基于晶格场理论和动态规划的国债期货定价研究

通过用一个二维量子场取代传统金融上的布朗运动,构建了可有效纳入国债远期利率在到期时间和日历时间两个维度上的不完全相关性的量子场理论模型,并离散化二维量子场,得到国债远期利率的晶格场理论模型,同时结合动态规划方法,将国债期货的所有交易交割规则纳入一个模型进行建模,实现在统一的模型框架下对国债期货及其内嵌的择时期权和质量期权进行定价。研究结果亦表明,所构建的国债期货定价模型的定价效果均显著优于传统的主流两因子HJM模型,且与真实市场结算价的贴合性均很强,特别地,在临近交割月份,其定价误差均降至0.05%以内。而各国债期货合约的质量期权价值都在其对应的国债期货面值的2%至6%之间,其择时期权价值大部分时间都在0附近徘徊,但随交割月份临近,择时期权价值开始迅速上升,最大时约为期货合约面值的0.6%。     

基于状态转移信息对FF三因子模型的改进

以1995年6月-2005年12月期间在我国沪深A股市场上市的全部股票为样本,本文实证发现,在新的样本期间,FF三因子模型不能对组合收益作出完全的解释。为了基于现代金融理论的基本观点对组合收益作出完全解释,本文利用状态转移信息对无条件的FF三因子模型进行改进,实证发现,改进后的状态转移的条件定价模型对我国股市的组合收益作出了完全解释。由此得出结论认为,在解释组合收益时,状态转移的条件定价模型是一个优于无条件FF三因子模型的模型。     

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.     

基于调整成本的产出-资本资产定价模型研究

在一般均衡经济框架下,研究企业投资过程中的调整成本对股票收益率的影响,推导出包含市场因子、产出绩效因子、BM因子及调整成本因子的四因子产出-资本资产定价模型。利用中国股市上非金融A股上市公司年报及股价月度数据,考察了我国股市的股票收益率变动。实证研究发现:四因子的资产定价模型能解释中国股市上88%的股票收益变动,显著优于CAPM和FamaFrench的三因子模型。     

随机期限结构与国债定价模型

假设债价扩散函数v(t,T)为时间t的二次函数,是利用风险中性方法建立随机期限结构模型的关键;而随机期限结构模型又是建立债券定价模型的基础。本文不但介绍了有关的理论模型,而且利用我国国债市场的价格数据进行实证研究,建立了具体的瞬态年利率随机期限和国债961的定价模型。     

无套利Nelson-Siegel模型在中国国债市场的实证分析

无套利Nelson-Siegel模型形式上具有Nelson-Siegel模型的简约性,本质上是满足无套利假设的仿射类动态模型。本文以Fama-Bliss方法获得的上交所国债利率期限结构为研究对象,利用卡尔曼滤波法方法实证分析了无套利Nelson-Siegel(AFNS)模型在中国国债市场的适用性。研究发现估计出的AFNS模型能够很好反映我国国债市场利率期限结构的动态特征,模型中的三个状态因子能更有效地描述中国国债收益率的水平、斜率和曲率因子的动态变化,而收益率调整项的非线性作用使得该模型能有效减少对中国国债长期收益率的拟合误差。和动态Nelson-Siegel模型的对比分析表明,相关因子假设的无套利Nelson-Siegel模型样本内拟合能力更佳,独立因子假设的无套利Nelson-Siegel模型则具有最优的样本外预测能力。     

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.     

利率期限结构的三因子高斯动态模型及应用

国内文献主要集中于仿射模型在我国利率期限结构中的应用,对高斯动态期限结构模型(Gaussian Dynamic Term Structure Model, 简称GDTSM)的研究几乎是空白。基于JSZ规范化形式,本文首次构建了三因子高斯动态期限结构模型,并基于极大似然估计法给出了模型参数的估计过程。利用该模型对2008年1月4日至2012年4月28日上海银行间同业拆放利率(Shanghai Inter Bank Offered Rate, 简称SHIBOR)的期限结构展开实证研究,同时对模型估计误差项进行多层次分解,重点探讨了利率期限结构的内在结构特征。研究结果显示:(1)三因子GDTSM模型能够很好地拟合和预测SHIBOR市场利率;(2)水平因子和斜率因子是短期利率期限结构的主要影响因素,曲度因子是长期利率期限结构的主要影响因素。作为利率期限结构实证研究的技术基础,三因子高斯动态期限结构模型为国债及其衍生品定价和风险管理提供一种新的技术支持。     

投资者交互网络“模体”对股票资产价格影响研究

传统的资产定价模型从市场的角度对资产价格进行定价,但是市场背后的投资者交互行为与股票资产价格关系密切,仅从市场的角度无法完全解释资产价格。本文使用复杂网络分析方法对投资者线上交互关系进行建模,通过股票论坛投资者交互网络的网络模体结构特征刻画投资者线上交互模式,并在Fama-French三因子模型的基础上加入了投资者交互模式因子构建四因子定价模型,研究发现,投资者交互因子具有较强的定价能力,并且加入交互因子的四因子模型定价效果比传统三因子模型和动量因子四因子模型更好。本研究为大数据框架下非结构化文本信息的市场价值提供了实证依据。     

利率期限结构估计模型的比较——基于沪深交易所国债

本文沿着数量模型方法的思路,以上海和深圳证券交易所的国债价格为研究对氛利用三次样条函数和NsS模型构造中国国债的利率期限结构,对我国国债利率期限结构进行分析与评价.     

仿射模型、广义仿射模型与上交所利率期限结构

本文以上交所利率期限结构从1996年6月至2003年2月的周样本数据作为分析对象,发现样本期内利率期限结构的平均形状是上斜的,而短期利率的基本趋势是下降的,说明长期债券具有较高的风险金。然后利用卡尔曼滤波法,实证分析了连续时间的两因子仿射、广义高斯仿射利率模型。结果表明模型下的利率期限结构与实际观测到的利率期限结构形状基本相同,说明模型能够反映利率期限结构的横截面特征。但两个模型对1,2,3,5,7年期利率的预测误差表现出一定序列相关性,说明模型还不能够很好地描述利率期限结构的时间序列特征。     

中国利率期限结构的理论与实证研究——基于无套利DNS模型和DNS模型

随着中国利率市场化进程的推进和利率衍生产品的丰富,利率作为证券定价的核心变量之一,如何对其进行有效预测成为资产定价的关键。无套利DNS利率模型是在DNS模型的基础上发展而来,理论研究表明它是受约束的高斯仿射过程。本文以2005-2012年上交所国债价格月度数据隐含的利率期限结构为样本,利用准极大似然法对无套利DNS模型和DNS模型进行估计,研究结果表明:无套利DNS模型兼顾了仿射利率模型的无套利条件和DNS模型实证效果;它保持了DNS模型的预测优势,所有期限的预测误差都在1.5个基点以内;模型常数调整项的特征是随着利率期限的延长,调整力度逐步增强。     

基于MCS方法的高斯仿射利率期限结构模型研究

本文在最小卡方估计方法基础上研究了高斯仿射利率模型的参数识别和估计问题。以标准化高斯模型为起点,从结构化模型和简约化模型参数的函数关系出发研究高斯仿射模型的可识别性,最小卡方估计量继承了结构化模型极大似然估计量的所有渐进性质并保证了参数估计量的可靠性。以上交所2006-2013年隐含于国债价格月度数据的零息票收益率为样本采用最小卡方方法实证研究了高斯仿射期限模型,结论表明高斯仿射模型很好的拟合了观测的期限结构,并且整体上看简约型和结构型参数估计量的统计性质的优劣具有一致性。     

动态Nelson-Siegel模型与无套利约束相容吗？——来自中债国债收益率曲线的经验证据

实践上成功的动态Nelson-Siegel利率期限结构模型,存在不能排除无套利机会的理论缺陷,而符合金融理论的无套利仿射模型却在实证绩效上表现不足。通过对两个模型的估计和比较,本文旨在检验动态Nelson-Siegel模型能否在中国国债市场产生与无套利约束相容的收益率曲线。采用中债即期收益率数据的实证研究显示,中国国债市场存在显著的时变性风险价格,确认了期限溢价的存在,但无套利约束并未明显地改善预测绩效。此外,利用模拟收益率数据的检验发现,无套利模型下的载荷参数估计量,在统计上显著不同于来自于动态Nelson-Siegel模型的载荷,即无证据表明中国国债市场的动态Nelson-Siegel收益率曲线与无套利性是相容的。     

基于MCMC的金融市场风险VaR的估计

针对现有 Va R计算中主流方法的缺陷 ,创新性地提出了一种基于马尔科夫链蒙特卡洛(Markov Chain Monte Carlo,MCMC)模拟的 Va R计算方法 ,以克服传统 Monte Carlo模拟的高维、静态性缺陷 ,提高估算精度 .通过对美元国债的实证分析和计算 ,验证了 MCMC方法的优越性 .     

中国利率期限结构平滑样条拟合改进研究

在FNZ模型和Waggoner模型的基础上,结合中国国债市场的发展现状,从拟合对象、粗糙度惩罚项的函数形式、参数估计方法、最优化目标函数形式以及估计样本等五方面进行修正和改进,提出利用可变粗糙度惩罚项三次平滑样条改进模型来拟合中国的利率期限结构,并利用上交所国债市场2002年1月1日至2003年12月31日的国债收盘价格数据对该模型进行实证研究.结果发现,笔者提出的改进模型能够较合理、有效地估计较为完整的中国静态利率期限结构.     

Intra-firm Adoption Decisions:: Role of Inter-firm and Intra-firm Variables

The subject of this paper is intra-firm adoption decisions, a relatively unexplored research area in the marketing literature. We develop a conceptual model in which two sets of independent variables are hypothesized to influence the intra-firm adoption decisions, i.e. (1) variables known from the inter-firm diffusion literature, (2) variables specifically relevant for intra-firm analyses of innovation acceptance. Hypotheses are developed and tested in an application in the domain of finance: the intra-firm adoption decisions regarding the common European currency by the treasury, purchasing and sales departments of European companies. Data were obtained from treasury, purchasing and sales managers (441 respondents in total) from companies located in five different European countries. The results of logistic regression show that the proposed intra-firm variables are indeed important explanatory variables that should be included in intra-firm analyses. Moreover, for the inter-firm variables we found differences in the effects between departments, which demonstrates the very need for an intra-firm analysis.     

基于新改进GM(1,1)模型的中国企业债券融资发展预测

我国企业债券市场明显滞后于整个资本市场的发展,加快发展企业债券市场的呼声日高。但是去除企业债券发展的束缚是一个渐进的过程。在此背景下,本文对我国企业债券融资发展进行定量预测。考虑到影响我国企业债券发展的因素较多且不确定,笔者采用灰色系统GM(1,1)模型进行预测。GM(1,1)模型是有偏差的灰指数模型,其精度取决于背景值的构造形式和初始条件的选取。已有的研究文献均是从一个侧面单独改进GM(1,1)模型,这里,笔者提出一种同时优化背景值和初始条件的新GM(1,1)模型。笔者发现新优化GM(1,1)模型比单独优化背景值或单独优化初始条件有更高的模拟精度。在此基础上,利用新改进GM(1,1)模型对我国2010年之前的企业债券余额进行了预测。     

短期利率模型在上交所债券市场上的实证分析

以中国上海证券交易所从债券价格导出的0.5年期利率的周度数据为分析对象,使用SNP法,估计出短期利率的条件密度函数,发现其条件分布具有明显的异方差性和非正态性.然后利用EMM法实证分析了常用的连续时间的单因子和两因子短期利率模型.单因子短期利率模型包括Vasicek模型,CIR模型,CKLS模型等,两因子利率模型包括Gallant,Tanchen给出的随机波动率模型和Balduzzi等人的随机均值回复模型.实证结果表明所有的单因子短期利率模型都不能很好地描述中国上海证券交易所债券市场上的短期利率变化,CKLS模型是它们中表现最好的单因子利率模型.随机均值回复模型也不能描述短期利率的变化,只有随机波动率模型可以描述上海证券交易所的短期利率的变化.