VPIN和DPIN对流动性和波动率的影响探析——基于股指期货的实证分析

在微观市场结构的研究中,信息一直是最为重要的因素之一。本文采用2016年沪深300股指期货高频数据构建两种知情交易概率指标:同步交易量知情交易概率(VPIN)和日内动态知情交易概率(DPIN),同时选取相应的流动性和波动率指标来衡量市场当前的运行态势,考察这两种知情交易概率指标对市场运行态势的预测能力。实证结果表明,VPIN对市场的整体流动性具有一定的解释能力,而DPIN的解释力较弱,这有助于理解我国金融市场内在信息机制。

政府支出政策对老龄经济的作用机制研究

政府支出政策是宏观经济调节的重要工具之一.为研究政府支出政策在人口老龄化的特殊环境中的作用和有效性,本文将人口年龄结构的动态变化和政府支出引入新古典经济增长模型中,探讨了人口老龄化背景下政府支出政策对经济增长、社会福利的作用机制.研究表明,政府支出政策对老龄化社会的经济生产、社会福利均能够产生一定的积极作用,但是,政府支出的作用相对有限,一方面,政府支出与社会福利之间呈现倒"U"型关系,另一方面,由于老龄社会的特殊性,政府支出的作用效果也会受到影响而减弱.因此,在老龄化社会中,政府支出政策的制定应当更加审慎,以求在保证居民福利的基础上,尽可能促进经济增长.

基于负相关集成学习的投资组合优化

主要利用集成学习中的负相关学习思路构建了一种集成全局方差最小化(EGMV)的投资组合策略.作为机器学习领域最常用的工具之一,集成学习一般用于提升一些弱学习器的表现,其中负相关学习通过主动制造多个具有差异性的弱学习器并进行加权来提升预测效果.借鉴这一思路,在原始GMV优化问题的基础上引入了制造差异性的惩罚项,从而使EGMV能够同时输出多个差异化GMV权重估计量,随后进行等权加权以对冲估计误差.基于A股2000-2019年全样本股票日收益率数据,将EGMV与多个经典投资组合策略进行了夏普率和换手率的对比,发现EGMV相比于原始GMV能够实现比较明显的样本外提升,表明集成学习框架能够被用于提升经典投资组合策略的表现.

基于HULM的可转换债券和股票收益率研究

首先对我国可转债市场与A股之间的相关关系进行了检验.结果显示可转债市场指数先于股票市场指数.其次使用HULM（Hidden-Unit Logistic Model）对可转换债券指数的时间序列数据进行了分类拟合和预测.通过在每个时间节点设置多个随机隐藏单元,算法能够很好地刻画时间序列中的隐藏结构并能以较高的准确度对可转换债券指数的走势进行拟合,这将为可转债收益率和股市的收益率研究提供一种全新的视角.