极值理论在股指期货市场高频数据中的VaR研究

本文运用我国沪深300股指期货合约IF1106Q自2010年11月24日至2011年2月18日每5分钟的收盘价高频数据,引入广义帕雷托分布（GPD）代替传统的正态分布,精确描述金融高频数据损失序列的厚尾特征。进而估算不同置信水平下的VaR值,并进行返回检验,结果表明,极值理论方法可以比较精确地度量高频数据的VaR值。     

基于POT-APARCH-M-t的动态VaR和ES计算

论文利用APARCH-M模型处理波动性的聚集性、时变性、杠杆效应和自身风险,然后对标准化残差用极值理论中的POT模型描述,从而提出基于POT-APARCH-M-t的动态风险度量模型。最后用中国股票市场的深证综指近期每日收盘价格进行实证分析,结果表明该模型能很好反映上述特征,并能更准确的度量风险。     

基于高频数据的金融市场波动溢出分析

在讨论\"已实现\"波动率、\"已实现\"协方差基础上,针对金融市场的高频数据,引入\"已实现\"波动变结构,分阶段计算\"已实现\"波动率的相关系数,检验\"已实现\"波动率相关系数,判断在变结构点前后是否发生显著变化,从而分析金融市场之间的波动溢出效应,并进行实证分析。     

基于高频数据的我国股市信息传导研究

本文根据信息经济学理论,采用高频数据建立SVAR模型对我国A、B股市场之间的量价信息传递特征进行了全面的研究.主要结论为:A、B市场之间的信息流是双向传递的,但是信息传递的方向主要是从A股市场到B股市场,信息主要是在A股市场发现,而且成交量是股价趋势的先行指标.     

基于高频数据的我国股市信息传导研究

本文根据信息经济学理论,采用高频数据建立SVAR模型对我国A、B股市场之间的量价信息传递特征进行了全面的研究。主要结论为:A、B市场之间的信息流是双向传递的,但是信息传递的方向主要是从A股市场到B股市场,信息主要是在A股市场发现,而且成交量是股价趋势的先行指标。     

基于高频数据的商品期货市场套利可能性研究

统计套利策略是量化投资的一种重要方法.文章以商品期货市场为研究视角,选择天然橡胶期货RU1701和RU1609的5分钟高频数据作为文章实证数据来源,通过协整模型,对数据进行回测,得出收益率.结论显示RU1701和RU1609之间存在长期协整关系相互影响,误差修正模型表示,两种套利组合的短期偏离回归长期均衡周期较短,存在日内套利机会.     

基于高频数据的我国股市羊群效应研究

行为金融理论将投资者受自身心理因素、其他投资者的交易行为和外部环境等影响而表现出的跟风投资行为称为羊群行为,大量个体的羊群行为现象被称为羊群效应。虽然羊群效应短期内增强了股票的流动性,但易导致股价严重偏离潜在价值,诱发股价异常波动、股市崩盘,甚至股灾。文章基于2018年我国453个股指的分时高频数据,建立CCK模型,研究发现：我国股市存在短期、非对称的非理性羊群效应。基于此,提出提高股市定价效率和促进市场平稳运行的建议。     

基于高频数据的波动率预测研究

基于高频数据的金融分析与建模研究目前已成为金融工程研究领域的一大热点.在金融资产价格波动率的刻画上,金融高频波动率有着低频波动率无法比拟的信息优势,能够较为准确地刻画金融市场波动率的相关特征,并对金融市场波动率的变化做出较为精确的预测.本文选择基于高频数据的沪深300指数为样本,通过构建已实现波动率和已实现极差的长记忆性模型去研究高频数据建模预测中的方法,以对比研究的形式分析了已实现波动率和已实现极差在波动率预测中的能力大小,为高频数据波动率预测研究提供了参考和借鉴.     

基于高频数据的波动率预测研究

基于高频数据的金融分析与建模研究目前已成为金融工程研究领域的一大热点。在金融资产价格波动率的刻画上,金融高频波动率有着低频波动率无法比拟的信息优势,能够较为准确地刻画金融市场波动率的相关特征,并对金融市场波动率的变化做出较为精确的预测。本文选择基于高频数据的沪深300指数为样本,通过构建已实现波动率和已实现极差的长记忆性模型去研究高频数据建模预测中的方法,以对比研究的形式分析了已实现波动率和已实现极差在波动率预测中的能力大小,为高频数据波动率预测研究提供了参考和借鉴。     

浅议基于历史模拟法计算VaR的一种改进方法

金融风险管理中常利用VaR技术进行管理。VaR技术具有简单明了的特点。计算的方法也很多。本文提出的一种基于历史模拟法的改进办法,初步克服了历史模拟法对近期风险的不敏感性。并与目前流行的极值理论计算所得VaR做比较,得到在所选数据中,改进的历史模拟法更精确地预测未来的损失。说明在某些场合下,改进的历史模拟法仍然具有操作上的优势。     

典型事实、极值理论与金融市场动态风险测度研究

本文在金融市场典型事实约束下,运用ARFIMA模型对金融市场条件收益率建模,运用GARCH、GJR、FIGARCH、APARCH、FIAPARCH等5种模型对金融波动率进行建模,进而运用极值理论(EVT)对标准收益的极端尾部风险建模来测度各股市的动态风险,并用返回测试(Back-testing)方法检验模型的适应性。实证结果表明,总的来说,FIAPARCH-EVT模型对各个市场具有较强的适应性,风险测度能力较为优越。进一步,本文在ARFIMA-FIAPARCH模型下,假定标准收益分别服从正态分布(N)、学生t分布(st)、有偏学生t分布(skst)、广义误差分布(GED)共4种分布,对各股市的动态风险测度的准确性进行检验,并和EVT方法的测度结果进行对比分析。结果表明,EVT方法风险测度能力优于其他方法,有偏学生t分布假设下的风险测度模型虽然略逊于EVT方法,但也不失为一种较好的方法;ARFIMA-FI-APARCH-EVT不仅在中国大陆沪深股市表现最为可靠,而且在其他市场也表现出同样的可靠性。     

Varying the VaR for unconditional and conditional environments

Accurate forecasting of risk is the key to successful risk management techniques. Using the largest stock index futures from 12 European bourses, this paper presents VaR measures based on their unconditional and conditional distributions for single and multi-period settings. These measures underpinned by extreme value theory are statistically robust explicitly allowing for fat-tailed densities. Conditional tail estimates accounting for volatility clustering are obtained by adjusting the unconditional extreme value procedure with GARCH filtered returns. The conditional modelling results in iid returns allowing for the use of a simple and efficient multi-period extreme value scaling law. The paper examines the properties of these distinct conditional and unconditional trading models. The paper finds that the biases inherent in unconditional single and multi-period estimates assuming normality extend to the conditional setting.     

期货投资组合交易保证金设置研究——基于Copula模型和极值理论的分析

本文以棉花、铜、天然橡胶三个期货合约为研究对象,基于t-Copula模型,利用Monte Carlo模拟法计算在一定权重下由三个品种构成的期货投资组合的VaR和ES值作为投资组合的保证金数值。Kupiec回溯测试结果表明,t-Copula模型结合极值理论计算出的期货投资组合保证金相比其他方法能够在较好覆盖极端风险的同时降低投资成本。     

基于时间序列极值理论的跳跃风险研究

金融资产的跳跃行为作为对极端事件的刻画,为研究极端事件风险提供了良好工具。基于时间序列下的极值理论,在放松独立同分布假设下,构造了金融资产收益率序列尾部中跳跃动态特征的极值模型。通过对上证综指大跨度、高频度的实证研究,剖析了投资者结构、投资者行为与收益尾部分布之间的相互作用机制,进一步对金融资产收益尾部的跳跃风险进行了有效测度。结果表明,极端跳跃风险的分布特征在频率与尾部方向上呈现很强的不对称状态。     

US stock returns: are there seasons of excesses?

This article explores the existence of seasonality in the tails of stock returns. We use a parametric model to describe the returns, and obtain a proxy of the innovation distribution via a pre-processing model. Then, we develop a change-point algorithm capturing changes in the tails of the innovations. We confirm the good performance of the procedure through extensive Monte Carlo experiments. An empirical investigation using US stocks data shows that while the lower tail of the innovations is approximately constant over the year, the upper tail is larger in Winter than in Summer, in 9 out of 12 industries.     

国际投资的价值分配格局分析

作为中央党校“深化劳动价值理论”课题的子课题 ,本文通过对不同时期国际投资特点的剖析 ,分析了国际投资领域的价值分配格局的变化 ,认为发达国家虽然在分配格局中仍居主导地位 ,但随着发展中国家经济发展水平的提高 ,不公正的分配格局开始改变 ,发展中国家通过吸引外资和对外投资 ,提高了其在国际经济中的比较利益。     

基于财务数据的农业股票投资价值研究

在农业板块股票市场中,采用灰色关联度法找出与股票价格相关联的财务指标,并分别建立了对数线性模型与截面数据回归模型检验了每股净资产对股票价格的基础作用。研究结果表明：股票价格与业绩关联性显著,公司财务因素对于股价有着极强的解释能力,每股净资产是股票价格的价值基础。     

Change analysis of a dynamic copula for measuring dependence in multivariate financial data

This paper proposes a new approach to measure dependencies in multivariate financial data. Data in finance and insurance often cover a long time period. Therefore, the economic factors may induce some changes within the dependence structure. Recently, two methods have been proposed using copulas to analyse such changes. The first approach investigates changes within the parameters of the copula. The second determines the sequence of copulas using moving windows. In this paper we take into account the non-stationarity of the data and analyse the impact of (1) time-varying parameters for a copula family, and (2) the sequence of copulas, on the computations of the VaR and ES measures. We propose tests based on conditional copulas and the goodness-of-fit to decide the type of change, and further give the corresponding change analysis. We illustrate our approach using the Standard & Poor 500 and Nasdaq indices in order to compute risk measures using the two previous methods.     

宏观税负与财政民生支出增长——基于省际动态面板数据模型的经验分析

基于中国1998—2009年的省际面板数据,通过构建动态面板模型,运用系统GMM实证检验宏观税负与财政民生支出的数量关系。结果显示：宏观税负上升带动了财政民生支出绝对额的小幅增长,但对财政民生支出份额的影响在统计上并不显著,这表明中国的宏观税负与财政民生支出的协调性不容乐观,财政民生支出强度不足不应主要归因于政府财力规模不足。因此,囿于宏观税负高低之争并无实质意义,关键在于实现宏观税负与财政民生支出的协调和匹配,确保财政收入更好地“取之于民,用之于民”。