简介：目前沪深股市相关结构的Copula模型选择差异很大,并没有形成统一的认识。在指出现有Copula检验要受到模型参数估计影响后,引入了贝叶斯估计方法将模型参数估计与拟合优度检验有效的分开。接着,沪深股市相关性的贝叶斯实证结果发现两市相关结构Copula模型具有时变特征,势必导致当前研究结果的不一致;同时也反映了Copula对样本区间选择有很强的依赖性。

简介：金融资产收益率不仅具有尖峰厚尾性、异方差性，还具有长记忆性。基于此，本文建立ARFIMA-GARCH-Copula模型来研究沪深股市的相关结构和等权重投资组合风险值VaR，利用上证指数和深成指数收益率的组合来进行实证研究。首先采用经典R／S分析法检验各个资产收益率的长记忆性，经过分数阶差分后选用GARCH模型建模得到边缘分布。然后选择Copula函数来刻画两资产之间的相关结构，建立联合分布模型。进而采用MonteCarlo方法模拟产生各资产的收益率序列，计算出投资组合的风险值VaR。实证研究表明：沪深股市具有长记忆性，且两者具有对称的尾部相关性；Kupiec检验说明ARFIMA-GARCH-Copula模型较之于GARCH-Copula模型能更准确地度量投资组合风险。

简介：应用Tsallis提出的非广延统计力学理论以及与之密切相关的非线性Fokker-Planck方程所描述的动力系统,根据我国上证指数和深证指数2004年1月1日～2008年11月13日的高频数据,分析了在三种不同的时间标度下股指收益的概率分布,发现Tsallis分布可以很好地描述两市收益分布的尖峰厚尾有限方差等特征,同时也给出了市场微观动力学层面的解释。揭示出我国上海和深圳股市的价格过程并不符合随机游走,而是反常扩散过程,两市具有十分接近的非线性动力系统特征。所得结论对于研究我国金融市场的资产配置和定价、风险管理和制度建设都具有重要的意义。

简介：本文运用随机矩阵理论（RMT）和相关系数动态演化模型建立全球股指二次“去噪”相关系数矩阵，并采用阀值法构建全球股市网络，进而分析该网络拓扑结构特性和解释风险在网络中的传染效应。研究发现，全球股市网络呈现出“小世界”效应；在θ=0．1数量水平下，全球股市网络具有较强的鲁棒性。同时，英国和荷兰的股票市场风险传染对网络整体的冲击较大；股市网络中各个股市间的风险传染路径与相关国家经济实力相关联，体现出较强的同配性。

简介：动量效应和反转效应是两种重要的金融异象，质疑了有效市场假说。本文以2000—2009年的A股上市公司为研究样本，采用不同的形成期搭配不同的持有期下的投资策略考察了中国股市跨行业动量效应和反转效应。研究结论表明：在沪深A股市场，按下游行业收益率排序的零投资策略主要表现为动量效应，按上游行业收益率排序的零投资策略主要表现为反转效应。从短期来看，跨行业动量或反转效应普遍不显著。持有期中长时，结果的显著性明显提高。跨行业动量或反转效应通过CAPM、Fama—French、Carhart模型调整后仍然显著。

简介：选取2009年1月5日-2012年5月22的人民币兑美元汇率和上证综指的日交易数据为对象，采用BEKK—GARCH模型，并结合LR似然比检验，对中国汇市与股市的波动溢出效应进行建模研究与实证分析．实证结果表明，整体样本存在汇率到上证指数的波动溢出，这种溢出是单向的；第二次汇改前，既不存在汇率到上证指数的波动溢出，也不存在上证指数到汇率的波动溢出；第二次汇改后，既存在汇率到上证指数的波动溢出，也存在上证指数到汇率的微弱的波动溢出．

简介：论文构建了一个基于私人信息传递的羊群行为演化模型，指出，在私人信息不断转化为公共信息的过程中，受正反馈效应、饱和效应和投资者过度反应引发收益的反转驱动，羊群行为呈现“出现-增强-减弱、消失-反向羊群行为出现-增强-减弱、消失…”的周期性演化规律。基于我国A股市场的实证显示，上述特征的周期性羊群行为的确存在。

简介：相关性的讨论是现代金融分析的重要内容,行业板块的相关分析是组合投资的关键步骤。基于能刻画动态相关的DCC-MVGARCH模型对我国波动剧烈的六个股市行业板块进行了相关性研究,结果表明:十个板块相关性序列可看成常量,Pearson相关系数仍能刻画其相对大小,这为机构投资者按Pearson相关系数进行组合构建提供了实证依据;五个动态相关性序列是宽平稳而非严平稳的,适合采用随机过程建模以实现预测,另外动态相关性与时变波动率存在一定的关系,当波动率增强时,相关性有随之增大的趋势。