知情交易概率的估计方法比较

知情交易概率PIN模型的极大似然估计,由于似然函数形式复杂,在最优化过程中很容易出现计算溢出的问题。本文提出了PIN模型的广义矩估计,并通过数值模拟比较了这一新方法和以往文献提出的原始极大似然估计、改进极大似然估计在不同情况下的估计精度。模拟结果表明,在某些情况下,广义矩估计比极大似然估计更容易计算得出也更具有精度优势。本文还提出了用bootstrap方法对广义矩估计结果进行误差修正,进一步提高了广义矩估计方法对于知情交易概率PIN的估计精度。     

VPIN和DPIN对流动性和波动率的影响探析——基于股指期货的实证分析

在微观市场结构的研究中,信息一直是最为重要的因素之一。本文采用2016年沪深300股指期货高频数据构建两种知情交易概率指标:同步交易量知情交易概率(VPIN)和日内动态知情交易概率(DPIN),同时选取相应的流动性和波动率指标来衡量市场当前的运行态势,考察这两种知情交易概率指标对市场运行态势的预测能力。实证结果表明,VPIN对市场的整体流动性具有一定的解释能力,而DPIN的解释力较弱,这有助于理解我国金融市场内在信息机制。     

分层审计抽样的理论架构与计算机实现

分层审计抽样包括最优分层、确定样本量、总体估计、评估抽样结果等内容，通过计算机实现分层抽样，可克服计算麻烦、计算差错等问题。     

基于贝叶斯网络的上市证券公司风险预警模型研究

上市证券公司的风险预警模型能够为政府监管、证券公司稳健发展以及投资者研判提供依据。以上市证券公司风险管理指标体系为基础,利用贝叶斯网络方法以及支持向量机、随机森林和多项Logit模型分别建立风险预警模型进行比较,并在实证中针对上市证券公司的不平衡数据特征,用 SMOTE抽样对数据进行预处理。最终实证表明：从平均准确率和标准差两个角度比较,SOMTE抽样增加了贝叶斯网络的预测效果,机器学习方法要优于多项Logit模型,贝叶斯网络方法效果最佳。     

基于面板数据的我国知情交易与股价信息含量研究

知情交易概率是指知情交易委托单占总交易委托单的比重,用于度量我国知情交易强度。R2代表公司回报率能被市场回报率解释的程度,R2越大,股价信息含量越低。在以往的研究基础上,利用面板数据来考察知情交易概率与股价信息含量的关系,发现知情交易概率越低,R2越高,股价信息含量越低。在控制了流动性与部分公司财务指标后,实证结果依然显示我国股价信息含量与知情交易概率存在正相关关系,说明我国知情交易者进行交易时,更有利于公司特质信息进入股票价格。     

损失额分布的非参数估计方法研究

在财险实务中,理赔额的分布直接影响到了费率厘定,准备金评估,以及“偿二代”下风险资本计算等精算问题上。理赔额是基于损失额确定的,但是损失额的真实分布未知,如果对其进行假设,则分析结果的误差会比较大。本文提出了损失额分布的非参数估计方法,即最大惩罚似然估计法,该方法对损失额分布不作任何假设,损失额分布完全由记录在案的理赔数据决定。新方法引入一种迭代算法来解决约束最优化问题,得到损失额的危险函数和生存函数最大惩罚似然估计,估计曲线平滑,便于分析风险变化的趋势。同时本文也建立了计算估计渐进方差的数学公式,该公式可以用来建立预测值的置信区间。随机模拟结果显示保单数量越大,分布估计越接近于真实值,渐进方差计算公式越精确。在“偿二代”监管框架下,新方法可以被保险公司作为内部模型来进行风险分析。     

概率抽样在审计中的应用研究

“诚信危机”已成为当今各国资本市场健康发展迫切需要解决的重大问题。解决这一问题的途径有两条:一是根据各国具体情况建立更加完善的独立审计制度;二是在审计取证过程中运用科学方法以确保审计过程的规范和审计结果的客观、公正。独立审计制度规定,在审计工作中可以从判断抽样(非概率抽样)和统计抽样(概率抽样)中任选一种方法。由于概率抽样能排除人的主观意识干扰,其结果具有科学、客观的特征,它在审计中的运用势必引起人们的重视。本文就概率抽样在审计过程中的运用进行研究。一、采用合理的概率抽样方法避免系统误差无论是判断抽样(非…     

订单拆分、知情交易概率与风险定价

基于2018-2020年沪深300指数成分股的高频数据,构建累计拆分订单比变量度量市场订单拆分行为,考虑订单拆分行为对知情交易概率及其风险定价能力的影响.实证发现:订单拆分行为增加了不同算法下知情交易概率的差异,这一差异对流动性和订单规模因素具有稳健性.进一步研究发现:不同的订单拆分水平下,知情交易概率与风险定价之间呈现非线性关系,高订单拆分水平降低了知情交易概率的风险定价能力.     

我国股市“已实现”波动率最优频率选取研究

近年来,随着高频数据的可获取,已实现波动率成为金融研究领域的热点,而抽样频率的选择对准确估计已实现波动率至关重要。最优抽样频率理论上应能较好的平衡测量误差和微观结构误差的存在,本文结合国内外的研究经验,给出了一种适合我国股票市场已实现波动率最优抽样频率的选取方法,并实证得出我国股票市场最优抽样频率为15分钟。     

基于贝叶斯方法与时变Copula模型的基金风险的度量

基于贝叶斯理论的 MCMC方法对单个基金收益率进行 GARCH 建模,以及对投资组合权重进行后验模拟.进一步结合时变Copula理论计算基金投资组合的 VaR,与基于极大似然法的结果进行比较.实证结果表明基于贝叶斯理论的时变Copula的 VaR方法,能够更有效的度量开放式基金投资组合的风险.