持续期间、交易量、波动率与知情交易

Admati和Pfleiderer[1]认为交易强度的增加,可能来自于知情交易也可能来自于流动性交易。本文通过分析中国股票市场上持续期间、交易量和波动率之间的关系,提供了识别知情交易和流动性交易的证据。与国外相关研究结论均不同的是,本文的实证结果认为:波动率与持续期间之间存在非线性关系,交易量较小时,交易强度的增加主要来自于流动性交易;而交易量较大时,交易强度的增加主要来自于知情交易。最后,本文对以上实证结果进行了稳健性检验,通过分析波动率日内特征对实证结果的影响,本文还发现,中国股票市场的知情交易通常发生在刚开盘的阶段。

有信息冲击、无信息冲击与波动率非对称性

本文将金融市场的冲击(innovations)分成有信息冲击和无信息冲击,构建了一种新的非对称GARCH类模型,区间均值GARCH模型(sectional mean GARCH,SM-GARCH)。在中国股票市场的实证分析中发现:SM-GARCH模型能够更好地捕捉波动率特征和预测波动率;条件均值预测误差用于描述新到来的冲击对条件方差的影响,所提供的信息是有限的,在无信息冲击的情况下可以忽略它在波动率预测中的作用。

基于非参数局部线性核估计的混沌预测

将非参数局部线性核估计引入混沌时间序列预测,利用其优良的估计和预测能力,极大地提高了混沌时间序列的预测精度,并从理论上证明了一些传统的混沌序列预测方法仅仅是该方法的特殊形式。实证表明,该方法对典型的混沌时间序列可以做到非常精确的预测,对股票市场这类复杂经济系统也具有良好的预测能力。

影响中国房地产价格的因素及其程度分析

本文结合数据分组处理方法(GMDH)和可行广义最小二乘法(FGLS),分析了影响中国房地产价格的主要因素及其影响程度,解释了近年来中国房地产市场的一些现象.本文的结论不仅对于国家制定宏观经济政策调节房地产市场的健康发展具有参考价值,对于房地产开发商的合理战略决策也具有指导意义.

基于局部线性核估计的GMDH建模及预测

用非参数局部线性核估计方法改进分组数据处理建模方法(GMDH),提高预测精度.从理论上证明了,在大样本条件下,当核函数的窗宽小于某一常数C时,这种新的建模方法具有更好的拟合效果及预测能力.在人民币汇率的实证分析中,这种改进的方法也取得了明显优于传统方法的预测效果.

区间均值条件波动率模型

本文讨论了有、无冲击(Innovations)对资产波动率的不对称性影响,它是现有研究关于正、负冲击不对称性影响的扩展。本文以GARCH模型为基础,假设条件均值为一个区间,建立了基于区间均值的GARCH模型及其非对称形式,并讨论了该类模型的估计方法。在中国债券市场的实证分析中发现,本文提出的模型能够更好地捕捉市场上波动特征;以已实现波动率为基准,区间均值GARCH模型取得了比GARCH模型更好的预测效果。

中国企业债券特征与风险补偿

利率风险、信用风险、流动性风险是债券市场上常见的风险类型,而债券的特征可以直接或间接地反映这些风险。本文通过分析中国企业债券市场上的债券发行量、已发行时间、债券期限、息票利率、收益率波动性、久期、凸性、到期收益率等债券特征对债券定价的影响,实证检验这些债券特征与债券风险及风险补偿的关系。本文的分析结论认为,这些债券特征显著地影响企业债券的定价,它们与利率风险、信用风险和流动性风险有显著关系,其中对企业债券信用风险的影响最大。流动性风险未被合理定价,低流动性债券未能获得显著的风险补偿。

流动性补偿、市场内及跨市场“流动性转移”行为

本文分析了我国国债市场的流动性补偿问题,讨论了国债市场内部不同债券之间的"流动性转移"(Flight-to-liquidity)行为以及国债与企业债市场之间的跨市场"流动性转移"行为。研究结果发现:流动性显著影响我国国债市场收益率;我国国债市场上,国债市场内部不同债券之间的"流动性转移"行为显著,当投资者发现债券的流动性变差时,将在国债市场范围内选择流动性好的债券进行投资转移;国债市场与企业债券市场之间的跨市场"流动性转移"行为比较微弱。

股票之间的风险传染和投资转移

在现有研究分析不同市场之间风险传染和投资转移的基础上,本文讨论了中国股票市场内,高市值与低市值股票之间的风险传染和投资转移现象。实证结论发现,市场定单流上升、流动性变好时,基于市场共同因素的影响,高市值股票和低市值股票收益率同时大涨的概率显著增加;控制了市场共同因素的影响后,市场定单流增加时,高市值股票大跌而低市值股票大涨的概率显著增加,而当市场流动性变差时,低市值股票大跌而高市值股票大涨的概率显著增加。共同因素是中国股票市场上高市值与低市值股票之间风险传染的主要原因,控制共同因素的影响后两类股票之间也存在投资转移行为。

当前商业银行资产业务增长的挑战及应对策略

资产业务是商业银行利润的主要来源、业务经营的重点。当前,商业银行总体上都出现项目储备不足、新增优质资产稀缺的情况,若不及时解决,将会影响到商业银行业务发展及利润增长。本文首先从资金供需两端分析了当前优质资产稀缺的原因,而后又结合经济政策的主要方向,探寻商业银行资产业务的机遇,最终提出当前加快抢抓优质资产的四大方向。