金融市场的风险值测量及动态分析

介绍了基于高斯核估计历史模拟法的金融市场风险值（VAR）测量的算法理论过程，再建立时变系数的单因素资本资产定价模型（CAPM），并用带时变参数系统的Kalman滤波法对该模型下时变系数进行估计．最后对上海证券市场商业版块类做实证分析。     

上海股市系统性风险的长期变动特征研究

本文建立DCC-MVGARCH模型估计上海股市80家上市公司的时变β系数,分析β系数的统计特征,并采用R/S分析法研究时变β系数序列的长记忆特征,进而建立ARFIMA模型对β系数进行短期预测。研究结果表明,上海股市系统性风险水平偏高;时变β系数序列具有长记忆特征;描述长记忆的ARFIMA模型能够更好地描述β系数序列的长期变动特征并更为精确的预测未来期β系数。     

基于时变混合 Copula 模型的配对交易策略

由于金融时间序列数据通常具有动态时变、非对称和非线性相关特征,本文给出了一类权重系数和Copula参数均时变的混合Copula模型。同时基于权重系数和Copu－la参数时变的混合Copula模型,刻画不同频率互联网金融概念股价格序列之间的相关性,构建配对交易策略模型,并与静态混合Copula模型下的策略结果进行比较。实证分析表明：基于时变混合Copula模型的配对交易策略可以获得较高收益; Copula 参数和权重系数均时变的混合Copula模型能捕获更多交易机会,策略表现最好;含有较多成分Copula的混合模型在配对交易策略中并不具有优势;高频率金融市场比相应低频率金融市场的策略盈利更高。     

时变参数下劳动生产率对经济增长的影响分析

引入时变参数,建立状态空间模型,应用卡尔曼滤波算法,计算了我国1952年～2005年劳动生产率和经济增长之间的时变参数影响关系。对于估计结果进行了协整检验,验证了模型的合理性。     

一种快速时变自适应信道估计盲方法

提出了一种新的信道估计最小均方(LMS)盲方法--时变步长理想加权判决信道估计盲方法.该方法通过对常规LMS算法进行改进,实现自适应跟踪信道特征变化;同时利用接收机判决误差信息函数作为权系数的理想加权判决,从而解决了常规LMS盲方法收敛速度慢、信道估计性能不高的缺点.仿真证明,对于不同的多普勒频移、时延扩展以及时间,该方法均表现出了比常规LMS方法更优的性能.同时,该方法还可用于航天、雷达等领域估计其他特征参数.     

基于GARCH与GARCH-X的沪铜期货套期保值绩效研究

文章运用双变量GARCH模型以及双变量GARCH-X模型对沪铜期货动态套期保值比率的估计进行了研究。实证结果表明,基于双变量GARCH模型的时变套期保值效果比基于静态模型的套期保值效果好,并且双变量GARCH-X模型较双变量GARCH模型有更好的套期保值效果。     

空间面板随机前沿模型及技术效率估计

随机前沿模型是测算技术效率的重要方法之一.通常,模型假设生产单元之间彼此独立,然而在技术扩散过程中,空间外部性起着重要作用.文章结合随机前沿模型理论与空间经济计量分析方法,构建空间面板随机前沿模型,同时考虑空间滞后因变量和空间误差自相关,并逐步放松模型设定条件,首先考虑技术效率时变,接着引入技术无效率项的异方差性,之后考虑观察数据中潜在的截面异质性,分别以引入随机截面特有项和设定随机系数的形式来表示截面异质性.针对各种模型设定提出相应的参数估计方法,最后给出技术效率的估计.     

宁波与“一带一路”沿线国家贸易效率及贸易潜力分析

本文通过对2010—2018年宁波与"一带一路"沿线国家贸易潜力的评估,引用时变随机前沿引力模型实证估计贸易效率。测算影响宁波与"一带一路"沿线国家贸易潜力的主要因素。     

基于稳态分布的资本资产定价模型上海股市实证分析

运用BS估计和OLS估计对资本资产定价模型在我国证券市场的应用进行了实证分析,分析结果显示,运用OLS方法对建立在资产收益为正态分布基础上的传统资本资产定价模型与运用BS方法对资产收益为α稳态分布的资本资产定价模型的贝塔系数估计值存在较大的差异,而BS估计方法明显比OLS估计方法更有效率。     

一种改进的图像压缩感知稀疏恢复算法

稀疏信号的分布模型是影响基于近似信息传递（AMP）的压缩感知(CS)信号重建效果的关键因素。因实际图像的小波近似系数、各级的水平细节系数、垂直细节系数以及对角细节系数的模型参数存在较大差异,现有基于拉普拉斯、贝努力高斯(BG)和高斯混合等模型的AMP方法因未考虑此差异而影响重建效果。为了提高模型估计的准确性,将各级小波系数的BG模型参数分开估计,进而提出了一种改进的图像压缩感知稀疏重建的新方法,即期望最大分段贝努力高斯近似信息传递算法（EM-SSBG-AMP）。仿真结果表明,相同采样率下,新算法的峰值信噪比（PSNR）明显高于5阶期望最大高斯混合近似信息传递算法(EM-GM-AMP),重建时间与5阶EM-GM-AMP相当。     

CAPM资本资产定价模型的应用——浦发银行股价预测与风险系数研究

CAPM模型的关键在于β系数的衡量计算,它是资本系统性风险的度量指标,反映了资产价格对市场价格平均水平的敏感程度。掌握了β系数,也就基本可以掌握这个经典模型从而为投资决策服务。本文选取事后估计β系数(其中以日β系数(一个交易日为一日)为代表,同理可得周β系数(5个交易日为1周)和月β系数(30个交易日为1月),就不再一一赘述)对股票市场进行有效的预测。以金融产业中浦发银行这只股票作为代表。在传统计算方法之外,运用布鲁姆修正,统计学ARMA模型预测等方式对β系数进行改进,并通过比较分析其数学内涵和经济含义,以期得到更好的预测结果。     

ARCH检验在恒生指数中的应用

本文是应用ARCH来对条件异方差进行估计,并进而去解决风险价值量中方差估计的问题。在估计中我们以恒生指数2008年7月2日到2008年9月30日共计62个交易日作为本文的数据。先对条件异方差进行估计,估计出来之后代入到风险价值量模型中,再求出风险价值量系数VaR。本文主要分成三个部分:第一是介绍风险价值量模型的含义及其发展等,模型在金融风险估计中的价值含义;第二是运用ARCH模型去对恒生指数进行分析并对其做风险估计;第三是结论。     

汇率波动对我国外贸行业利润的影响研究

基于我国资本市场特征的资产定价假设,构建了基于时变风险溢价的条件期望资产定价模型,估计我国贸易行业的汇率风险暴露值,并进一步借助面板数据固定效应与随机效应方法估计了决定汇率风险暴露的影响因素。研究发现,汇率波动对我国进出口行业利润有着十分明显的时变影响,尤其在汇改以后汇率波动对行业利润率的影响更大,受影响的行业面更广。我国进出口行业间的汇率风险暴露差异较大,存在着四种行业汇率风险暴露情况,各行业不同的暴露特征与海外销售收入、企业规模、海外成本和流动性水平等因素密切相关。     

在岸-离岸人民币即期汇率动态联动关系研究——基于时变参数状态空间模型的分析

自香港离岸市场人民币汇率(CNH)形成以来,关于在岸人民币兑美元汇率(CNY)与香港离岸人民币兑美元汇率之间关系的研究,多数认为在岸人民币汇率对离岸汇率具有引导关系。随着内地与香港之间人民币流通渠道不断拓宽,两地之间汇率联动关系的动态变化是一个十分重要的问题。本文运用时变参数的状态空间模型研究CNY与CNH的动态联动关系:带断点的格兰杰因果关系检验结果显示,在样本初期阶段CNY对CNH有引导关系,随后两者之间相互引导,近期CNH对CNY具有引导关系;时变参数的状态空间模型显示,CNH对CNY的影响逐渐增强;考察在岸离岸利差对汇率影响的结果显示,在岸离岸利差增大会导致离岸汇率贬值和在岸汇率升值。本文的主要贡献在于研究方法规避了静态系数回归模型的缺点。     

基于隐训练序列的MIMO通信系统信道估计与跟踪

针对MIMO通信系统的信道估计与跟踪问题,提出了一种基于隐训练序列(ITS)的信道估计算法,分析了该算法的均方误差性能,给出了训练序列的优化方案.仿真表明,该算法与传统的最小二乘信道估计算法、预编码隐训练序列算法相比,具有估计精度高、计算量低、易于优化训练序列等特点,且算法不受接收端存在直流偏移的影响,其自适应结构能够很好地实现对快时变通信信道的跟踪,对解决电子战中快时变通信信道的捕获和跟踪问题具有一定的指导意义和应用价值.     

基于APARCH-GED模型的中国股市风险的度量与分析

以APARCH模型为基础,在正态分布和GED分布情形下测算了沪深两市时变风险值VaR及ES。结果表明:基GED分布的APARCH模型较好地刻画了高频时间序列的尖峰肥尾性及波动集聚性与持续性等特性,与VaR相比,ES能够较准确地估计尾部风险。     

时空相关面板数据模型估计方法研究

文章将局部空间相关性和时间序列相关性引入面板数据模型分析框架,提出时空相关面板数据模型。在模型估计上,为克服极大似然估计法（ML）在运算上的困难,文章提出采用等权重GMM和最优权重GMM估计方法估计模型误差项方差系数及序列相关系数,并在此基础上,提出采用可行广义最小二乘法(FGLS)估计模型参数,解决了经济计量实证研究中同时存在空间相关性与序列相关性情形下的参数估计。      

中国开放式基金风格漂移动态研究

本文对Sharpe强式风格模型存在的缺乏参数显著性统计及静态估计等关键问题进行改进,对我国开放式偏股型基金风格漂移进行实证研究和效果对比。研究结果表明:我国开放式基金业中风格漂移严重,大部分股票型基金偏好中、大盘成长股,显示出明显的风格趋同特征;在利用Sharpe模型进行风格识别时,引进权重系数的T统计值进行显著性检验,可以减少单纯依靠风格权重系数识别所引起的估计偏差。     

基于状态空间模型的中国通货膨胀率与外汇储备变动的变协整分析

本文我们通过状态空间模型建立了我国通赁膨胀率与外汇储备变动之间的变协整模型,该模型充分考虑了我国经济体制和外汇管理制度变迁这一实际,将经典的均衡比例固定的协整关系推广到了均衡比例随着时间变化的变协整关系.应用卡尔曼滤波估计的通货膨胀率与外汇储备变动之间的时变均衡比例总体上表现出一个下降的趋势.我们的研究表明,我国通货膨胀率与外汇储备变动之间从长期看存在着正的协整关系,且这种协整关系是时变的,这种变化是与我国外汇管理体制的转变是对应的.     

上市公司贝塔系数的影响因素实证分析

贝塔系数是投资和风险管理领域中很重要的一个指标。本文首先回顾时变贝塔系数的计算方法，然后针对不同行业特点选择有代表性的四家上市公司进行面板数据分析时变贝塔系数的影响因素，表明贝塔系数是受公司营运财务状况和市场行为共同作用下的结果，通过这些分析也为我们更好了解公司状况，挖掘投资机会和金融风险管理提供依据。