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[期刊] 统计研究
[作者]
张波 蒋远营
本文对近十五年多达17万笔高频交易数据研究发现,早晨9:30股市开盘期间收益回报显著为负值,而在下午3:00收盘前的5分钟集合竞价阶段的收益回报显著为正值,称这种现象为"首尾5分钟现象"。并且日内收益数据具有较为显著的季节效应或周期效应,本文首次提出利用具有季节效应的SVJt-s模型对上证综合指数的5分钟高频交易数据进行建模,并给出模型的两步估计方法。由于高频随机波动建模时的数据量巨大、计算负荷严重,模型的估计、评价以及预测评价方法都需进行相应的改进,本文主要通过APF方法计算边际似然和BF进行模型比较,并从模型的预测能力发现本文给出的具有季节效应的SVJt-s模型,优于通常的GARCH模型和基本随机波动模型,最后给出了模型在风险管理中的应用。
[期刊] 统计研究
[作者]
张波 蒋远营
本文对近十五年多达17万笔高频交易数据研究发现,早晨9:30股市开盘期间收益回报显著为负值,而在下午3:00收盘前的5分钟集合竞价阶段的收益回报显著为正值,称这种现象为"首尾5分钟现象"。并且日内收益数据具有较为显著的季节效应或周期效应,本文首次提出利用具有季节效应的SVJt-s模型对上证综合指数的5分钟高频交易数据进行建模,并给出模型的两步估计方法。由于高频随机波动建模时的数据量巨大、计算负荷严重,模型的估计、评价以及预测评价方法都需进行相应的改进,本文主要通过APF方法计算边际似然和BF进行模型比较,
[期刊] 经济学动态
[作者]
王天一 黄卓
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。
关键词：
高频数据波动率 金融风险 波动率
[期刊] 南开经济研究
[作者]
李志辉 孙广宇 夏秋
本文基于2011—2017年沪市分时高频交易数据,构建买卖价差指标以衡量市场流动性与流动性波动水平,探讨市场流动性、流动性波动对股票预期收益的影响。研究发现:市场流动性对股票预期收益存在负向影响,证明上海股市存在非流动性溢价;流动性波动对股票预期收益存在负向影响,分位数分组、剔除离群值后估计结果稳健。研究还发现,相较于上涨与反弹阶段,股市处于震荡与下跌阶段时,市场流动性对股票预期收益的影响更大;相较于上海市场,深圳市场流动性对股票预期收益的影响更大。本文的研究结论对改善我国股市流动性、提升股票市场质量具有深刻的政策启示。
[期刊] 经济研究
[作者]
黄后川 陈浪南
本文旨在应用高频数据估计中国股市的已实现波动率。我们发现股票指数与个股的高频交易数据中的微观摩擦影响正好相反 ,使用极高频的数据会大大增加个股的波动率估计值 ,相反却会大大降低指数的波动率估计值。在计算各种频率的已实现波动率的基础上 ,本文构造了一种较为精确的估计波动率的方法 ,可以更好地平衡测量误差与微观结构误差。基于已实现波动率 ,本文研究了中国股市波动率不对称性和长期记忆特性
关键词：
波动率 高频估计 特征
[期刊] 投资研究
[作者]
张孝岩 沈中华
本文利用沪深300股指期货的高频数据,研究了股指期货推出对中国股票市场波动性的影响。结果表明:在股指期货合约交割日,总体上不存在到期日效应;在中长期,股指期货推出则确实增加了现货市场的波动,但随着时间的推移,这种影响在减小。另外,股指期货对现货市场波动起到引导作用,其冲击持续的时间更长、强度更大。本文政策含义在于,随着时间的推移,股指期货开始平稳有效运行,对现货市场起到重要引导和价格发现的作用,但由于股指期货的高投机性,加强对其监管仍然十分必要。
关键词：
股指期货 股票市场 波动性 到期日效应
[期刊] 运筹与管理
[作者]
李永武 秦怡雯 李健 王雅实
汇率波动率是刻画外汇金融资产收益变化程度的指标，也是度量外汇风险的方法之一，汇率波动对经济与金融系统都有重要的影响。由于非平稳和非线性的特征，准确预测汇率波动率一直是金融研究的重点和难点。为了提高预测汇率波动率的准确性，本文采用基于人民币汇率高频数据计算的已实现波动率和机器学习方法，对数据进行分解集成和建模，提出了一种有效的多尺度EEMD-PSR-SVR-ARIMA预测模型。具体过程如下：首先，采用集合经验模态分解(EEMD)的方法将复杂的时间序列分解成不同尺度的本征模态函数和趋势项；然后采用支持向量回归(SVR)的方法对本征模态函数进行预测，并利用相空间重构和粒子群优化的方法来确定SVR模型的输入维数与参数。同时，使用差分自回归移动平均模型(ARIMA)预测趋势项；最后集成得到模型预测的结果。实证结果表明EEMD-PSR-SVR-ARIMA模型可以有效地提高汇率波动率预测的精度。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
王天一 黄卓
"厚尾现象"是金融时间序列分布的一个普遍特征,本文将RealizedGARCH模型推广到容纳厚尾分布的情形,并将杠杆函数的幂次放松为待估参数。结果显示,使用Skewed-t分布的模型能够较好地反映收益率序列的厚尾和偏峰性质,放松的幂次参数可以给出更贴合数据的"信息冲击曲线"。引入厚尾分布亦可用改进Realized GARCH模型对实现测度的预测,其中使用标准t分布的模型给出的预测精度最高。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李海奇 屠新曙 段琳琳
本文首先运用GPH方法对中国股票市场的长记忆性进行了检验,然后利用ARFIMA-FIEGARCH-GED模型对中国股票市场进行了实证研究,发现中国股票市场波动存在明显的长记忆性和杠杆效应,而ARFIMA-FIEGARCH-GED模型则很好地捕捉到了其高峰厚尾现象、长记忆性和波动的杠杆效应。
关键词：
长记忆 广义误差分布 杠杆效应
[期刊] 现代经济探讨
[作者]
张艾莲 潘梦梦
“十四五”规划提出要“完善资本市场基础制度，健全多层次资本市场体系”,稳定发展资本市场的前提是明晰和防范风险。资本市场风险主要体现在价格持续波动引致的连续风险累积和跳跃波动带来的跳跃风险。基于2010-2020年的5分钟超高频数据刻画所有A股价格的连续和跳跃行为，探寻风险来源，并通过引入时-频域小波模型探讨货币政策对风险的防范作用。结果发现：股票市场资产价格存在跳跃特征，但连续行为更为普遍，且连续和跳跃行为均存在非对称性；制造业是跳跃波动风险的主要来源，金融业具有稳定锚的作用；货币政策工具对股票市场系统性风险的影响在时-频域存在差异性。因此，在防范股票市场系统性风险时，不仅要警惕重大信息冲击所触发的极端跳跃现象，更要避免“大水漫灌”式的政策防范手段。
[期刊] 现代财经(天津财经大学学报)
[作者]
李志辉 胡心怡 杜阳
市场操纵是一种严重损害资本市场公正的行为。本文基于分时高频交易数据构建了股票市场连续交易操纵识别模型,利用2009—2017年我国A股非金融上市公司的季度数据,探究了专业机构投资者对市场操纵的影响。实证研究发现:专业机构投资者持股比例越高,股票发生市场操纵的概率越小;专业机构投资者通过降低投资者与上市公司的信息不对称、提升上市公司治理水平的路径实现对市场操纵的有效抑制;信息环境好的上市公司,更有助于专业机构投资者发挥作用,并且持股比例高且稳定的稳定型专业机构投资者,发挥抑制作用的效果更好。本文拓展和深化了关于市场操纵的识别研究,并从资本市场投资者结构的角度对防范市场操纵给出了建设性意见。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李胜歌 张世英
金融高频数据和金融波动率是目前金融领域研究的热点问题。本文对基于金融高频数据的金融波动率估计量——"已实现"双幂次变差进行了建模和预测。"已实现"双幂次变差无模型、计算简便,在一定条件下是金融波动率的无偏估计量,并且具有稳健性和有效性。通过用上证综指对"已实现"双幂次变差进行ARFIMA建模,发现中国股票市场的上证综指"已实现"双幂次变差时间序列具有长记忆性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
张旭
一般认为,在存在较少的股市信息的情况下,股价的波动较小,当存在较多的股市信息时,股价的变动也常常较大,互联网股票信息量的显著变化常常是该公司有特殊事件的反映,进而可能影响股价。文章从网络搜索引擎Google获取字频信息,运用事件研究的方法,对网络文字频度信息与股市关系进行了分析,实证结果表明网络股市信息量的波动与股市价格波动存在显著的正相关关系。
关键词：
网络字频波动点 股票市场
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
蒋远营 张波
本文利用非参数贝叶斯方法进行随机波动建模。通常的参数随机波动模型适用于证券市场中的综合指数数据,而对个股数据和小范围指数数据的拟合效果较差,主要原因是其收益率数据的变化规律更为复杂、具有更厚的尾部行为,而非参数贝叶斯方法的随机波动模型无需进行分布假设,具有很强的灵活性。本文利用SV-DPM模型对IBM的股票价格数据和上证50指数数据进行建模,研究发现非参数随机波动模型能拟合参数随机波动模型难以扑捉到的数据特征,实证表明有充分的依据支持非参数贝叶斯随机波动模型。论文的研究有助于捕捉金融资产的时变波动性质,能更好的揭示金融市场的运行规律,为期权定价和金融风险管理提供依据,对于防范与控制金融风险有着重要意义。
[期刊] 国际金融研究
[作者]
王茹婷 李文奇 黄诒蓉
中美贸易摩擦备受各界关注,研究中美贸易摩擦对中国金融市场波动率的冲击具有时代意义。本文基于HAR-RV事件拓展模型及日内跳跃Logistic模型,量化分析了中美贸易摩擦事件对中国沪深300指数及受加增关税影响的行业指数(农产品、通信设备、专用设备、医疗器械、铁路运输、航天装备)造成的影响。本文研究发现,中美贸易摩擦事件对这些指数均会产生迅速且短暂的冲击;美国制裁公告比中国制裁公告对中国市场的影响更大;通信设备与医疗器械行业受美国制裁公告影响程度最大;引入贸易摩擦事件会加强波动率预测模型样本内外的预测效果。本文实证结果可为政策制定者防范系统性金融风险提供参考。
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