性风险呈明显上升的趋势,目前甚至已经显著高于次贷危机时期;证券业系统性风险在样本时间范围内一直呈显著上升趋势;银行业对金融行业的影响最大,证券业和保险业的影响力也在逐步上升。