交易冲击与资产的非对称波动：基于“已实现波动率”

采用日内“已实现波动率”测度，本文从交易冲击的角度对中国A、B股的目内波动特征进行研究。结果表明，已实现波动率可以很好捕捉我国股市波动的非对称效应。而且这种非对称波动存在显著的时变特征；交易行为能够解释A股的非对称效应．但B股的非对称波动还存在其他的影响因素；知情交易降低了波动性，不知情交易则增强了波动性；结合“处置效应”对波动非对称性的更深入考察以及稳健性检验的都支持了我们的经验发现。     

基于高频数据的波动率建模及应用研究评述

囿于数据可得性,传统波动率模型使用的数据频率最高频率一般为日。随着技术进步,更高频率数据越来越引起研究者们的关注。应用高频数据可以在以下诸方面提升人们对于波动率的认识:(1)更好地了解波动率的动态特征;(2)有助于建立新的波动率模型,更准确地预测波动率;(3)作为一个更精确的波动率度量指标用于评价不同模型的预测结果,并为更复杂的模型提供估计工具;(4)能够识别波动率的不同组成部分,为金融理论和实践提供更多的对象和工具。本文就近年来基于高频数据的波动率建模及应用的研究进行评述和总结。     

跳跃风险、经济不确定性指数及其波动与趋势特质分析

方差风险溢价作为度量经济不确定性的代理变量,对未来多期超额收益率具有显著的预测能力.将方差风险溢价拆分为趋势项和波动项,发现两者的作用区间存在显著差异:短期内波动项起主导作用,中长期内则趋势项起主导作用.拆分后整体的预测效果有显著提升.在分析趋势项和波动项的性质时,引入了正负跳跃风险作为控制变量.研究发现,正负跳跃风险的预测能力存在显著的非对称性,负跳跃风险的预测能力较强,而正跳跃风险的预测能力较弱.     

上证180指数已实现波动率测度与特性分析——基于股改前后数据的对比

本文首先使用高频数据估计了上证180指数已实现波动率,然后对股权分置改革前后股指已实现波动率的特性进行分析和验证。实证结果表明,股改开始后,短期风险稍微减弱,中期风险显著增大．长期风险有所提高;上证180指数已实现波动率具有明显的持续性和长记忆性;在股改进行阶段和股市暴涨阶段,股指对数已实现波动率具有显著的不对称性,而在其他阶段不存在不对称性。     

农产品期货市场波动率的动态特征及其预测模型

本文以8种农产品期货的高频数据为样本,实证考察了我国农产品期货市场已实现波动率的动态特征,发现农产品期货已实现波动率同时具有长记忆性和区制转换性。在此基础上构建了长记忆马尔科夫区制转换模型来预测农产品期货的已实现波动率,并比较和评价了该模型与其他嵌套模型的预测性能。结果发现,我国农产品期货的已实现波动率具有高波动和低波动两种不同的状态,状态之间的转换概率较小,低波动状态的稳定性比高波动状态强;同时引入长记忆性和区制转换能进一步提高模型的预测性能,长记忆马尔科夫区制转换模型是预测性能最好的模型。     

融资融券对我国股市波动率影响机理研究——基于VAR模型的检验

本文采用VAR模型实证研究了融资融券与我国股票市场波动性的关系,实证结果表明融资融券交易行为与股票市场的波动率呈双向因果关系。相比融券交易,融资交易对股票市场的影响更大,并且能够在一定程度上抑制股票市场的异常波动。总体来看,融资融券交易虽然对股票市场的波动有显著的影响,但影响幅度较小,股票市场的波动更多地受其自身因素及外部冲击的影响。     

我国股市波动预测的非线生研究——来自GARCH族模型的对比发现

选取上证综合指数数据(SSEC),分别运用四种GARCH模型对股市波动性的拟合优度及预测精度作比较研究.实证结果表明,EGARCH(1,1)模型是描述市场波动性的一个很好的工具,能够对投资者在市场风险度量与预测以及投资决策时有所帮助,而GARCH(1,1)模型不是预测股市波动的有效工具.     

基于Cornish-Fisher展开式的中国股市高频数据VaR风险实证研究

实际市场收益率的尾部普遍展现出比正态分布宽大的＂厚尾＂特征,通过Cornish-Fisher方法修正正态分布,可使其适合股票市场的实际情况。用沪深300指数的5分钟高频数据构造已实现波动率,来考察中国股票市场的波动特征,试图将高频金融数据的＂已实现＂波动率引用到基于Cornish-Fisher的VaR模型当中。通过与正态分布假设的VaR的返回测试对比,从实证的角度论证Cornish-Fisher扩展方法在VaR估计中的有效性,基于数据特征的Cor-nish-Fisher扩展方法有效地改善了VaR的估值。     

我国股票市场波动非对称性的研究

本文采EGARCH模型分析我国1998年1月5日至2007年12月28日的上证综合指数及深圳成分指教的日收盘价,考察利好消息和利空消息对我国股市波动的非对称性影响程度的差异.研究结果认为同等程度的利好消息比利空消息对我国股票市场的波动影响更大,最后从投资者特征、投资者心理、市场结构和交易机制等方面阐述这一结果形成的原因.     

基于GARCH(1,1)模型的中国股市收益率预测研究

文章基于GARCH(1,1)模型估计股票未来收益率范围。首先利用此模型求出个股的年波动率,并结合股票价格正态性估计出某时段的收益率范围,然后以实际数据进行验证,经运用和验证后确定此模型的可适用性;最后以此模型估计未来股票收益率范围,基于国内股市易受国家政策影响的特点提出投资意见。     

Forecasting Irregularly Spaced UHF Financial Data: Realized Volatility vs UHF-GARCH Models

A new literature has been recently devoted to the modeling of ultra-high-frequency (UHF) data. Our first aim is to develop an empirical application of UHF-GARCH models to forecast future volatilities on irregularly spaced data. We also compare the out-sample performance of these generalized autoregressive conditional heteroskedastic (GARCH) models with the realized volatility method. We propose a procedure to account for the time deformation problem and show how to use these models for computing daily Value at Risk (VaR).     

Market Volatility and Financial Satisfaction: The Role of Financial Self-Efficacy

This study investigates the role of financial self-efficacy (FSE) in moderating the relationship between market volatility and financial satisfaction within a sample of 3,405 adults 50 years old and over from the Health and Retirement Study. Results revealed that market volatility had no statistically significant effect with financial satisfaction for those with moderate or high FSE, but market volatility did have a negative effect for those with low FSE. Results suggest that FSE is an important predictor of financial satisfaction amidst market volatility and should be considered when establishing an appropriate asset allocation for client portfolios.     

Forecasting the oil futures price volatility: A new approach

This study provides a new perspective of modelling and forecasting realized range-based volatility (RRV) for crude oil futures. We are the first to improve the Heterogeneous Autoregressive model of Realized Range-based Volatility (HAR-RRV) model by considering the significant jump components, signed returns and volatility of realized range-based volatility. The empirical results show that the volatility of volatility significantly exists in the oil futures market. Moreover, our new proposed models with significant jump components, signed returns and volatility of volatility can gain higher forecast accuracy than HAR-RRV-type models. The results are robust to different forecasting windows and forecasting horizons. Our new findings are strategically important for investors making better decisions.     

中国封闭式基金价格报酬过度波动的经验分析

本文研究了中国封闭式基金价格报酬与净资产报酬的数据特征及其影响关系 ,主要的结果是 :( 1 )中国封闭式基金的价格报酬相对于基金的净资产报酬一方面存在过度波动 ,另一方面又存在反映不足 ;( 2 )通过检验表明 ,投资者情绪风险对价格报酬过度波动具有显著的影响 ,而Fama的三因素风险因子对价格报酬的过度波动几乎没有解释力 ;( 3 )封闭基金价格报酬的过度波动表明 :由于投资者行为使基金股票价格相对于基金净值存在额外的系统风险 ,封闭式基金折价正是对这种系统风险的一种补偿。     

Estimation of Asymmetric Stochastic Volatility Models for Stock-Exchange Index Returns

The objective of this paper is to put forward a new autoregressive asymmetric stochastic volatility model for modeling volatility and to compare results obtained for this model with an autoregressive stochastic model and another asymmetric volatility model, such as, asymmetric generalized autoregressive conditional heteroskedasticity model. The results obtained from the estimation by maximum likelihood have shown the volatility behavior is asymmetric in the majority of cases. This fact is better shown by the ARSVA model, than the rest of alternative models. Moreover, the ARSVA model is able to reproduce other stylized facts of such series, such as high kurtosis, no autocorrelation of returns, slow decreasing of the autocorrelation function of the squared returns and high persistence.

出口贸易及其名义汇率与实际汇率风险——基于中国对主要贸易伙伴国面板数据的实证研究

本文采用中国对28个主要贸易伙伴国出口的面板数据,对比分析了2005年汇改前后人民币名义汇率波动风险和实际汇率波动风险对中国出口的影响.通过实证研究后发现:无论是汇改前还是汇改后的人民币实际汇率波动风险对中国的出口均未产生显著影响;而汇改后,人民币名义汇率波动风险却对中国的出口产生了显著的负向影响.由此可见,相对于实际汇率波动风险而言,名义汇率波动风险对中国出口的影响更显重要.     

基于GARCH族模型对中国股市波动的分析与预测

运用GARCH类模型对沪深300指数序列的波动性、收益率进行了实证研究,并且对序列做了拟合与预测,获得了不错的效果。除此,还证实了中国股市存在着显著的非对称效应。     

金融危机后中国股市波动性结构变化测度及其原因分析

以2005年4月至2010年4月我国沪深300指数为研究对象,使用调整后的EGARCH模型,对金融危机前后中国股市的波动性进行研究。结果显示:金融危机发生后中国股市的波动性明显减弱———这与美国股市明显不同,且波动性结构发生了显著性变化,表现为美国股市对中国股市的影响减弱、中国股市波动的持久性增强等。最后,对产生这些变化的原因进行了理论分析,指出金融危机发生后贸易保护主义抬头、刺激性的宏观经济政策出台是中国股市波动性结构变化的可能原因。     

货币政策对金融生态的影响机理及实证检验——基于上市商业银行面板数据的分析

传统的货币理论忽视了货币政策对银行风险承担及金融生态的影响,文章从商业银行的微观视角出发研究了货币政策对金融生态的影响机理。理论层面,金融生态与货币政策制度供给、传导机制和有效性相互关联,货币政策则通过资产价格或估值机制、收入及现金流机制、追求收益机制、杠杆调整机制、道德风险机制和风险转移机制影响商业银行的风险承担;实证层面,构建了货币政策影响商业银行信贷投放和风险承担的数理模型,选取国有和股份制两类共12家上市商业银行2008-2013年的面板数据进行固定效应模型实证检验。结果表明,宽松货币政策导致商业银行的信贷投放规模增加、风险承担意愿增强,有利于优化金融生态,反之则反是;国有商业银行对货币政策变化更敏感,而股份制商业银行对金融生态更敏感。因此,在我国宏观经济管理中,需要货币政策与宏观审慎政策相互协调配合。