基于Hawkes过程中美股市大幅波动互激效应的研究

近年来,由于中美经济联系日趋紧密,中美股票市场大幅波动的互激效应明显增强。本文考虑中美股市时差和法定节假日差异等因素,运用标值Hawkes过程对2006-2017年CSI300和S&P500大幅波动收益率数据进行建模,结果表明：（1）中美股市大幅波动互激效应存在不对称性,美股市场大幅波动对中国股市的互激效应更强;（2）中美股市大幅波动的幅度对互激效应不存在显著影响;（3）中美股票市场对于大幅波动互激效应的消化速度存在差异,中国股票市场消化美股大幅波动互激效应的速度较快。本研究对金融市场监管者和投资者均有一定意义。     

混频投资者情绪与股票价格行为

采用混频数据抽样模型(MIDAS)研究了混频投资者情绪对中国股市收益率及其波动的影响.通过构建日度、周度及月度这三种不同频率的投资者情绪,实证结果发现,混频情绪对当期收益率及其波动都存在显著的正向影响,并且与传统回归模型相比,MIDAS模型具有更强的解释能力.本文进一步使用GARCH-MIDAS模型研究了混频情绪对收益率波动长期成分的影响,发现混频情绪能够显著影响收益的长期波动.     

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。     

隐含波动率与实际波动率的关系：中美比较

  上证50ETF期权上市至今,中国期权市场表现出很多与美国市场显著不同的特征,由此引申出关于美国的经验是否适用于中国、中国期权市场定价是否有效的争论。         基于2015年4月16日至2017年12月29日的中国上证50ETF期权数据和美国S&P500期权数据,以股指收益率与波动率的相关系数以及股指收益率的历史分布为工具,从整体特征和横截面特征两个维度,研究隐含波动率与实际波动率的理论关系;以使用期权市场数据计算得到的隐含波动率数据、波动率微笑和实际波动率数据、0Delta组合的超额收益为工具,研究隐含波动率与实际波动率的实际关系;针对上述理论关系和实际关系进行中美比较。由于理论关系研究中未使用期权数据,因此通过比较上述两个维度下的理论关系与实际关系的差异,可以对中国期权市场的绝对定价效率和相对定价效率进行探究。         研究结果表明,在整体特征上,美国期权市场中隐含波动率与实际波动率的理论关系与实际关系相符,美国期权市场在绝对定价效率维度上有效;中国市场,尤其是牛市样本中,隐含波动率与实际波动率的理论关系与实际关系不相符,中国期权市场在绝对定价效率维度上被高估。在横截面特征上,美国期权市场中隐含波动率与实际波动率的理论关系与实际关系相符,美国期权市场在相对定价效率维度上有效;中国市场,尤其是牛市样本中,隐含波动率与实际波动率的理论关系与实际关系不相符,中国期权市场在相对定价效率维度上无效,低行权价的期权被低估、高行权价的期权被高估。在上述两个特征的研究中,相应构造的0Delta组合(策略)同样支持上述结论。         通过中美两国隐含波动率与实际波动率的理论关系与实际关系的研究,发现中美两国的市场状况存在差异,在中国期权市场上的研究和交易不能简单照搬美国经验,要仔细研究和利用中国市场的当前特征。监管层也应完善中国股票和期权市场制度,降低期权交易成本,实行股票现货交易(t+0)制度,完善股票现货做空机制,以使套利机制可以正常发挥作用,改善当前上证50ETF期权市场被高估的现象,使期权的保险功能正常发挥作用。     

基于C_TMPV的中国股市高频波动率的跳跃行为研究

运用2000年1月4日至2008年12月31日上证综指每5分钟的高频金融数据,采用核估计量估计中国股市高频波动率序列,运用修正的已实现门阀多次幂变差估计中国股市高频波动率的跳跃序列,实证分析中国股市高频波动率跳跃的各种特征,并运用ACD模型、ACH模型以及扩展的ACH模型进一步分析中国股市高频波动率跳跃的持续期的特征.研究结果表明,中国股市高频波动率及其跳跃都具有集聚的特征,高频波动率发生显著跳跃的比例相当高,高频波动率跳跃的幅度、强度和跳跃幅度的分布都具有时变性,而跳跃对高频波动率的贡献却具有相对稳定性;在样本期,中国股市高频波动率跳跃表现出较强的正相关性,且跳跃的持续期存在较强的长记忆性和周日历效应.     

上证指数波动持久性在牛熊市的差异

国外研究表明,股市波动持久性在熊市会表现出比牛市更高的倾向,本文运用CGARCH模型检验了中国上证指数的波动持久性在牛熊市的差异。样本划分为3个熊市和4个牛市区间,并考虑了涨跌停板等政策变量的影响。实证结果表明,股市在熊市阶段的波动持久性较低,在牛市波动持久性较高。鉴于以往研究通常把波动持久增大作为美国股市走熊的一种解释,我们的研究说明,这种解释在中国股市并不成立。我们更倾向于从投资者情绪的角度解释波动持久性变化的成因。     

基于UHF-EGARCH模型的股指期货市场实证研究

利用沪深300股指期货高频数据研究其日内效应和波动性特征.将高频数据所特有的价格持续期引入到GARCH模型中,并考虑到收益率序列波动的非对称性,建立UHFEGARCH模型,分别选取1分钟、10秒钟、1秒钟采集频率的数据进行实证,采用线性样条函数剔除日内效应影响,进一步研究短期波动性,并画出相应的非对称冲击曲线.研究结果表明,基于3种采集频率数据的绝对收益率和价格持续期呈现明显的周末效应和日内效应,绝对收益率的日内效应基本上呈W型,价格持续期的日内效应有U型、L型、W型和倒U型4种形态并存,并不是某种单一的形态;短期波动性具有明显的集聚性和非对称效应,其中坏消息的影响强于好消息的影响.     

金融工程中资产收益的连续时间模型评述

总结了在过去30年中金融资产收益连续时间模型的发展及主要成果,讨论了迄今连续时间模型参数估计的主要方法,其中特别讨论了MCMC方法;最后指出了现在和未来该领域研究所面临的主要课题。     

GARCH类模型波动率预测评价

GARCH类模型已经广泛运用于波动率的预测,但对模型的预测表现进行评价却受到了忽视,其主要原因是缺乏合适的衡量标准。本文首先运用GARCH类模型对上证指数收益率进行了全面的估计及样本外预测,然后以已实现波动率作为波动率预测的评价标准,通过M-Z回归和损失函数来评价GARCH类模型的波动率预测表现。结果表明,无论是样本内还是样本外,GARCH类模型都能够较好的预测上证指数的收益波动率。其中,偏斜t-分布假设下的GJR(1,1)模型的预测能力最强。     

基于马尔可夫转换GARCH模型的上海股市风险研究

在本文中我们将马尔可夫转换模型与GARCH模型相结合来分析上海A股和B股市场的风险结构,实证研究发现上海A、B股市场的风险具有明显的状态转换特征,高风险状态和低风险状态在波动值和波动持续期方面存在着较大的差异,而我们的模型能够较好的捕捉到这种状态相依特征.因此马尔可夫转换GARCH模型较传统的GARCH模型能够更好地刻画上海股市的风险特征和景气状况.