基于单指数模型的投资组合影响因素研究

本文研究在资产的收益率可预测或部分可预测的情况下,资产组合配置的问题。在确定投资组合权重时,资产收益率的期望和波动率是最重要的变量。本文首先寻找对资产收益率的期望和波动率最具有解释能力的预测变量,然后基于这些变量,利用单指数模型,直接探索预测变量和资产组合权重之间的关系。模型中的指数可以帮助投资者决定在做投资决策时各预测变量的重要程度。     

基于Post-LASSO方法的大类资产因子配置研究

基于因子的配置方法将资产配置的决策过程从资产层面转换为更为微观的因子层面,投资者能够通过对因子收益分布及相关性的预测更好地进行资产配置.选择包括经济增长、通货膨胀、市场因子、规模因子和盈利因子在内的宏观和风格因子,以及股票、债券和商品在内的多种资产指数的月度数据,基于Post-LASSO模型和Greenberg等(2016)稳健性最优化算法检验了基于因子的大类资产配置方法在我国的可应用性.研究结果发现:通过因子权重映射的资产组合能够较好地模拟出各因子的初始权重,Post-LASSO方法能够取得显著优于传统OLS方法的映射效果;映射资产组合的收益走势可以对因子组合进行部分追踪,但是由于因子收益率和资产收益率存在着较大差异,因此,两个组合的净值走势也存在着一定偏差.研究结论丰富了投资组合的相关理论,也为投资者从传统资产配置转向因子配置提供了经验借鉴.     

基于EGARCH-Copula模型的VaR方法在投资组合风险分析中的应用

GARCH族模型是金融计量学中用来描述或预测金融资产收益率波动的模型,通过对金融资产收益率波动的建模,可以得出未来金融资产收益率的条件分布。Copula函数可以用来描述多个随机变量间的相依结构,进而得出他们的联合分布。Copula自被引入金融产品分析以来,以取得了很多成果也被广泛使用。运用GARCH族模型进行资产组合中边缘分布的建模,继而使用Copula得到组合资产联合分布的方法来计算资产组合VaR值最早被吴振翔（2006）系统性地提出,但其中有许多问题仍需要完善。本文将继续这个思路,通过EGARCH模型更好地描述资产收益率的杠杆效应,以及考虑Copula函数中参数的时变性,来完善这一方法。     

新华富时中国A25指数ETF期权多空比值与上证综指关系研究

本文选取新华富时中国A25指数BTF认活期权、认购期权交易量比值和上证综指日收益率为研究对象,考察这两个时间序列的联动关系及两个市场的波动溢出关系,力图证明该ETF期权认购期权交易量与认沽期权交易量的比值能够在一定程度上预测中国上证综指的走势.向量自回归模型表明,多空比值与指数收益率之间存在长期均衡关系,且多空比值是收益率的格兰杰因.之后提取VECM中的误差修正项,带入双变量EC-EGARCH-M模型,结果表明,两市场存在时间序列波动聚集性、非对称性和波动溢出效应.最后,本文利用前述结果总结并建立指数投资策略.在样本时间范围内,该类投资策略能够获得比大盘更高的收益.     

GARCH类模型的实证检验比较——基于深证股价波动不对称性

一、引言 长期以来资产收益率的波动性一直都是金融学家关注的问题,资产选择理论用方差来描述收益率的波动性,进而寻找最优资产组合,这个模型说明投资者获得收益是对承担风险的补偿.传统的金融计量方法认为方差是独立于时间变化的变量.但是近来大量的金融时间序列实证分析发现,方差是随时间变化而变化的,而且金融时间序列的波动具有类聚性,即随机扰动往往在较大幅度的波动之后伴随较大幅度的波动,在较小幅度的波动之后,伴随较小幅度波动.     

ARCH/GARCH类模型对汇率波动率的研究——基于汇丰银行的实证研究

一、引言 波动率是资产收益不确定性的衡量,它经常被是用来衡量资产的风险,波动率越大,预期收益率也就越大,风险也就越大.金融资产的波动率也在资产定价和投资组合等方面也起着极其重要的作用.     

新华富时中国A25指数ETF期权多空比值与上证综指关系研究

本文选取新华富时中国A25指数ETF认沽期权、认购期权交易量比值和上证综指日收益率为研究对象,考察这两个时间序列的联动关系及两个市场的波动溢出关系,力图证明该ETF期权认购期权交易量与认沽期权交易量的比值能够在一定程度上预测中国上证综指的走势。向量自回归模型表明,多空比值与指数收益率之间存在长期均衡关系,且多空比值是收益率的格兰杰因。之后提取VECM中的误差修正项,带入双变量EC-EGARCH-M模型,结果表明,两市场存在时间序列波动聚集性、非对称性和波动溢出效应。最后,本文利用前述结果总结并建立指数投资策略。在样本时间范围内,该类投资策略能够获得比大盘更高的收益。     

高频价格数据信息对资产组合动态风险测度的影响研究——基于实现协方差矩阵模型的分析

组合风险的估计和预测一直都是风险管理中非常重要的一个方面。本文使用了利用高频数据信息的实现协方差矩阵、DCC-MVGARCH多元波动率模型、Risk Metrics模型和多元正交GARCH模型对沪深两市的指数资产组合风险在险价值的预测失败率进行了对比,并利用动态分位数检验方法对各模型的组合风险测度稳健性进行了对比研究。研究结果证明,基于高频数据的实现协方差矩阵模型能够显著提高组合风险测度的预测精度,且严格符合Va R置信区间所要求的失败率,能够很好地在提高资金使用效率与管理资产组合风险敞口间取得平衡。     

基于CVaR收益率约束的贷款组合优化决策模型实例研究

本文以银行贷款收益率为收益,以其波动率为标准反映贷款风险,目标是贷款组合CVaR最小,运用了贷款组合优化模型做实例分析研究.该模型用组合CVaR的收益率控制贷款的收益率风险,并且以VaR风险控制作为约束条件,这样银行风险便被设定在一定的承受范围内.     

投资者关注、股市表现与套利策略——来自百度搜索量的经验证据

本文采用百度指数作为衡量投资者关注度的代理变量,以股票收益率、成交量和股价波动率来描述股票市场的表现,考察投资者关注对当期和下一期股市表现的影响。实证研究发现投资者关注的增加对当期股票成交量和股价波动率有显著的正向影响,而这种影响在下一期会明显减弱。对收益率而言,投资者关注对其的影响具有反转性和非对称性。此外,通过买入关注度低增长股票、卖出关注度高增长股票构建零投资套利组合,并运用Carhart四因素模型进行分析,发现零投资套利组合能够获得显著的超额收益。     

RVIX指数的构建及其有效性检验

以无模型隐含波动率理论为基础,改进期权选取机制、还原隐含波动率计算方法、利用近期合约和远期合约以及下季合约分类插值构建更为符合中国市场行情的RVIX指数,并利用t-Copula模型和混合Copula模型探究在一般和异常情况下RVIX指数是否能预测未来市场的真实波动率以及对哪个期限的市场真实波动率预测更为合适.实证研究结果表明:RVIX指数相对于中国波指IVX有所改进,且在极端情况下改进效果更为突出.一般情况下,RVIX指数能预测未来市场的真实波动率且对未来一周市场真实波动率的预测最为准确;当异常事件发生时,RVIX指数仍然有效,其暴跌时用于预测未来一周市场真实波动率的暴跌,暴涨时用于预测未来一个月市场真实波动率的暴涨更为合适.     

基于GARCH模型的金融危机对上证综指波动性影响的研究

金融市场活动的核心是风险评估和风险定价,而风险评估和风险定价都离不开对资产收益率波动性的度量.本文基于GARCH模型对上证综指在金融危机前后波动率变化的情况进行研究.结果表明,上证综指收益率的变化服从GARCH过程;进一步研究发现,金融危机对上证综指的波动率的变化有着显著的影响.     

波动溢出网络视角的金融风险传染研究

当前各类经济风险交叉关联,金融系统的风险溢出效应备受关注,为刻画我国金融系统性风险传染的路径特征,本文从波动溢出网络的视角分析金融系统内部的风险传染机制。首先使用广义动态因子模型对收益波动的共同波动率成分和特质性波动率成分进行区分。然后,根据货币市场、资本市场、大宗商品交易市场、外汇市场、房地产市场和黄金市场之间的特质性波动溢出效应,利用基于TVP-VAR模型的方差分解溢出指数分析金融系统波动溢出的动态联动性和风险传递机制。在分析方向性波动溢出效应的基础上,采用方差分解网络方法构建起信息溢出复杂网络,从网络视角分析金融系统内部的风险传染特征。实证研究发现,房地产市场和外汇市场的净溢出效应绝对值相较于其他市场更大,其受其他市场风险冲击的影响强于对外风险溢出效应,而股票市场的单向对外风险溢出效应强度最大。在波动溢出的基础上,进一步考虑股市波动率指数与其他市场波动率指数进行投资组合的资产配置权重,计算了波动率指数投资组合的最优组合权重和对冲策略。研究结论有助于更好地理解我国金融系统的风险传染机制,对监管机构加强宏观审慎监管、投资者规避投资风险具有重要意义。     

房地产市场的波动性研究:基于中美房地产市场的GARCH模型分析

GARCH模型是近20年发展起来的时间序列模型,它反映了经济变量之间特殊的不确定形式.方差随时间变化而变化,所以其在金融市场的预测与决策方面有着重要的作用.本文运用GARCH类模型对中美两国的房地产销售价格指数的收益率波动进行了分析,并得出以下结论:房地产市场的收益的方差具有不稳定性,且存在着"波动聚集性".就我国而言...     

风险与收益率的跨期特性研究

从Merton(1973)的ICAPM模型出发,对波动率与收益率关系的进行分析得出,在选择不同的窗口长度、模型和选择变量得出的波动率与收益率两者关系都是不稳定、不一致乃至相反的结论.从套期保值和结构转移的角度来看,理论上和现实中的收益率和波动率之间的相关关系也不统一.究其原因,研究分散于对其关系的单独确认和分别解释中存在内在的缺陷.     

收益波动模型及其在香港房地产评估中的应用

将市场比较法与收益法结合起来,可以得到一个新的收益波动模型.这样的模型又分两类:即直接资本化模型和报酬资本化率模型.在收益波动模型中,使用概率统计和价值函数可得出波动系数和状态系数,然后通过使用收益均值、收益标准差、对象状态系数、资本化率(投资收益率)、收益年期等五个基本变量来评估财产的价值.本文还介绍了使用此模型评估香港写字楼和住宅的两个实例.     

时间序列模型在金融产品价格预测的效果分析

金融市场的波动率对资产定价、组合投资以及风险管理无论是在理论上还是在实践上都是非常重要的。本文选取两种不同的时间序列模型——实际波动率和GARCH模型,对不同的金融产品价格进行预测并分析比较各自的效果。     

时间序列模型在金融产品价格预测的效果分析

金融市场的波动率对资产定价、组合投资以及风险管理无论是在理论上还是在实践上都是非常重要的。本文选取两种不同的时间序列模型——实际波动率和 GARCH模型,对不同的金融产品价格进行预测并分析比较各自的效果。     

沪深300指数收益率波动性分析——基于GARCH模型

波动率的研究是资产定价方面的一个重要的研究方向,其中波动率估计准确与否直接关系到模型运用是否得当,投资的策略是否成立。沪深300指数是时衡量中国资本市场波动的一个重要标志。本文以2005年至2015年2455天样本数据为研究对象,运用ARCH和GARCH模型,研究发现沪深300指数日收益率波动呈现出明显的可变性和波动集簇性,序列分布呈现尖峰厚尾等特点,并且存在明显的GARCH效应,而且,过去的波动对未来的影响逐渐衰减。     

基于风险平价的全球资产配置对银行理财的启示

<正>2019年以来银行理财行业经历了快速发展,目前理财产品资产配置偏重于固定收益资产并且风险偏好更加保守。文章针对这些趋势,运用风险平价模型对一个基钦周期内的全球主要资产组合表现进行了回测。从结果上看,风险平价模型可以在传统的20/80股债配置基础上,利用大类资产的市场波动提升组合收益率,并保持波动率和最大回撤在合理水平,这对于优化银行理财产品的资产配置或许有一定的借鉴意义。