中國(guó)金融市場(chǎng)計(jì)量分析

內(nèi)容概要

本書(shū)應(yīng)用現(xiàn)代計(jì)量金融學(xué)方法對(duì)中國(guó)金融市場(chǎng)進(jìn)行計(jì)量分析。    第1章探討我國(guó)股票報(bào)酬和未來(lái)波動(dòng)的關(guān)系?？紤]到我國(guó)股票報(bào)酬時(shí)間序列具有的三個(gè)特征——波動(dòng)集群性、厚尾和杠桿效應(yīng)，第1章利用ARCH類(lèi)模型度量時(shí)變的波動(dòng)性，同時(shí)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(bào)酬的分布。    多個(gè)金融市場(chǎng)、多個(gè)資產(chǎn)報(bào)酬相關(guān)性以及波動(dòng)間的動(dòng)態(tài)關(guān)系需要用多元GARCH模型來(lái)描述。自2005年7月21日起，人民幣實(shí)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(bào)酬、波動(dòng)的溢酬?duì)顩r，分析人民幣NDF市場(chǎng)和即期市場(chǎng)間的信息傳導(dǎo)。    波動(dòng)是資產(chǎn)定價(jià)和配置、金融風(fēng)險(xiǎn)管理的核心。在金融市場(chǎng)波動(dòng)的度量和預(yù)測(cè)方面，廣泛地應(yīng)用ARCH模型和隨機(jī)波動(dòng)模型。有學(xué)者提出利用非參數(shù)方法估計(jì)實(shí)現(xiàn)波動(dòng)，并用天內(nèi)報(bào)酬平方和作為波動(dòng)的度量。實(shí)現(xiàn)波動(dòng)具有長(zhǎng)期記憶性的特征，且實(shí)現(xiàn)波動(dòng)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(shí)現(xiàn)波動(dòng)中分離出來(lái)，同時(shí)考慮到實(shí)現(xiàn)波動(dòng)呈現(xiàn)波動(dòng)集群性的現(xiàn)象，來(lái)為實(shí)現(xiàn)波動(dòng)構(gòu)模，并分析跳躍的影響。    經(jīng)濟(jì)和金融問(wèn)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(jì)算機(jī)的迅速發(fā)展以及存儲(chǔ)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(jià)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(jià)值的信息，而且，難以檢驗(yàn)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(wèn)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(bào)酬與風(fēng)險(xiǎn)間的權(quán)衡關(guān)系和股票市場(chǎng)的波動(dòng)問(wèn)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(lái)分析探討我國(guó)股票交易的持續(xù)期問(wèn)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(jià)指數(shù)成分股調(diào)整的價(jià)格效應(yīng)和交易量效應(yīng)。    第8章采用長(zhǎng)期事件研究方法分析中國(guó)IP0的長(zhǎng)期表現(xiàn)。    第9章基于VaR來(lái)度量和評(píng)估中國(guó)金融市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)。

書(shū)籍目錄

前言1 我國(guó)股票報(bào)酬與未來(lái)波動(dòng)  1.1 股票報(bào)酬統(tǒng)計(jì)分析  1.2 ARCH模型  1.3 分布密度函數(shù)  1.4 實(shí)證分析  小結(jié)2 人民幣NDF與即期市場(chǎng)的二元GARCH模型  2.1 人民幣NDF和即期匯率變動(dòng)的統(tǒng)計(jì)分析  2.2 多元GARCH模型  2.3 人民幣NDF和即期市場(chǎng)間的波動(dòng)溢出  小結(jié)3 實(shí)現(xiàn)波動(dòng)模型——跳躍的影響　3.1 實(shí)現(xiàn)波動(dòng)的度量　3.2 實(shí)現(xiàn)波動(dòng)和跳躍的描述性統(tǒng)計(jì)　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(dòng)中的影響　小結(jié)4 風(fēng)險(xiǎn)與預(yù)期報(bào)酬間關(guān)系的MIDAS模型　4.1 數(shù)據(jù)及描述性統(tǒng)計(jì)　4.2 風(fēng)險(xiǎn)與報(bào)酬的權(quán)衡關(guān)系　4.3 對(duì)稱(chēng)MIDAS模型　4.4 不對(duì)稱(chēng)MIDAS模型　小結(jié)5 混合數(shù)據(jù)抽樣波動(dòng)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(jì)  5.3 波動(dòng)預(yù)測(cè)的比較  小結(jié)6 我國(guó)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(guó)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(jià)格壓力  7.1 上證180指數(shù)的公告和調(diào)整  7.2 假說(shuō)  7.3 數(shù)據(jù)和方法  7.4 實(shí)證結(jié)果  7.5 解釋  小結(jié)8 中國(guó)新股長(zhǎng)期表現(xiàn)  8.1 新股長(zhǎng)期表現(xiàn)差的理論  8.2 數(shù)據(jù)與研究方法  8.3 新股長(zhǎng)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(píng)估股票市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)  9.1 VaR模型及估計(jì)  9.2 VaR模型評(píng)估的方法  9.3 VaR模型的選擇  結(jié)論

章節(jié)摘錄

　　1　我國(guó)股票報(bào)酬與未來(lái)波動(dòng)　　Black（1976）研究表明消息對(duì)股票報(bào)酬波動(dòng)的影響是不對(duì)稱(chēng)的，利好消息（good news）將降低股票報(bào)酬波動(dòng)，而利空消息（bad news）增加股票報(bào)酬波動(dòng)，即所謂的不對(duì)稱(chēng)或杠桿效應(yīng)。消息對(duì)波動(dòng)的杠桿效應(yīng)可由兩種機(jī)制說(shuō)明：財(cái)務(wù)和營(yíng)運(yùn)杠桿、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)溢酬?！　∝?cái)務(wù)和營(yíng)運(yùn)杠桿的思路是這樣的：如果杠桿公司的股價(jià)下跌，則股票價(jià)值下降，導(dǎo)致公司負(fù)債與股權(quán)比率上升，公司未來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)上升，從而未來(lái)的波動(dòng)上升（Black，1976，Christie，1982）。杠桿效應(yīng)的第二種機(jī)制主要考慮波動(dòng)與預(yù)期市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)溢酬間正相關(guān)關(guān)系，如果預(yù)期市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)溢酬是市場(chǎng)波動(dòng)的增函數(shù)。假定無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率不變，那么市場(chǎng)波動(dòng)上升意味著預(yù)期報(bào)酬的上升，報(bào)酬上升將降低股價(jià)，從而產(chǎn)生波動(dòng)的不對(duì)稱(chēng)效應(yīng)?！　「軛U效應(yīng)表明股票報(bào)酬與未來(lái)報(bào)酬的波動(dòng)存在著負(fù)相關(guān)關(guān)系，非預(yù)期正股票報(bào)酬（利好消息）引起波動(dòng)的上升小于同幅度非預(yù)期負(fù)股票報(bào)酬（利空消息）引起波動(dòng)的上升?！　　?/pre>








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