欧债危机环境中资产组合ES模型比较研究

本文以中国上证综指、德国法兰克福DAX指数、美国S&P500指数为研究对象,分别运用DCC-GARCH及时变Copula-EVT模型建模,探讨了欧债危机爆发后股市间相依关系的变化状况。在此基础上,将三个股指收益两两组合,分别建立了各类模型假定下的资产组合预期损失ES模型,并通过后验分析方法,探讨了危机爆发后,各类ES风险模型测度精度的变化状况及对比结果。实证研究表明：欧债危机爆发后,时变Copula-EVT-ES的风险测度准确度明显高于DCC-GARCH-ES模型;边缘分布模型的选择对于时变Copula-EVT-ES模型的测度精度具有重要影响。综合对比分析发现,在金融市场极端波动的状况下,能够捕捉杠杆效应且善于刻画厚尾特征的时变t-Copula-AR（1）-GJR（1,1）-EVT-ES模型能够取得相对较好的风险测度效果。     

反馈交易规则与股指收益自相关：对上证综指的实证研究

本文研究了反馈交易规则与上证综合指数日收益自相关之间的联系,结果表明正反馈交易将导致收益负的自相关,且相关系数绝对值随波动增大而增大,从而整个收益表现出随波动变化的序列相关.同时与其他发达国家相应研究结果的对比发现,正反馈交易对上证综指收益自相关的影响更小且收益整体波动更强,表现出新兴市场的特征.     

基于SV-M模型的股票市场风险溢价与波动关系研究

资产收益的风险溢价是金融经济学研究的基本问题。在深入考察现有的两种收益与波动关系模型(GARCH-M和SV-M)差异的基础上,以新兴股票市场中的上证综指和成熟股票市场中的标准普尔500指数为例,运用更具理论优势的SV-M模型,实证考察了两种类型市场中风险溢价与波动率之间关系的不同状况。研究结果显示,上证综指的波动率对其风险溢价有负向影响,而标准普尔500指数的波动率对其风险溢价有正向影响;但无论影响方向正负,波动率对风险溢价的影响都是非常微弱的。论文结合两种市场中的不同波动状况对实证结果进行了解释。     

基于混合Clayton Copula模型的原油价格与油轮市场的风险传染效应研究北大核心

原油价格波动与油轮市场紧密相关,新冠疫情发生以来,国际原油价格和油轮运价波动剧烈,投资风险加剧.因此,研究疫情对原油价格与油轮市场的影响是疫情环境下控制风险、优化投资策略的重要方式之一.本文通过偏t分布ARMA-GARCH-混合Clayton Copula模型分析新冠疫情发生前后原油价格和油轮整体市场及其细分市场的依赖关系变化及尾部风险变化.首先,通过偏t分布ARMA-GARCH模型来捕获原油价格和油轮整体市场及其细分市场各自收益序列的波动性特征;其次,应用混合Clayton Copula模型来描述收益序列间的非线性依赖关系,并运用尾部风险系数揭示新冠疫情发生前后原油价格对油轮市场的风险传染情况.研究表明,各样本期间原油价格对油轮市场的负相关性均强于正相关性,疫情发生后,原油价格对油轮市场的正相关性降低,负相关性增强,其中,WTI原油期货对VLCC型油轮运价的负相关性增幅最大.此外,各样本期间原油价格对油轮整体市场及其细分市场间均存在风险传染效应,且同向风险远远小于反向风险.新冠疫情发生后原油价格对油轮市场的同向风险降低,反向风险传染大大加剧,其中,下上尾风险增加程度小于上下尾风险.投资者及其利益相关者在进行油轮相关业务时应关注国际原油价格有利消息的发生,以期最大限度降低损失,同时关注原油价格不利消息的发生,以期获得最大收益.     

全球金融危机下的股票市场波动跳跃研究——基于高频数据的中美比较分析

本文以雷曼破产日至2009年1月底这段时期内上证综指、恒生指数以及S&P500指数的日内高频数据作为研究对象,采用跳跃显著性检验方法和扩展HAR模型,对波动跳跃特征进行了实证研究.结果表明:雷曼危机导致股市波动的显著提高,但中国内地股市受到的影响最小;中国香港股市成为波动跳跃发生频率最高、跳跃幅度最大的市场,且波动跳跃主要发生在夜间休市时间内;雷曼危机使得波动率模型的预测精度大大降低,股市风险变得更加难以预测,对于新兴市场来说这一现象更加明显.     

次贷危机及其对我国房地产市场的影响

爆发于美国的次贷信用危机使各国投资者损失惨重,银行间信用濒临瓦解,金融市场出现剧烈震荡。本文分析了次贷危机爆发的背景、扩散以及内在机理,研究了危机通过利率、外商房地产投资、购房者心理预期、产业政策等因素对我国房地产市场产生的不同影响,并运用事件分析法分析了危机的整体影响。在此基础上,提出了相应的政策建议供有关决策部门参考。     

中国ETF期权Delta对冲收益的日夜特征研究

期权市场是现代金融市场的重要组成部分,研究期权市场Delta对冲收益的日夜特征,对于理解期权市场运行机制以及降低金融市场风险具有重要意义.本文使用我国2015年—2021年股票ETF期权数据,研究了期权Delta对冲收益的日夜特征.研究结果表明,总体上Delta对冲的隔夜收益为负、日内收益不显著;认购期权和认沽期权的Delta对冲收益具有非对称性,即认购期权日内为负、隔夜为正,而认沽期权恰好相反.即使替换为基于波动率和标的资产价格关系的对冲模型,非对称性异象仍然存在.这些发现不同于美国期权市场的Delta对冲收益日内为正、隔夜为负的特征.本文进一步探讨了可能的成因：从风险溢价看,波动率风险溢价可以解释总体上负的隔夜对冲收益,但是不能解释Delta对冲收益的非对称性;从模型误差看,模型误差与标的资产收益共同作用影响了Delta对冲收益;从交易制度看,T+1交易制度约束造成了标的资产日夜收益反转,进而导致了对冲收益的非对称性,并且T+1交易制度约束越强,对冲收益的非对称性越明显.本文将丰富我国期权市场Delta对冲效率、交易制度对金融市场影响的相关研究,有利于提高投资者的风险管理水平、增进监管者对市场行为的理解,从而推动中国多层次资本市场的高质量发展.     

房地产市场与银行业系统性风险北大核心CSCDCSSCI

中国房地产市场通过贷款违约及其与银行业之间的耦合作用等渠道影响银行部门风险.基于持有共同资产网络模型,考虑上述两种渠道引发的银行业系统性风险.时间维度而言,房地产贷款违约造成的直接风险远小于降价抛售带来的间接风险.空间维度而言,5家大型商业银行、招商银行、浦发银行等是系统重要性银行,华夏银行、广发银行和招商银行等是系统脆弱性银行,个人住房抵押贷款等是系统重要性资产.研究发现资产结构、银行结构和加权资产结构等是重要的风险因素,系统性风险错配指数可以刻画中国银行业系统性风险状况.通过耦合作用分析发现,银行业系统性风险同时也会对房地产市场形成冲击作用,两者风险的相互强化加剧了风险爆发程度.     

房地产市场与银行业系统性风险

中国房地产市场通过贷款违约及其与银行业之间的耦合作用等渠道影响银行部门风险.基于持有共同资产网络模型,考虑上述两种渠道引发的银行业系统性风险.时间维度而言,房地产贷款违约造成的直接风险远小于降价抛售带来的间接风险.空间维度而言,5家大型商业银行、招商银行、浦发银行等是系统重要性银行,华夏银行、广发银行和招商银行等是系统脆弱性银行,个人住房抵押贷款等是系统重要性资产.研究发现资产结构、银行结构和加权资产结构等是重要的风险因素,系统性风险错配指数可以刻画中国银行业系统性风险状况.通过耦合作用分析发现,银行业系统性风险同时也会对房地产市场形成冲击作用,两者风险的相互强化加剧了风险爆发程度.     

金融衍生品交易与商业银行绩效——基于美国的经验

利用18家美国银行控股公司2005年第2季度-2008年第3季度的面板数据,建立固定效应和随机效应模型,考察金融衍生品交易行为对商业银行收益和风险的影响,在对银行持有衍生品头寸目的加以区分的基础上深入研究整体上、分类样本以及次贷危机前后金融衍生品交易行为对美国银行控股公司收益和风险的影响.研究结果表明,在整体上非交易衍生品面值规模越大.银行的收益越大,但增加了银行的整体风险;相对于主导型银行,参与型银行可能持有更多的衍生品投机头寸,从而增大了自身的系统风险;美国银行控股公司在次贷危机前相对于危机后持有更多的衍生品投机头寸,从而增大了自身的系统风险;商业银行使用金融衍生品行为是一柄双刃剑,如果商业银行严格利用金融衍生品对冲基础资产风险,金融衍生品的利用对银行而言也许是一种有益的管理尝试,但是如果商业银行过多地用金融衍生品进行投机以获取较高的收益,金融衍生品的利用会导致银行整体风险的上升.     

基于微博情绪信息的股票市场预测

行为金融理论的研究表明,股票投资者在进行投资决策时,容易受到自身的因素如情绪与心理因素的影响.以行为金融理论为依据,作出基本假设:微博情绪信息反映的社会整体情绪倾向能够影响并预测股票市场整体价格走势的变化.实证过程包括抓取新浪微博数据并进行预处理,生成情绪倾向时间序列,通过格兰杰因果关系检验上证指数时间序列与情绪倾向时间序列间的相关关系,建立支持向量机模型预测股票市场价格的变化采验证假设的正确性.实验结果显示加入微博情绪信息的预测模型能够获得更高的准确率,进而证明了本文所作假设的正确性.     

中国证券市场周末效应研究

周末效应作为一种各国证券市场共有的市场异例现象,在EMH的研究中具较重要的研究价值和地位,受到西方学术界的广泛关注和探讨。本文以标准的随机游走模型为基础,利用沪深股票市场近十年的历史数据,对中国证券市场是否存在“周末效应”进行实证检验和分析,并据此对中国证券市场是否达到弱式有效性提出自己的看法。     

中国股市与国际股市的极值风险传导效应研究

本文针对股市中具有的部分典型事实构造股市指数损失的标准残差序列,并运用EVT对其极值尾部建模进而估计出股市指数的动态极值风险,然后基于Granger-Causality检验方法分析中国股市与国际上主要股市之间的极值风险传导效应。结果表明,在过去相当长时间内,中国大陆沪市与其它三个国际股市不存在风险传导效应而处于分割状态,但自2007年起,中国大陆沪市可以通过香港市场与其它国际股市进行极值风险传导;日本东京股市极值风险单向传导给香港股市,香港股市又单向传导给美国纽约股市;日本东京股市和美国纽约股市的极值风险存在明显的双向传导关系。     

我国证券市场行业间收益率的极值联动效应实证研究

本文对我国证券市场行业指数收益率的极值联动关系及其决定因素进行了实证研究.较以往的研究,本文在研究方法和内容方面作了如下拓展:1)引入联合极值点(Coexceedances)概念来分析行业间收益率的非线性极值联动关系;2)运用多项选择模型,估计和推断行业间收益率极值联动的影响因素.研究发现:1)证券市场行业间收益率的正 (负) 极值联动与市场的波动率正相关;2)经济景气指数和无风险利率对行业正 (负) 收益率极值联动影响不同,经济景气指数仅对行业间正的极值联动有显著影响,无风险利率仅与行业间收益率负的极值联动显著正相关;3)波动的持续性对行业间收益率正 (负) 的极值联动无显著影响.本文研究结果为组合投资者的风险控制和市场管理者的政策制定提供参考依据.     

投资者关注能提高市场波动率预测精度吗？——基于中国股票市场高频数据的实证研究

本文选取百度网络搜索数据，构建了新的投资者关注指标；以上证指数和深证成指高频数据为研究样本，研究了不同的投资者关注水平与市场波动率之间的领先滞后关系；之后，本文将投资者关注因子纳入到ARMA类和HAR类模型，建立了新的投资者关注波动率预测模型；通过与传统模型的样本外预测比较，重点研究了投资者关注能否提高市场波动率预测精度这一问题。本文实证结果表明，投资者关注不仅可以提高现有波动率预测模型的样本内拟合能力，而且在投资者高关注时期，投资者关注可以显著且稳健的提高波动模型的样本外预测能力。这说明，投资者关注具有对股票市场的解释能力及更强的预测能力。此外，本文的研究结论还具有一定的应用价值：对个人和机构投资者来说，可以"先人一步"的把握市场发展趋势，增加获利机会；对监管部门而言，可以强化市场监管绩效，加快形成完备有效的股票交易市场。     

中国股市与周边股市波动风险传导效应研究

由于金融资产收益的条件波动率不仅是金融市场风险度量的重要指标,而且呈现出明显的杠杆效应。因此,本文运用能够刻画波动率杠杆效应的LGARCH(Leverage GARCH)模型对金融市场条件波动率进行建模分析,进而运用Granger-Causality检验分析了中国股市与周边股市波动风险的传导效应。实证结果表明,在整个样本区间,上海股市与周边重要股市的联系比较微弱,仅与香港股市存在一定的风险传导关系,而与东京、新加坡股市却不存在传导关系。然而,在我国股市对境外合格机构投资者(Qualified Foreign Institutional Investors,QFII)开放后,中国股市与周边股市的波动风险传导关系明显异于对QFII开放之前和整个样本期的风险传导关系,上海股市与香港、东京、新加坡股市间的波动风险传导关系均显著增强。     

基于有限理性的股票灰色定价与股票市场非有效性现象

本文从有限理性的角度,对折现现金流定价模型给出了一个灰色数学描述,引进了信心度的概念,建立了一个含有投资人行为心理为参数的模型,提出了灰色有效市场假说;最后利用该模型和灰色有效市场假说,把股票市场的非有效性现象纳入了一个解释框架.     

我国股市的虚拟化问题分析

力图从马克思虚拟资本的理论视角出发,探讨我国股市的资本虚拟化程度和我国股市泡沫适度性问题以及如何最大程度的发挥虚拟资本“双刃剑”效应中的优化资源配置、为企业积累资本的作用,抑制其隐藏着的导致股市泡沫和泡沫经济的可能性。     

中国证券市场的投资者情绪研究

从行为金融学角度,以2004年1月～2008年6月中国证券市场基金和股票的交易数据为研究样本,采用面板数据模型和动态组合分析方法系统考察中国投资者情绪与股票收益率、股票的市场关注程度、公司规模之间的联系.通过建立基于资金流量的投资者情绪指标,详细探讨投资者情绪对不同股票收益率变化的敏感性,揭示投资者情绪的形成原因、影响因素及其变化趋势.研究结果表明,股票收益率的波动随着投资者情绪的提高而增强;市场关注度越高的股票,投资者赋予的情绪越低;投资者对股票的情绪波动随着公司规模的增加而减弱.实证检验的结果验证了投资者情绪在中国股票市场中的重要作用,因此关于证券市场投资者情绪运行模式的研究对于中国资本市场泡沫的预警、监管机构制定政策都具有现实意义.     

中国A、H股市场分割的根源分析

按照投资者的身份不同,中国的股票市场可分为A、B、H股三个市场,三个市场处于严重的分割状态,其最显著的表现就是A、B或A、H股双重上市公司股票的价差现象。本文拟以A、H双重上市股票为例,深入分析价差产生的原因,揭示中国股票市场分割产生的根源。