交易机制对我国证券市场价格行为的影响——基于隔夜波动率的实证研究

为了分析了我国证券交易所两种交易机制——集合竞价与连续竞价机制下的股票价格行为差异,以上证综合指数为样本,对隔夜收益波动率进行分析,探讨交易机制与交易暂停对隔夜收益波动的影响,研究发现集合竞价开盘的较大波动很大程度上是由交易暂停信息累计引起的,集合竞价导致的隔夜波动并不比连续竞价导致的隔夜收益波动要大;隔夜收益波动很大程度上与时刻的噪声水平有关,而交易机制只是改变了噪声表现的时刻。

隔夜波动率的估计

基于广义动态因子模型构建了个股隔夜波动率的一个新的估计量,并利用中国的上证50指数的24支成分股2013—2014年的数据进行了实证分析.实证结果表明:新估计量比隔夜收益的平方的表现更好,新的估计量可以降低噪声的影响.

带高频信息及交互效应的波动率模型

本文利用股票市场的高频数据波动率预测,采用隔夜波动率和交易时段波动率预测模型,其中,隔夜波动率模型考虑了周末效应对波动率的影响,在交易时段波动率模型中,"已实现波动率"采用基于周平均收益率的函数系数形式,以考察短期收益与高频信息的交互影响,建立了函数系数GARCH模型。基于上证综指的实证分析显示,隔夜波动率存在明显的周末效应,交易时段波动率"杠杆效应"显著,短期收益与高频信息存在显著的非线性交互作用。

考虑跳跃和隔夜波动的中国股票市场波动率建模与预测

本文用已实现波动率(Realized Volatility,RV)度量上证综指和深证成指在交易时间内的波动率,并将其分解为连续路径变差部分和由跳跃引起的非连续部分。这两部分与隔夜波动率共同构成日波动率。本文对日波动率的三个组成部分建立HAR-CJN模型,探究了波动率不同成分之间的相互影响以及在预测中的作用。结果表明连续变差对日波动率的各组成部分均有显著的正向影响,在预测中的贡献最大;而跳变差的影响一般比连续变差的要弱,且随着滞后期的长短而有所不同。样本外预测结果显示HAR-CJN模型的预测表现要远远优于GARCH族模型,并在向前一天和一月的预测中优于普通的HAR-RV模型。

我国P2P网贷行业综合评价体系研究

本文基于层次分析法构建了我国P2P网贷行业的综合评价体系,在此基础上对我国P2P网贷行业发展相对较快的8个省份进行了实证分析,实证结果显示:P2P网贷行业综合发展指数客观地反映各地区的行业发展状况,但我国P2P网贷行业综合发展状况并不乐观,地区间差异较大。为规范其发展,建议设置行业准入和行业标准,降低P2P网贷行业的系统性风险,同时构建P2P网贷行业科学的和实时的监控体系,以防范非系统性风险。