中國金融市場計量分析

內(nèi)容概要

本書應(yīng)用現(xiàn)代計量金融學(xué)方法對中國金融市場進行計量分析。    第1章探討我國股票報酬和未來波動的關(guān)系?？紤]到我國股票報酬時間序列具有的三個特征——波動集群性、厚尾和杠桿效應(yīng)，第1章利用ARCH類模型度量時變的波動性，同時采用多種非正態(tài)分布（如混合正態(tài)分布、混合Beta分布、t分布、廣義誤差分布、廣義t分布、偏斜t分布）描述股票報酬的分布。    多個金融市場、多個資產(chǎn)報酬相關(guān)性以及波動間的動態(tài)關(guān)系需要用多元GARCH模型來描述。自2005年7月21日起，人民幣實行參考一籃子貨幣的匯率制度。第2章基于二元GARCH模型，考察人民幣NDF和即期匯率間報酬、波動的溢酬狀況，分析人民幣NDF市場和即期市場間的信息傳導(dǎo)。    波動是資產(chǎn)定價和配置、金融風(fēng)險管理的核心。在金融市場波動的度量和預(yù)測方面，廣泛地應(yīng)用ARCH模型和隨機波動模型。有學(xué)者提出利用非參數(shù)方法估計實現(xiàn)波動，并用天內(nèi)報酬平方和作為波動的度量。實現(xiàn)波動具有長期記憶性的特征，且實現(xiàn)波動模型通常不考慮跳躍的影響。第3章基于異質(zhì)自回歸模型，將跳躍從實現(xiàn)波動中分離出來，同時考慮到實現(xiàn)波動呈現(xiàn)波動集群性的現(xiàn)象，來為實現(xiàn)波動構(gòu)模，并分析跳躍的影響。    經(jīng)濟和金融問題常用回歸模型分析，但回歸模型兩邊變量的數(shù)據(jù)頻率是相同的。隨著現(xiàn)代計算機的迅速發(fā)展以及存儲能力的提高，可以得到更高頻率的數(shù)據(jù)，例如股市的交易數(shù)據(jù)。高頻率數(shù)據(jù)通常包含更多有價值的信息，但由于回歸模型中的某些解釋或被解釋變量是低頻率的，通常需預(yù)先處理高頻率數(shù)據(jù)，使得回歸模型兩邊變量的數(shù)據(jù)頻率相同，但這種處理可能損失相當(dāng)多有價值的信息，而且，難以檢驗出某些變量間的關(guān)系?；旌蠑?shù)據(jù)抽樣回歸模型可以處理回歸模型兩邊變量數(shù)據(jù)頻率不同的問題。第4章和第5章利用混合數(shù)據(jù)抽樣回歸模型分別研究報酬與風(fēng)險間的權(quán)衡關(guān)系和股票市場的波動問題。    第6章基于交易數(shù)據(jù)，利用自回歸條件持續(xù)期模型來分析探討我國股票交易的持續(xù)期問題，并考慮持續(xù)期服從各種條件分布，如Weibull分布、廣義Gamma分布、Burr分布等。    第7章利用短期事件研究方法考察股價指數(shù)成分股調(diào)整的價格效應(yīng)和交易量效應(yīng)。    第8章采用長期事件研究方法分析中國IP0的長期表現(xiàn)。    第9章基于VaR來度量和評估中國金融市場的風(fēng)險。

書籍目錄

前言1 我國股票報酬與未來波動  1.1 股票報酬統(tǒng)計分析  1.2 ARCH模型  1.3 分布密度函數(shù)  1.4 實證分析  小結(jié)2 人民幣NDF與即期市場的二元GARCH模型  2.1 人民幣NDF和即期匯率變動的統(tǒng)計分析  2.2 多元GARCH模型  2.3 人民幣NDF和即期市場間的波動溢出  小結(jié)3 實現(xiàn)波動模型——跳躍的影響　3.1 實現(xiàn)波動的度量　3.2 實現(xiàn)波動和跳躍的描述性統(tǒng)計　3.3 HAR模型　3.4 跳躍與微觀結(jié)構(gòu)摩擦　3.5 跳躍在波動中的影響　小結(jié)4 風(fēng)險與預(yù)期報酬間關(guān)系的MIDAS模型　4.1 數(shù)據(jù)及描述性統(tǒng)計　4.2 風(fēng)險與報酬的權(quán)衡關(guān)系　4.3 對稱MIDAS模型　4.4 不對稱MIDAS模型　小結(jié)5 混合數(shù)據(jù)抽樣波動模型  5.1 MIDAS模型和ABDL模型  5.2 數(shù)據(jù)分析及ABDL模型估計  5.3 波動預(yù)測的比較  小結(jié)6 我國股票交易的持續(xù)期模型  6.1 交易數(shù)據(jù)特征  6.2 ACD模型  6.3 我國股票交易的持續(xù)期模型  小結(jié)7 指數(shù)調(diào)整、指數(shù)基金與價格壓力  7.1 上證180指數(shù)的公告和調(diào)整  7.2 假說  7.3 數(shù)據(jù)和方法  7.4 實證結(jié)果  7.5 解釋  小結(jié)8 中國新股長期表現(xiàn)  8.1 新股長期表現(xiàn)差的理論  8.2 數(shù)據(jù)與研究方法  8.3 新股長期表現(xiàn)的分析  8.4 橫斷面和回歸分析  小結(jié)9 基于VaR度量和評估股票市場風(fēng)險  9.1 VaR模型及估計  9.2 VaR模型評估的方法  9.3 VaR模型的選擇  結(jié)論

章節(jié)摘錄

　　1　我國股票報酬與未來波動　　Black（1976）研究表明消息對股票報酬波動的影響是不對稱的，利好消息（good news）將降低股票報酬波動，而利空消息（bad news）增加股票報酬波動，即所謂的不對稱或杠桿效應(yīng)。消息對波動的杠桿效應(yīng)可由兩種機制說明：財務(wù)和營運杠桿、市場風(fēng)險溢酬。　　財務(wù)和營運杠桿的思路是這樣的：如果杠桿公司的股價下跌，則股票價值下降，導(dǎo)致公司負債與股權(quán)比率上升，公司未來的風(fēng)險上升，從而未來的波動上升（Black，1976，Christie，1982）。杠桿效應(yīng)的第二種機制主要考慮波動與預(yù)期市場風(fēng)險溢酬間正相關(guān)關(guān)系，如果預(yù)期市場風(fēng)險溢酬是市場波動的增函數(shù)。假定無風(fēng)險利率不變，那么市場波動上升意味著預(yù)期報酬的上升，報酬上升將降低股價，從而產(chǎn)生波動的不對稱效應(yīng)?！　「軛U效應(yīng)表明股票報酬與未來報酬的波動存在著負相關(guān)關(guān)系，非預(yù)期正股票報酬（利好消息）引起波動的上升小于同幅度非預(yù)期負股票報酬（利空消息）引起波動的上升?！　　?/pre>








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