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[期刊] 统计与决策
[作者]
方毅 陈煜之
文章主要通过资本资产定价模型研究股票超额平均收益和风险因子的关系，将不同投资组合的收益和风险因子进行不同时间频段的小波变频后进行传统的因子定价回归，同时，加入了原始数据的因子定价模型进行比较，检验了如下问题：（1）验证了Fama-French模型是否具有时变性；（2）不同频度下的资本资产定价模型是否能有效地解释中国市场的异象；（3）Fama和French提出的风险因子是否能有效地影响组合收益率。结果表明，经过变频后的高频因子和投资组合能很好地通过GRS检验，同时FF五因子模型在不同的时间频率下比单一的时间频率要好，并且风险因子对中国市场的收益有显著的影响。
关键词：
资产定价 小波变频 市场异象
[期刊] 统计与决策
[作者]
周少甫,杜福林
[期刊] 经济研究
[作者]
陈彦斌 徐绪松
本文提出并证明了基于风险基金的CAPM模型。基于风险基金的CAPM模型描述了资产的收益与风险之间的线性关系 ,其中资产的风险定义为资产收益率与风险基金收益率的协方差除以风险基金收益率的方差。作为应用例子 ,本文使用基于风险基金的CAPM模型证明了著名的CCAPM模型。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
于文华 杨坤 魏宇
相较于低频波动率模型,高频波动率模型在单资产的波动和风险预测中均取得了更好效果,因此如何将高频波动率模型引入组合风险分析具有重要的理论和现实意义。本文以沪深300指数中的6种行业高频数据为例,运用滚动时间窗技术建立9类已实现波动率异质自回归(HAR-RV-type)模型刻画行业指数波动,同时使用R-vine copula模型描述行业资产间相依结构,进一步结合均值-CVaR模型优化行业资产组合投资比例,构建组合风险的预期损失模型,并通过返回测试比较不同风险模型的精度差异。研究结果表明:将HAR族高频波动率模型引入组合风险分析框架,能够有效预测行业资产组合风险状况;高频波动率预测的准确性将进而影响组合风险测度效果,跳跃、符号跳跃变差以及符号正向、负向跳跃变差均有助于提高行业组合风险的预测精度。
[期刊] 山西财经大学学报
[作者]
花冯涛
根据我国A股市场数据,运用"非资产定价模型分解法"将个股风险分解为市场风险、行业层面风险和公司特质风险,并通过实证检验得出如下结论:(1)从1995年到2010年的15年中,我国证券市场的平均公司特质风险经历了下降和上升的"U"型趋势,并且时间序列平稳;(2)公司特质风险在个股波动中的比例不断升高,逐渐成为个股风险的主要来源;(3)在三个层面风险中,只有市场风险具有市场收益的预测能力,公司特质风险和行业层面风险则不具备这样的能力。上述实证结果表明,公司特质风险没有被市场收益定价,也就是说,在我国证券市场上,特质风险只是反映了公司层面信息的不确定性。
[期刊] 统计研究
[作者]
于孝建 王秀花
本文将Hansen等(2012)的Realized GARCH模型扩展为包含日内收益率、日收益率以及已实现波动率的混频已实现GARCH模型(M-Realized GARCH模型)。该模型将日内交易分为前后两段,引入了混频均值方程,并对混频均值方程的残差分别建立条件波动率方程和已实现日波动率方程。本文采用2013—2016年沪深300指数混频数据,分别在扰动项服从正态分布、t分布和广义误差分布的假设下,采用损失函数、SPA检验、kupiec检验和动态分位数检验法,对GARCH、Realized GARCH和
[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]
李刚
资产定价模型选择问题是实证金融研究领域一个基本的问题。AIC、BIC是模型选择中常用的两个信息准则。可是,在实际应用中,AIC通常需要假设备选模型均是真实模型,或者至少是真实模型的较好近似。BIC通常依概率1选择真实模型,如果备选模型中没有真实模型,BIC选出的模型不具备现实意义。文章基于Fama-French三因子模型,在模型错误指定下,首次运用TIC准则,选择出模型集合中的最优模型。实证分析表明,TIC与AIC、BIC间的结果差距是显著的,从而说明了AIC、BIC的不可靠性,同时TIC也非常显著地支持了Fama-French三因子模型,这加强了运用该模型进行实证研究的说服力。
[期刊] 上海金融
[作者]
赵鹞 赵昕
近几年互联网金融发展如火如荼，一些学术界及实务界人士普遍认为在互联网金融模式下的金融市场的个体风险能够被充分分散，从而将金融市场的效率提升到几乎完美的状态。本文在理性预期均衡理论框架下，首次提出了具有社交网络特征的风险资产定价模型，并讨论了资产价格的波动性构成。认为在将世界上每个个体高度互联的互联网甚至移动互联网的社交网络世界中，互联网金融模式在某种情况下并不能完全缓释金融市场中的个体风险，甚至会出现由这种高度互联的社交网络结构所驱动的独特市场风险。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
姚京 袁子甲 李仲飞
本文在相对Value-at-Risk(VaR)风险度量的基础上重新审视了金融经济学中最为核心的两个问题:资产配置和资产定价。遵循经典的Markowitz-Sharpe理论体系,我们在一般的分布假设下建立了基于相对VaR的均值风险模型和资本资产定价模型,并得出了两基金分离、有效边界、证券市场线等一系列结论。通过研究比较,我们说明了经典的Markowitz-Sharpe理论体系只是本文所构建的资产配置和定价理论体系在正态分布假设下的一个特例。我们还通过实证研究来说明不同分布假设对金融决策的影响。
[期刊] 统计与决策
[作者]
彭乃驰 党婷
文章以云南为例,对同比月度CPI原始数据进行小波阈值去噪处理,对去噪后数据作BP神经网络预测,通过SARIMA模型修正预测残差,从而建立了小波分析的BP-SARIMA模型。实证结果表明:小波分析的BP-SARIMA模型相对于未经小波分析的BP-SARIMA模型及未经SARIMA残差修正的小波分析的BP模型有更高的预测精度。
[期刊] 统计与决策
[作者]
薛永刚
基于人们的预期对汇率的影响及汇率变动中包含不同频率成分的原因,文章采用小波分解和人工神经网络(ANN)相结合的方法建立汇率预测模型,首先将原始汇率数据序列分解为不同频率序列,然后利用ANN方法针对分解后的序列分别建立模型,将每个模型预测的结果相加得到汇率的预测值。实证结果发现:(1)小波分解方法有助于提高汇率预测的精度,表明汇率变动是由不同频率成分组成并且人们预期对汇率变动具有一定的影响;(2)汇率预测中不同的神经网络模型具有不同的性能,在建立预测模型时应该慎重考虑选择的神经网络类型及其参数。
关键词：
小波分解 神经网络 汇率预测
[期刊] 运筹与管理
[作者]
金秀 范美玲 刘烨
本文利用小波变换对基金收益率及其方差进行多尺度分解,并将小波分析引入资本资产定价模型,计算小波多尺度β。进一步地将小波分析引入到传统的H-M模型中,利用小波函数的多尺度与不同的投资期限对应,对模型进行多期改造,从而获得择时能力的多期评价模型。以我国经济背景为依托,选择14只开放式基金进行实证研究,结果表明,利用小波分析可以有效的对基金的择时能力进行多期评价。
[期刊] 统计与决策
[作者]
侯普光 乔泽群
文章选取2001~2012年的山西省太原市房价数据为研究对象,将小波分析理论和ARMA模型相结合,实现太原市房价的预测。首先运用小波分析理论将太原市房价数据分解和重构,达到房价数据的降噪目的,之后小波处理后的数据进行识别和平稳性检测,并进行参数估计,建立相应的ARIMA模型,并对太原市的房价进行了相应的预测。
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