上证50ETF期权隐含波动风险对资本市场风险的预警能力分析

使用上证50ETF期权数据计算隐含波动率风险来刻画"常规"的波动,使用隐含尾部风险刻画非对称的隐含波动风险,构造出了对中国股票市场有显著风险预警能力的风险测度。首先,选取上证50指数和沪深300指数,使用两指数收益率序列的高阶矩作为股市未来的风险度量,用长短国债利差作为宏观风险的代理变量,证实了上证50ETF期权隐含波动率风险和隐含尾部风险对未来6个月内的股票市场风险和宏观风险都有显著预测能力。其次,使用有变点的分位数自回归模型对隐含尾部风险进行建模,并在贝叶斯框架下使用MCMC方法估计出了两个隐含尾部风险的突变日期:2016年3月3日和2017年12月15日。使用以上两个突变日期将股指序列和长短国债利差序列划分为三个时期,发现三个时期内的股票市场风险和宏观风险都有显著的差异。观察差异结果可以发现,当金融市场处于高波动风险时,宏观风险也相应较高,尾部风险呈高分位膨胀性;随着尾部风险的突变发生,金融市场和宏观市场风险开始降低并结束波动期,继而迎来一段时间的稳定上升;当市场一直处于较为稳定的上升状态并伴随着较低的宏观风险时,此时尾部风险逐渐增加并再次发生突变,预示着股票和宏观市场再一次迎来一段波动期。研究证明,期权隐含波动风险对股票市场乃至宏观资本市场都有显著的风险预警能力。     

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。     

基于尾部指数回归方法的CVaR估计以及实证研究

 在险价值VaR是一种非常重要的金融风险度量方法,近期也有很多关于动态VaR以及条件VaR (CVaR) 等方面的研究。根据金融资产的收益率具有重尾特征这一事实,本文假定金融资产收益率服从重尾分布,并假定重尾分布的尾部指数随着收益率发生变化。本文基于尾部指数回归模型对重尾分布的尾部指数进行估计,进而得到收益率尾部数据所服从的条件分布,并首次运用该方法对条件VaR进行估计。本文对沪深300指数进行了实证研究,得到CVaR的估计,并对估计得到的CVaR的预测效果作出检验,并与传统VaR估计方法进行了对比,实证结果发现本文的方法的预测效果更好。     

小麦期货风险监控模型实证研究

金融回报的厚尾性表明极端事件发生的概率要远远高于通常的正态分布假设.多头期货持有者对于如何适时监控极端事件的风险较为敏感.本文以郑州小麦商品期货为例,希望借助于极值理论的三种模型来选择最合适于多方的条件极值适时监控模型.     

多元t分布的尾部性质及其在股票市场的应用

研究多元t分布的厚尾性和尾部相依性,并用股票市场的真实数据来估计尾部相依系数,从而说明在金融市场尤其是股票市场中,用多元t分布来模拟数据比用多元正态分布更合理。     

厚尾稳定分布巨灾风险的集合分散效应

文章运用稳定分布和控制不等式理论,在厚尾分布假设和安全第一的决策框架下重新研究了巨灾风险的集合分散问题,发现当无限损失和总体损失有限时,分散构造风险组合反而增加了整体业务的尾部风险,而当个体损失有限时,上述命题仅在一定条件下成立。研究结论在一定程度上对近期巨灾风险研究中提出的"全球分散"以及"一体化风险"保单的有效性提出了质疑,巨灾风险管理模式仍需要进一步探索和创新。     

退回去的勇气

捕黄鳝的竹笼子真是精妙,做起来也不费事,却实用得很。一束细篾编织成拳头粗细的笼子,笼子尾部是进口处,一圈轻而薄的蔑瓣朝里形成一个漩涡状茬口。黄鳝被笼里的诱饵吸引,就从那篾缝里钻进去,但它在笼子里面没法转身,于是被收笼子的人提起来,没有一条能够逃脱的。     

沪深股市的风险测度研究

本文比较风险测度方法在不同置信水平下是否能力有效测度沪深市场风险.针对上证综指收益率具有自相关、波动集聚性和杠杆效应特征,运用ARMA-GJR模型对上证综指的负收益率序列进行MLE以求出条件均值和方差以及标准残差序列,运用10%的数据作为极值数据运用MLE方法来估计广义帕累托分布,还对风险测度方法的估计效果进行分析,认为极值VaR能有效测度沪深股市风险.     

波动率偏斜与风险中性偏度能预测尾部风险吗

论文从S＆P 500指数期权数据中提取出波动率偏斜与风险中性偏度指标, 采用Logistic模型研究了波动率偏斜/风险中性偏度是否对未来真实的市场尾部风险具有预测力。结果发现, 波动率偏斜/风险中性偏度仅含有未来市场尾部风险的一定信息, 但并不能准确预测未来市场尾部风险发生的状态。相反, 波动率偏斜/风险中性偏度与投资者情绪指标显著相关。     

均值尾部相关系数及其在金融领域的应用

传统尾部相关系数用于刻画变量之间的极值相关性,但这种相关系数存在对相关性信息刻画不完全的问题。为能够捕获更多的非极值相关性信息,本文提出均值尾部相关系数的概念,研究了均值尾部系数同Copula理论之间的关系,并以t Copula为例分析了四种均值尾部相关系数的变化特征。通过将均值尾部相关系数和传统尾部相关系数分别应用于沪深股市的相关性研究,从实证角度验证了这种相关系数的实用价值。