偏度和峰度调整下Black-Scholes模型及实证分析

在传统Black-Scholes模型的基础上,引入了Gram-Charlier级数展开,推导出了基于偏度和峰度调整的Black-Scholes公式(SKB-S)。并以武钢CWB1的数据为例,通过Matlab计算的结果显示,调整后的定价公式优于传统的Black-Scholes公式(B-S)。

考虑基差对高阶矩影响的市场风险度量研究

提出了加入基差项的GARCHSK模型研究了基差对现货收益高阶矩的动态影响,并将该模型应用于提高对现货VaR的度量精度.对股指期货和现货市场的实证研究表明,基差对股指现货收益的条件均值、波动率和偏度均存在显著影响,考虑基差对高阶矩影响后的模型可以提高对股指现货市场风险度量的精确度.

基于温度参数的风电机组异常识别

文章针对风电机组运行过程中机组早期的异常状态识别问题,提出一种考虑有功功率的基于机组温度参数变化特性的风电机组异常识别模型。首先,分析风电机组各系统与温度相关的参数。然后,利用相关性理论,确定了与有功功率相关的温度参数:齿轮箱高速轴轴承前端温度、齿轮箱高速轴轴承后端温度、齿轮箱油温、发电机驱动端轴承温度、发电机非驱动端轴承温度、发电机定子绕组温度,形成了异常检测的参数体系。再次,以正常状态下机组温度参数的偏度和峰度的最大区间作为阈值,建立风电机组异常识别模型。最后,采用滑动窗口对机组运行状态进行在线监测。通过实例研究发现,当机组发生异常状态时,温度参数的偏度或者峰度超过了阈值,比警报提前了15 d。该识别模型为风电机组的早期故障预警提供了参考。

考虑条件高阶矩风险的动态对冲模型研究

传统的期货对冲模型多数忽视了期货和现货收益高阶矩风险的影响。本文使用效用函数的Taylor展开分析了高阶矩风险对投资者目标函数的影响,并利用二元GARCHSK模型对期货和现货收益的条件高阶矩风险进行了动态建模,在此基础上提出了考虑条件高阶矩风险的动态对冲模型。通过使用恒生指数期货和现货数据的实证表明,考虑条件高阶矩的动态对冲策略和静态策略相比,能够更有效地降低高阶矩风险和提高投资者的效用。

基于GARCHSK的铜期货VaR估计方法研究

基于GARCHSK模型对期货收益序列的条件偏度和峰度进行动态建模,提出了"有偏"和"尖峰厚尾"分布下的VaR估计方法。通过对沪铜期货的实证研究表明,其收益分布存在明显的"有偏"和"尖峰厚尾"。基于不同分布假定下的VaR估计结果的Kup iec检验表明,基于GARCHSK的VaR估计方法能够有效提高VaR的估计精度。

高阶资本资产定价和中国股票市场的实证

股票的投资收益不仅仅受系统性风险的影响,其他因素的影响不容忽视。文章引入高阶资本资产定价模型,对传统的CAPM模型进行扩展,并用时间序列回归和横截面回归,参照BJS的实证检验方法,对中国股票市场进行实证分析。结果表明,加入偏度和峰度的高阶资本资产定价模型在中国股票市场具有更好的解释力。而且在这两个因素中,偏度与投资收益显著地负相关;峰度与投资收益正相关,但是相关性并不显著。