空气质量会影响股票市场吗？

空气质量可能通过情绪、政策和预期等渠道影响股票市场参与者,并最终影响股票市场。本文运用2006年1月4日至2013年1月14日上海空气质量指数和上证沪企指数等相关数据,利用多元递进的实证方法,分析了空气质量能否以及如何影响股票市场这个关键问题。实证研究发现:空气质量对股票市场的收益率、换手率和波动率均有影响,空气质量影响股票市场的情绪渠道及其他渠道是存在的。优等的空气质量使股票市场倾向于获得更高的收益率、更低的换手率和波动率;而空气污染与空气质量优等时产生的影响则具有对称性。基于混频回归的稳健性检验可以排除空气质量与股票市场之间的内生性问题。     

基于藤结构Copula的多元信用风险相关性度量模型及其比较

在信贷组合管理的框架下,以行业信用风险为基础,构建了基于藤结构Copula的多元信用风险相关性度量模型,并以2006年6月～2010年12月中国上市公司数据对模型进行了参数估计,发现Canoni-cal藤结构更适合度量行业信用风险相关性,以电力煤气及水的生产为代表的强周期性行业对信用风险起着引导作用。     

The effects of nutritional labels on obesity

This study examines the relationship between nutritional label use and obesity using switching regression. Results for treatment effect show that nutritional labels play a role in reducing obesity among users of nutritional labels, notably among women. The average body mass index (BMI) for men who read nutritional labels is 0.12 point lower than men who do not read them, while women who are users of nutritional labels have 1.49 points lower BMI than women who do not read labels. These findings imply that health education campaigns can employ nutritional labels as one of the instruments for reducing obesity.     

基于Copula函数特征筛选的电力物资供应商投标价格预测

分析电力物资供应商投标价格特征是招标企业估计投标价格并制定合理采购策略的基础.传统的Spearmen秩相关系数特征筛选方法只单纯考虑了特征的数值排列顺序,不能挖掘特征变量与目标的内在关联关系,会导致预测效果差.本文在电力企业招标价格预测建模中引入Copula函数,通过特征变量与目标变量的联合概率分布来分析变量间的相依关系.首先确定特征变量与目标变量的边缘分布,进行Copula参数估计,选取合适的Copula函数并计算相关系数来筛选供应商投标价格的特征,并以多种预测方法进行预测来验证引入Copula函数后预测精度是否提升.结果表明,引入Copula函数进行特征筛选后,预测精度更高、效果更好.     

我国上市商业银行整合风险度量研究

金融机构面临信用风险、市场风险和操作风险等诸多风险组成的整合风险。本文利用Copula方法对整合风险度量进行研究。以12家中国上市商业银行为研究对象,首先确定其信用风险、市场风险这两种风险收益率的分布,然后利用Copula构建相依结构模型,最后用蒙特卡罗模拟算法计算不同风险组合的VaR和CVaR,并利用返回测试检验模型的有效性。     

基于区制转移模型的金融周期时变特征研究

基于由金融资产价格、金融规模和金融景气三个维度构成的金融周期指数,考量金融周期的阶段性特征,在马尔科夫区制转换模型加入自回归项,利用金融周期的自回归进行区制转换,刻画出金融周期的区制特征,选取最优Copula函数对金融周期和经济周期的关联性特征.结果表明:中国金融周期分为三个较为明显的阶段;中国金融周期分为扩张和收缩两种状态,且扩张和收缩两种状态都具有极高的稳定性;滞后2阶的金融周期和经济周期之间有较强的正相关关系.     

基于Copula的投资组合选择模型研究

基于概率收益率与概率风险的定义,建立基于风险与收益率的投资组合模型,为了更好拟合联合分布,在具体解法中采用Copula函数来构造多个资产收益率的联合分布。由于不要求收益率服从维纳过程,因此基于Copula的Markowitz投资组合选择模型具有更广的适用性。通过对上证领先指数与深证领先指数收盘数据实证分析发现,在收益率(基于概率ρ0的收益率)一定的情况下,通过投资组合可以降低风险。     

基于copula的投资组合选择模型的研究

本文首先介绍了投资组合理论与copula,然后给出基于概率P0的收益率等定义,建立基于概率P0的收益率的投资组合选择模型并给出具体解法,接着通过选取上证领先指数与深证领先指数2004年9月1日至2006年5月26日的日收盘数据进行实证分析,发现在收益率(基于概率的收益率)一定的情况下,通过投资组合可以降低风险.     

Copula在投资组合VaR度量中的应用

利用引入边际非对称Laplace分布的连接函数(Copula)方法度量投资组合的在险价值(Value at Risk,VaR),并使用失败频率检验方法和损失函数评价准则对四种窗宽(50,125,250和500日)下VaR的Monte Carlo模拟结果进行了有效性和精度检验。研究结果表明:采用250天历史数据利用Gumbel Copula度量投资组合VaR时具有较高的有效性和精度,在准确捕捉市场变化的同时又对风险进行了有效的度量和控制。     

基于极值相依性的金融危机共生强度研究

共生性危机是金融危机研究的热点之一,经验表明不同国家同时爆发两种危机的可能性不同,但尚缺乏对危机共生强度的定量研究;copula是刻画变量之间非线性相互关系的重要方法,但函数选择目前仍缺少依据。针对这两个问题,文章由极值相依性模型推导出数十种生存copula函数的共同渐近形式,基于此构建危机共生指数,并给出一套系统检验共生性强弱及度量共生强度的方法。对1994-2009年十个新兴经济体的实证研究表明:各国的危机共生强度各异,俄罗斯、新加坡、智利和中国的金融危机具有弱共生性;爆发共生性危机的可能性很大程度上由金融自由化决定;外汇市场或金融市场遭受攻击时的极端风险更易在两者之间传导;通过本币升值稳定物价的宏观调控政策将增加双重危机爆发的可能性;控制外汇市场和银行业经营的不稳定因素是抑制共生性危机的重要途径,但在印度和中国的效果可能有限。