波動率研究

內(nèi)容概要

本書采用實證研究的方法，系統(tǒng)檢驗了我國金融經(jīng)濟(jì)學(xué)中的一些命題。    市場微觀結(jié)構(gòu)理論源于對資產(chǎn)價格形成的思考。最近的二三十年，金融市場的結(jié)構(gòu)、技術(shù)以及規(guī)則的迅速變化，促進(jìn)了金融市場微觀結(jié)構(gòu)理論的發(fā)展和完善，使得該領(lǐng)域的研究成為金融研究的熱點之一。    本書在歸納現(xiàn)有波動率研究的最新發(fā)展的基礎(chǔ)上，構(gòu)建新的波動率模型，并針對中國股票市場的波動率進(jìn)行實證檢驗，在對中國股市波動率的模擬和預(yù)測、建立非對稱GARCH類模型以及EARIV-GARCH模型等方面取得了一定成果，對于拓展波動率理論的建模方法、現(xiàn)實市場的杠桿效應(yīng)研究、收益和波動的跳躍研究和波動率的形式研究方面具有重大的學(xué)術(shù)價值，對于理解資產(chǎn)價格的形成機(jī)制、加強(qiáng)風(fēng)險管理等實踐行為具有重大的現(xiàn)實指導(dǎo)意義。

書籍目錄

第一篇  中國股市波動率的高頻估計、特性與預(yù)測  第一章  引言    一、為何關(guān)注波動率    二、波動率研究的發(fā)展  第二章  文獻(xiàn)綜述    一、經(jīng)典波動率模型    二、條件方差模型    三、波動率的長期記憶特性與分?jǐn)?shù)綜合移動平均自回歸    四、基于高頻估計的已實現(xiàn)波動率    五、本篇的主要內(nèi)容及創(chuàng)新  第三章  高頻估計與已實現(xiàn)波動率    一、數(shù)據(jù)    二、數(shù)據(jù)頻率與波動率估計    三、波動率高頻估計結(jié)果  第四章  已實現(xiàn)波動率的特性    一、收益率與已實現(xiàn)波動率的無條件分布特性    二、已實現(xiàn)波動率的不對稱特性    三、已實現(xiàn)波動率的聯(lián)合分布特性    四、已實現(xiàn)波動率的持續(xù)性、長期記憶與分?jǐn)?shù)綜合  第五章  波動率的模擬與預(yù)測    一、波動率模擬的實證基礎(chǔ)    二、波動率模型及其說明    三、GARCH模擬    四、EGARCH模擬    五、FIGARCH、FIEGARCH模擬    六、ARFIMAX模擬    七、基于各種模型的預(yù)測與評價  附錄  波動率的應(yīng)用  參考文獻(xiàn)第二篇  股市波動率杠桿效應(yīng)研究  第一章  引言  第二章  文獻(xiàn)綜述    一、杠桿效應(yīng)研究模型的回顧與述評    二、杠桿效應(yīng)的國內(nèi)外實證研究成果    三、市場對信息不完全反應(yīng)的研究結(jié)果  第三章  模型設(shè)計    一、基于已知信息的修正杠桿效應(yīng)    二、傳統(tǒng)杠桿效應(yīng)的研究模型    三、模型選擇標(biāo)準(zhǔn)    四、條件均值過程的設(shè)定    五、參數(shù)的非負(fù)性約束和參數(shù)估計的實現(xiàn)    六、分?jǐn)?shù)階差分參數(shù)d的估計方法  第四章  實證結(jié)果分析    一、數(shù)據(jù)    二、基于已知信息的修正杠桿效應(yīng)實證研究    三、杠桿效應(yīng)的實證研究和模型比較  第五章  結(jié)論  參考文獻(xiàn)第三篇  資產(chǎn)收益跳躍行為的理論與實證研究  第一章  引言    一、問題的提出    二、研究目標(biāo)    三、研究框架  第二章  文獻(xiàn)綜述    一、跳躍行為與跳躍風(fēng)險    二、國外研究述評    三、國內(nèi)研究述評  第三章  模型設(shè)計    一、EARIV—GARCH模型    二、EARIV—GARCH模型的收益條件矩分析    三、EARIV—GARCH模型的似然函數(shù)求解    四、參數(shù)及其漸進(jìn)方差的估計方法  第四章  實證結(jié)果及其分析    一、數(shù)據(jù)    二、指數(shù)的實證分析    三、單股的實證分析  第五章  模型的評價    一、殘差的正態(tài)分布檢驗    二、樣本外的波動性預(yù)測能力分析  第六章  結(jié)論  附錄一  相關(guān)收益條件矩的證明  附錄二  無條件GARCH波動性的求解  附錄三  跳躍強(qiáng)度及GARCH波動性迭代求解流程圖  附錄四  似然函數(shù)一階偏導(dǎo)數(shù)的迭代遞推方法  附錄五  Matlab程序  參考文獻(xiàn)第四篇  波動性的雙長記憶性研究  第一章  文獻(xiàn)綜述    一、收益率與波動性的雙長記憶性及波動平穩(wěn)性研究    二、長記憶和非對稱性研究  第二章  模型及估計方法    一、收益率與波動性的雙長記憶性及波動平穩(wěn)性研究    二、長記憶和非對稱性研究  第三章  實證結(jié)果及分析    一、收益率與波動性的雙長記憶性及波動平穩(wěn)性研究    二、長記憶和非對稱性研究  第四章  結(jié)論    一、收益率與波動性的雙長記憶性及波動平穩(wěn)性研究    二、長記憶和非對稱性研究參考文獻(xiàn)

章節(jié)摘錄

　　第一章 引言　　一、為何關(guān)注波動率　　經(jīng)濟(jì)學(xué)模型通常并不直接把波動率當(dāng)作變量來研究，波動率的ARCH（自回歸條件異方差）特性也不是從任何經(jīng)濟(jì)模型中產(chǎn)生的，相反它是違反傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)模型的異?，F(xiàn)象。盡管如此，仍有很多原因促使本篇去關(guān)注和研究波動率?！　∈紫?，一個資產(chǎn)組合的波動率就代表了這個資產(chǎn)組合的風(fēng)險。投資者當(dāng)然關(guān)心資產(chǎn)的風(fēng)險，因為在投資者決定最優(yōu)投資組合的過程中，風(fēng)險是要考慮的一個關(guān)鍵性因素?！　∑浯?，絕大多數(shù)投資者都不認(rèn)為風(fēng)險是中性的。有的人需要沖銷手中多余的頭寸帶來的風(fēng)險，人們對風(fēng)險的態(tài)度并不一致，因此，需要有效地把風(fēng)險轉(zhuǎn)移到能更好地處理風(fēng)險的人們手中。而風(fēng)險的買賣從某個角度來說就是波動率的買賣，如果要使用衍生工具進(jìn)行風(fēng)險管理和控制，就必須要研究波動率。　　至今為止，本篇的研究仍然無法猜透市場風(fēng)險的全部奧秘。如果不能正確理解、度量市場風(fēng)險，并對風(fēng)險進(jìn)行有效的定價，就會降低經(jīng)濟(jì)活動中的資產(chǎn)配置效率，從而增大整體經(jīng)濟(jì)運行的成本。因此，不僅是商業(yè)部門，政府部門也關(guān)心市場波動率，希望能有更好的方法來理解和度量市場風(fēng)險?！　∪绻軌蚝芎玫貙Y產(chǎn)收益的波動率進(jìn)行建模分析，投資者就能更精確、更有效地配置自己的投資組合、進(jìn)行風(fēng)險管理。換句話說，波動率模型不僅可以幫助投資者選擇資產(chǎn)投資組合，還可以幫助人們分析、度量資產(chǎn)組合的風(fēng)險水平?！　〗鹑谑袌鲋匈Y產(chǎn)收益的分布往往不能完全概括為它的一階、二階矩，本篇需要類似ARCH、SV等反映波動率持續(xù)和隨機(jī)變動的模型來理解風(fēng)險。如果波動率有持續(xù)性，是可預(yù)測的，那么風(fēng)險在某種程度上也是可預(yù)測的，即今天的風(fēng)險大小將會影響明天的風(fēng)險大小?；谶@些波動率模型，本篇可以更好地估計、預(yù)測波動率，更準(zhǔn)確地對衍生工具定價，因此，研究和發(fā)展波動率模型具有十分重要的意義。　　對波動率模型的研究是近20年來在金融經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域逐漸興起的。自從Engle于1982年提出ARCH模型以來，學(xué)者們已經(jīng)發(fā)表了數(shù)千篇關(guān)于條件異方差或波動率的文章。同時由于風(fēng)險和波動率在金融中的重要地位，大多數(shù)關(guān)于波動率模型的文獻(xiàn)集中研究金融時間序列（如股票、外匯等等），使得近20年來金融時間序列研究在經(jīng)濟(jì)時間序列研究中占據(jù)了主導(dǎo)地位?！　《?、波動率研究的發(fā)展　　從縱向看，波動率模型經(jīng)歷了三個發(fā)展階段?！　∈紫仁墙?jīng)典的金融分析模型中的波動率，如Black-Scholes的期權(quán)定價模型，這些模型假定市場收益呈正態(tài)分布，波動率是恒定的，遵從隨機(jī)游走過程?！　《螅珽ngle（1982）提出了ARCH模型，Bo11ers1ev（1986）把這個模型一般化，得到GARCH，由此產(chǎn)生出一個新的條件波動率研究領(lǐng)域，條件波動率模型層出不窮，它們大多是對GARCH的拓展，以更好地模擬某種特定的市場效應(yīng)。與此同時，Taylor（1986）、Hull和White（1987）以及Chesney和Scott（1989）提出了隨機(jī)波動率模型。隨機(jī)波動率模型更易于寫成連續(xù)形式，往往用于對衍生工具的理論分析（例如期權(quán)定價）。

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