Volatility Forecasting and Volatility Risk Premium

Volatility is an important variable in the financial market. We propose a model-free implied volatility method to measure the volatility and test the volatility risk premium. The model-free implied volatility does not depend on the option pricing model, and extracts information from all the option contracts. We provide empirical evidence from the S & P 500 index option that model-free implied volatility is more accurate to forecast the future volatility and the volatility risk premium does not exist.

我国保险公司保费收入的时间序列预测

采用时间序列分析方法,分别对我国保险业两大主要保险公司——中国人寿和中国人保公司寿险和财险业2004年8月～2010年8月的保费收入数据进行建模分析,建立了ARIMA乘积季节模型,并利用所建模型进行预测,结果显示,该模型有较好的预测效果,为我国保险公司保费收入的监管和使用提供了理论参考.

大连市寿险原保险保费收入预测实证分析——基于最小二乘法的谱系聚类马氏链模型

针对保费收入预测问题,以最小二乘法拟合为依托,基于谱系聚类分析的方法,运用马氏链模型对2008-2011年大连市人寿保险月度原保险保费收入的数据进行实证模拟仿真,采用定量分析的方法对大连市人寿保险月度原保险保费收入进行定性预测,结果表明该方法在进行定性预测时预测结果比较准确。

基于X12-LSTM模型的保费收入预测研究

经济新常态下保费收入预测是学术界和业界共同关注的话题。考虑到保费收入时间序列数据具有强烈的季节性特点,文中构建基于长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)神经网络的X12-LSTM模型以预测保费收入,并与简单LSTM模型、SARIMA模型和BP神经网络进行对比。实验结果表明,X12-LSTM模型对保费收入的预测最准确且稳定度最好。相比简单LSTM模型,X12-LSTM模型在准确度方面提升8%,在稳定度方面提升8%,说明X12-LSTM模型是对简单LSTM模型的有效改进,更适用于具有季节性特征的数据预测。

现收现付制下长期护理保险缴费水平测算分析

本文认为现收现付制可能是中国长期护理保险的未来制度方向,具有社会风险共担和代际公平的优势,但也面临财务不可持续的潜在风险。本文运用2014年—2020年CLASS四期截面数据和Barthel指数评定量表计算出分年龄分性别分等级的老年人口失能率,使用人口预测软件PADIS-INT预测了未来中国人口的规模、结构和变化趋势,最后基于基金收支平衡原则测算了2020年—2050年我国长期护理保险的年人均缴费水平和缴费负担水平。结果显示:在缴费人群分别为16岁—60岁和40岁—60岁的两种方案中,年人均缴费水平分别处于[380,1546]元和[776,3258]元的区间内,缴费负担水平分别处于[1.06%,1.26%]和[2.14%,2.64%]区间内。这表明长期护理保险的缴费负担处于适当水平,为扩大参保覆盖面和提高参保意愿提供了有利条件。

基于灰色最优化模型的保费收入动态预测——以东北三省为例

保费收入水平是衡量国家(区域)经济发展情况的重要指标,是准确研判市场走势并合理制定行业政策的重要参考依据,保费收入预测由于受到诸多方面因素的影响,预测精度通常不理想。基于东北三省的实证数据,运用基因演算法对经典灰色预测模型GM(1,1)中的背景值进行优化求解,并创新性地引入滚动建模以确定最优建模时点长度,构建灰色最优化预测模型ORGM(1,1),对上述地区未来的保费收入进行预测。实证研究结果表明,经创新改进后的灰色最优化模型极大地提高了预测的精度。预测结果显示2018年底东北三省保费收入将全部突破千亿大关,其中辽宁省总量最大、吉林省增速最快,未来东北保险市场将持续发力,前景光明。

基于ARIMA模型自动预测我国保险行业保费收入的应用和实践

本文采用ARIMA模型以我国财产险的保费收入的预测为例,对数据预处理、模型的选择、识别、估计、检验等过程进行了详细的分析,得出了预测结果报告,并描述了对我国产寿险的保费收入实现自动预测并得到结果报表的思路和方法。

方差风险溢价在波动率预测中的应用——基于上证50ETF期权

波动率在金融衍生品定价等领域具有广泛的应用,因此涌现了大量的学者针对波动率预测展开研究。目前流行的布莱克-斯科尔斯(Black-Scholes)模型隐含波动率以及无模型隐含波动率,均是在风险中性测度下对未来已实现波动率的预测,而无模型隐含波动率更是基于实际市场数据所得,二者之间的差别即方差风险溢价会在一定程度上导致波动率预测的偏差。基于此,在构建传统的波动率预测指标后,再通过方差风险溢价对隐含波动率进行修正,分别通过单变量回归和多变量回归对不同的波动率预测指标的预测能力以及包含信息量进行分析,结果发现方差风险溢价可以有效降低预测偏差,增强对已实现波动率的预测能力。

基于分位数自回归模型的健康险保费收入研究

健康险保费收入是度量健康保险业发展情况的关键经济指标。本文结合分位数回归方法对我国1991年1月~2017年6月健康险保费收入的时序数据建模:首先识别了AR(3)模型,之后运用分位数回归方法建立分位数自回归模型,并较准确地拟合出原数据的增减趋势,最后用自回归AR(3)模型和分位数自回归QAR(3)模型分别做短期预测,基于多个评价指标比较两种模型预测效果,结果表明分位数自回归模型预测效果更好。

基于TEI@I方法的中国保险业保费收入预测

本文基于TEI@I方法论,使用集成经济计量模型、文本挖掘和机器学习的分析框架,构建中国保险业保费收入的预测模型。该模型首先运用季节调整SARIMA模型对保费收入的主要趋势进行拟合,再使用机器学习中的支持向量回归方法对SARIMA模型的残差进行拟合,并运用文本挖掘技术增加相关的百度指数作为解释变量以提升模型的拟合度,最后再次使用支持向量回归整合拟合结果形成一个集成模型,从而得到精度更高的保费收入预测模型。本文利用我国月度保费收入数据,通过模型比较研究,验证了TEI@I方法在我国保费收入预测中的有效性与稳健性。

收益曲线预测国债风险溢价研究

论文实证分析中国银行间债券市场风险溢价可预测性,提出国债收益的风险溢价的最佳预测模型。论文比较了多种不同的国债收益的风险溢价的预测模型,研究发现收益曲线的主成分能够预测国债收益的风险溢价,组合收益曲线的第一、第二主成分构成的单一预测变量可以很好地预测债券风险溢价,单一因素可以预测国债收益的风险溢价。

定制延迟模式的供应链协调

定制延迟模式综合发挥了延迟战略的低风险与传统模式的低成本的优势,所以在产品多样化趋势下是一种适宜的生产模式,对实施定制延迟模式的供应链进行建模分析,证明系统的利润是决策矢量的凹函数,从而确保了定制延迟模式较单一生产模式的最优性.为了在分散决策的系统中充分发挥出这种定制延迟模式的价值,文章以一个生产商和一个零售商组成的供应链为例,为其设计了有价格差异的双向风险补偿机制,经过对这种机制下生产商和零售商决策行为的讨论,得到了使分散系统实现协调的参数条件.进一步的分析还表明,这种有价格差异的双向风险补偿机制还可以灵活分配系统的利润,而且利润分配结果符合"风险越大,利润越高"的市场法则,所以生产商和零售商将在这种机制下实现双赢,发挥出组合策略的最大价值.

美国国债风险溢价与金铂比、金铜比的关系——寻找资产价格衍生指标间的经济学联系

2021年年初,黄金价格出现大幅下跌,而以铜为代表的大宗商品价格出现了大幅上涨;直至3月份,黄金与以铜为代表的大宗商品皆出现震荡行情。在此期间,美国国债十年期利率也出现了快速上涨。为了判断资产价格的未来走势,需要理解资产价格指标的经济学意义与相互关系。美国国债、黄金、铂金与铜作为全球常见的投资标的,其价格指标与价格衍生指标之间具有密切的联系。本文基于经济风险状态的视角,从理论分析和实证数据探讨了美国国债风险溢价与金铂比和金铜比的关系。通过计算滚动样本期内回归模型的拟合优度、斜率系数和斜率显著性水平的变化,本文发现:整体而言,金铂比对美国国债风险溢价的预测效果并不稳定,因此,不能直接用金铂比指代经济风险;而近30年美国国债风险溢价与金铜比的关系更为紧密;相对金铂比,金铜比是一个能够更持续稳定衡量经济风险状态的商品价格比指标。本文的研究对判断这几类重要资产未来价格的走势具有一定的参考价值。