基于MRS-GARCH模型的中国股市波动率估计与预测

基于误差项服从正态分布、t分布、广义误差分布的GARCH族模型和MRS-GARCH模型对中国股市波动的结构变化特征进行了实证研究。结果表明,中国股市存在显著的高、低波动状态,两种波动状态的ARCH和GARCH项系数存在较大差异;高、低波动状态均具有较长的持续时间,低波动状态的持续时间长于高波动状态的持续时间,且中国股市更易于从高波动状态转向低波动状态;MRS-GARCH模型预测效果总体上优于GARCH族模型,基于正态分布的MRS-GARCH模型短期预测效果较好。     

考虑方差结构突变的股市收益波动非对称性研究

股市收益波动非对称性的研究对于构建准确的资产价格模型以及市场波动性的预测来说都是至关重要的.但在我国股市收益波动中是否存在内生的结构突变,结构突变是否对股市收益波动的非对称性特征产生影响等问题上却缺乏探讨.利用引入了结构突变的ARCH族模型考察了我国股市收益波动的非对称性.研究结果发现,引入结构突变后的ARCH族模型对股市收益波动的拟合效果更好.在考虑了结构突变后,股市收益波动的持续性降低,非对称性现象虽然存在,但好消息和坏消息对股市收益波动的影响程度却发生了变化.     

基于极端分位回归模型的原油股市动态相依关系研究

针对国际原油价格对股市波动影响效果,提出极端分位回归的模型检验方法.利用金融时间序列数据,通过加入结构突变,构建分位回归模型分析股票收益问题,根据中国等原油进出口国家股市收益进行实证分析,研究变量之间的相依关系.研究结果表明动态尾部相依普遍存在于国家股市中,国际原油对国家股市的冲击存在明显的异质性,原油可以较好的对冲风险投资.随着石油价格的波动,国家股票收益会因此受到影响,不同国家股市在不同分位点随着石油价格变化的波动出现异质性.     

基于便利收益视角的投机与大宗商品价格波动分析——以天然橡胶为例

从便利收益视角来分析投机与大宗商品价格波动的关系,首先导出了基于IGARCH模型的动态便利收益近似计算式,并据此来判断投机行为是否引起价格与供需基本面的脱离;然后构建了包含动态便利收益的投机套利模型来度量投机行为对价格的影响强度.最后对天然橡胶市场的投机情况进行了实证分析.结果表明,总体上看,短期价格对投机者的预期反应敏感,使市场产生"自我实现的预言"效应;投机行为引起天然橡胶价格与供需基本面脱离,起到了推涨助跌的作用,加剧天然橡胶价格波动.     

半参数门限广义非对称随机波动模型研究

为了能够同时刻画和描述金融资产收益序列的偏态、厚尾以及序列的门限效应、非对称杠杆效应等特性,提出把门限广义非对称随机波动模型与非参数Dirichlet过程混合模型有机结合,构建了半参数门限广义非对称随机波动模型,并对模型进行了贝叶斯分析.实证研究中,利用上海黄金价格收益率序列数据进行建模分析,结果表明:半参数门限广义非对称随机波动模型能够有效地刻画上海黄金价格收益率序列波动率的动态特征.     

随机利率下产量保险定价

通过假设利率的随机过程遵循Heath-Jarrow-Morton(1992)模型,以及利率波动结构和价格波动结构仅为时间的函数,扩展了Kunt K.Aaese(2004)产量保险模型,并借助多元正态分布函数得到其显示表达式.     

具有价格参照效应的订单农业供应链决策模型

构建了具有损失规避特性和价格参照效应的农户与风险中性的公司组成的两级订单农业供应链的基本模型,引入经济理论价格参照效应,深入研究了收购价格随机以及受价格影响的市场需求随机的双重不确定情形下,公司的成本分担因子以及农户的价格参照点、损失规避度、收购价格的波动对公司与农户决策的影响.研究结果发现,农户的价格参照点、损失规避度以及收购价格的波动的增加均会降低公司与农户的收益;公司在随行就市、保底收购的收购策略下的收益高于随行就市、成本分担下的收益,对于农户则刚好相反.     

投资者情绪对上证50ETF隐含分布偏度影响的实证研究

从期权价格中提取信息的传统做法是借助于隐含波动率,然而,通过与标的资产的历史数据对比发现,隐含波动率并不能比历史波动率提供更多的市场预期信息。考虑隐含波动率是利用Black-Scholes模型所导出,意味着模型设定风险也可能会影响到结论的客观性与准确性。为了克服传统方法的不足,本文尝试从一种无模型的视角,利用矩方法展开相关研究。该方法不依赖于任何模型和假设,避免了对定价核以及中性概率分布的讨论,直接由期权价格得到股票收益的隐含分布,利用状态价格来确定市场预期收益与风险厌恶。在分布曲线足够光滑(可导)的条件下,通过对行权价格求导得到标的资产未来收益的隐含风险中性概率密度,并测算出隐含分布的高阶矩特征。     

基于带隐含波动率的混频条件自回归极差模型的股市波动率预测研究

极值理论表明价格极差是波动率的一个有效的估计量。同时,众多研究表明,基于期权价格的隐含波动率包含了市场前瞻性的信息。本文在经典的基于极差的条件自回归极差(CARR)模型基础上,充分考虑价格极差的长期动态性以及期权隐含波动率包含的信息,构建了带隐含波动率的混频CARR (CARR-MIDAS-IV)模型对极差波动率进行建模和预测。CARR-MIDAS-IV模型通过引入MIDAS结构能够捕获条件极差的长期趋势过程(长期记忆特征)。而且,CARRMIDAS-IV模型同时考虑了极值信息以及隐含波动率包含的关于未来波动率的信息(前瞻信息)对波动率建模和预测。采用恒生指数和标普500指数及其隐含波动率数据进行的实证研究表明,充分考虑条件极差的长记忆性(MIDAS结构)以及隐含波动率包含的信息对于极差波动率建模和预测具有重要作用。总体而言,本文构建的CARR-MIDAS-IV模型相比其他许多竞争模型具有更为优越的数据拟合效果以及波动率预测能力。特别地,CARR-MIDAS-IV模型对于中、高波动期波动率的预测具有较强的稳健性。     

带跳随机利率与波动率模型的远期生效期权定价

本文研究了市场利率,基础资产价格及其波动率过程满足一类多元仿射跳扩散模型的远期生效期权定价问题,其中市场利率和波动率过程与基础资产相关且具有共同跳跃风险成分.利用Fourier反变换和远期测度技术,获得了欧式远期生效看涨期权价格的解析显示解.应用数值计算比较了利率,波动率过程对期权价格的不同表现,并分析了模型中主要参数对期权价格和对冲策略的影响.数值结果表明,利率和波动率因素,以及跳跃风险参数对期权价格有显著作用,这表明了多元仿射跳扩散模型具有较好拟合实际的能力.     

基于Copula的供应链金融质物组合价格风险测度研究

本文选取白银、铝和铜三种供应链金融质物作为研究对象,在分析三种质物收益率统计特征的基础上,引入Copula模型刻画供应链金融业务中质物收益率的“尖峰厚尾”特征以及质物收益率之间的非线性相关结构;采用Monte Carlo模拟方法测度考虑到极端情况下的质物组合价格风险值CVaR;利用时间平方根法则测度长周期视角下质物组合的价格风险。将CVaR与VaR测度结果进行对比,比较分析短期价格风险与长期价格风险,将Copula模型与传统风险测度方法下计算出的风险值进行对比,以期选取最优测度供应链金融质物组合长期价格风险模型。研究结果表明:从单一质物价格波动特征来看,三种单一质物的收益率均存在非正态分布和“尖峰厚尾”特征,具有一般金融资产收益率分布的特点。从模型的有效性来看,第一,CVaR比VaR能够更好地、全面地测度供应链金融质物组合的价格风险;第二,基于Copula模型的风险测度结果比传统集成风险测度结果的准确性高;第三,平方欧式距离法结果表明在五种Copula模型中,t-Copula是最优刻画供应链金融质物组合收益率间的相依关系的模型。从长短期风险测度结果来看,随着风险期限的增加,质物组合的价格风险值随之增大,以往研究中用短期风险测度往往会低估商业银行所面临的价格风险,不利于商业银行资金信贷的优化配置。得到的结论对我国商业银行开展供应链金融业务防范价格风险提供了量化支持。     

商品价格极端波动影响期现价格联动及套期保值吗?

试图将极端价格波动成因归结于系统惯性因素和极端随机冲击因素,借助Copulas-GARCH模型,将其引入期货和现货价格联动的计量模型之中,以持有便利收益高的沪铜作为研究样本,实证研究发现:1)引入极端价格波动因素后将显著提升价格联动计量模型的解释能力;2)当负向基差扩大,系统惯性因素引起商品价格剧烈变动,将导致市场联动性下降,而极端随机冲击却具有正向效应,即市场受到极端随机冲击时会增强期现价格联动关系;3)极端随机冲击效应中正向冲击和负向冲击的非对称性特征不显著;4)考虑极端价格波动效应可明显降低生产企业的套期保值成本.研究结论对于商品期货市场套期保值等期货交易具有重要管理启示.     

A delayed stochastic volatility correction to the constant elasticity of variance model

The Black-Scholes model does not account non-Markovian property and volatility smile or skew although asset price might depend on the past movement of the asset price and real market data can find a non-flat structure of the implied volatility surface. So, in this paper, we formulate an underlying asset model by adding a delayed structure to the constant elasticity of variance (CEV) model that is one of renowned alternative models resolving the geometric issue. However, it is still one factor volatility model which usually does not capture full dynamics of the volatility showing discrepancy between its predicted price and market price for certain range of options. Based on this observation we combine a stochastic volatility factor with the delayed CEV structure and develop a delayed hybrid model of stochastic and local volatilities. Using both a martingale approach and a singular perturbation method, we demonstrate the delayed CEV correction effects on the European vanilla option price under this hybrid volatility model as a direct extension of our previous work [12].     

我国IPO市场的周期性行为研究:1994-2010

对IPO冷热周期内的时变波动特征首次建立区制转换GARCH模型加以有效描述,以及用计数数据分位数回归模型研究发行数量和发行到上市持续期的关系。通对1994年1月至2010年8月间我国A股IPO市场新股的实证研究得到若干新结论:上市首日收益率和发行到上市的持续期是发行数量的诱因,导致这三个描述IPO行为主要变量的周期行为之间存在相位差;发行到上市的持续期的降低对发行数量的增加有积极地促进作用;除了发行数量在淡季状态波动持续性较强外,其他变量在淡旺季的波动持续性均较弱;旺季时(调整后的)上市首日收益率、发行数量的波动方差比淡季时大,而发行到上市的持续期则相反;我国A股IPO发行市场的淡旺季周期的形成主要受到IPO发行政策、宏观经济环境、投资者情绪的影响控制。     

基于因子分析法的金融高频已实现波动的预测

金融高频数据的已实现波动(RV)在风险管理中扮演着非常重要的角色,已有大量文献对如何预测资产的已实现波动进行了研究.采用因子分析法来预测RV,探讨了不可观测的金融序列的公共因子在预测已实现波动时所起的作用,并考虑了资产价格中跳跃的影响,建立了基于因子分析法的波动预测模型(F-RV-J).从损失函数、MCS检验和在险价值VaR的预测能力三个方面,将F-RV-J模型与其它常用的预测模型进行了比较,发现F-RV-J模型明显要优于其它波动预测模型.     

自回归条件异方差模型在我国沪市的应用研究

应用自回归条件异方差(ARCH)模型对上海股市2000年—2004年4月上证指数收益率进行建模分析;实证结果反映上证指数收益率具有明显的群集聚集性、波动性、尖峰厚尾的特征,并且ARCH模型的预测能力较强.     

考虑结算风险的套期保值研究

期货市场的风险转移功能主要通过套期保值策略来实现,期货市场套期保值的关键问题是套期保值比率的确定。现有套期保值研究侧重于规避价格风险,忽略了期货市场另一个重要的风险因素-结算风险。本文通过建立考虑结算风险的期货套期保值决策模型,有效地平衡了套期保值过程中的价格风险与结算风险。具体特色一是将套保者的结算风险厌恶态度直接反映到套期比的计算中,体现了结算风险对套期保值决策的影响;二是在一定条件下,本模型的套期比趋近于最小方差套期比;三是利用ARMA时间序列方法预测期货与现货的价格走势,有效地反映了期货价格一阶平稳和季节性变化规律,使估计的套期比更加精确可靠。     

Pricing Options on Defaultable Stocks*

? ?. This work was inspired by the SAMSI workshops on Financial Mathematics, Statistics and Econometrics (Fall 2005, Spring 2006 North Carolina). The author wishes to thank the organizers for the travel grant to participate in this stimulating event. I also would like to thank Bo Yang for his research assistance and the two anonymous referees and an anonymous associate editor for their valuable suggestions. Stock option price approximations are developed for a model which takes both the risk of default and the stochastic volatility into account. The intensity of defaults is assumed to be influenced by the volatility. It is shown that it might be possible to infer the risk neutral default intensity from the stock option prices. The proposed option price approximation has a rich implied volatility surface structure and fits the data implied volatility well. A calibration exercise shows that an effective hazard rate from bonds issued by a company can be used to explain the impliedvolatility skew of the option prices issued by the same company. It is also observed that the implied yield spread obtained from calibrating all the model parameters to the option prices matches the observed yield spread.     

快速均值回归随机波动率模型参数估计及应用

基于快速均值回归随机波动率模型, 研究双限期权的定价问题, 同时推导了考虑均值回归随机波动率的双限期权的定价公式。 根据金融市场中SPDR S&P 500 ETF期权的隐含波动率数据和标的资产的历史收益数据, 对快速均值回归随机波动率模型中的两个重要参数进行估计。 利用估计得到的参数以及定价公式, 对双限期权价格做了数值模拟。 数值模拟结果发现, 考虑了随机波动率之后双限期权的价格在标的资产价格偏高的时候会小于基于常数波动率模型的期权价格。     

Calibrating the Black-Derman-Toy model: some theoretical results

The Black-Derman-Toy (BDT) model is a popular one-factor interest rate model that is widely used by practitioners. One of its advantages is that the model can be calibrated to both the current market term structure of interest rate and the current term structure of volatilities. The input term structure of volatility can be either the short term volatility or the yield volatility. Sandmann and Sondermann derived conditions for the calibration to be feasible when the conditional short rate volatility is used. In this paper conditions are investigated under which calibration to the yield volatility is feasible. Mathematical conditions for this to happen are derived. The restrictions in this case are more complicated than when the short rate volatilities are used since the calibration at each time step now involves the solution of two non-linear equations. The theoretical results are illustrated by showing numerically that in certain situations the calibration based on the yield volatility breaks down for apparently plausible inputs. In implementing the calibration from period n to period n + 1, the corresponding yield volatility has to lie within certain bounds. Under certain circumstances these bounds become very tight. For yield volatilities that violate these bounds, the computed short rates for the period (n, n + 1) either become negative or else explode and this feature corresponds to the economic intuition behind the breakdown.