金融波动的赋权“已实现”双幂次变差及其应用

金融波动是金融研究中的热点问题。金融高频数据比低频数据包含了更丰富的日内收益波动信息,因此对金融高频时间序列的研究成为金融领域中备受关注的焦点。"已实现"波动是利用高频数据计算金融波动率的全新方法,目前在金融高频数据的研究中应用十分广泛,但它具有误差较大和不稳健的缺点,因此各种改进方法应运而生,其中"已实现"双幂次变差克服了"已实现"波动的不稳健的缺点。本文提出赋权"已实现"双幂次变差的概念,不但继承了"已实现"双幂次变差的稳健性,而且满足无偏性和最小方差性,通过理论证明和实证研究都表明其能够更准确的度量金融波动率。

“已实现”双幂次变差与多幂次变差的有效性分析

近年来,基于金融高频数据的波动率研究成为金融学研究领域的热点,而有效性是衡量波动率估计量优劣的重要标准,本文对波动率估计量的新方法“已实现”双幂次变差和“已实现”多幂次变差的有效性进行了研究,得出“已实现”双幂次变差在一般条件下比“已实现”波动更有效的结论,并且证明了在一定条件下,“已实现”多幂次变差的幂次个数越多,该波动率估计量的有效性越高.这一结论为“已实现”多幂次变差的幂次个数选取提供了原则.

高频金融数据的两种波动率计算方法比较

高频金融数据的波动率计算是近年来国内外的研究热点,"已实现"波动(RV)是基于高频数据的全新波动率度量方法,最近又出现了"已实现"双幂次变差(RBV)的波动率计算方法。针对这两个高频金融波动率计算的热点问题进行了比较,指出RBV在定义形式上比RV所包含的内容更加广泛,除了具有稳健性,还证明了在两种条件下,RBV比RV更有效。

基于金融高频数据波动率计算方法的比较研究

就近年来出现的基于金融高频时间序列的三种波动率估计量进行了比较研究,从计算方法、统计性质和应用范围等多个角度进行了分析,并用深证成指做了实证研究,为理论工作者和实际操作者选取波动率估计量提供了依据。

金融高频数据的偏差校正“已实现”双幂次变差

金融高频数据中微观结构噪声的存在严重影响了金融波动率估计量的准确性.为了消除微观结构噪声给波动率估计量带来的偏差,构建更准确的金融波动率估计量,选取具有稳健性的"已实现"双幂次变差对其做了偏差校正,提出偏差校正的"已实现"双幂次变差,通过定理证明了其渐近无偏性与有效性,并用深证成指的金融高频数据验证了这一理论成果.因此偏差校正的"已实现"双幂次变差是具有稳健性、渐近无偏性与有效性等良好统计性质的金融波动率估计量,它为金融应用研究领域奠定了基础.

已实现波动测度的有效性及实证分析

建立在高频金融时间序列基础上的已实现波动测度是资产价格过程中隐含波动的一致估计量,证明了已实现双幂变差波动测度是比已实现波动更有效的波动估计量,并利用中国股票市场的高频数据进行了实证分析,实证结果与理论分析相一致.

股票价格运动的跳跃和杠杆效应研究

基于已实现变差理论和双幂次变差理论,在股票价格为半鞅过程的前提下将已实现波动率分解为连续波动部分和离散跳跃部分,研究了上证综指收益率和波动率的杠杆效应以及连续波动部分和离散跳跃部分分别在杠杆效应中所起的作用,并且分析了跳跃部分和连续波动部分在价格运动过程中的区别.由独立方程模型的估计结果发现各个模型扰动项之间存在着一种类似杠杆效应的非线性关系,然后再通过联立方程组模型进一步验证扰动项之间的内在依赖性.实证分析结果表明:收益率和波动率的杠杆效应主要是通过连续波动部分起作用.

关于半鞅的双幂变差门限版本的收敛速度（英文）

本文中,对于由标准布朗运动和纯跳Levy过程驱动的半鞅,在允许小跳有无穷活性的情况下,我们研究了其双幂变差门限版本的收敛速度.

中国股票市场的价格跳跃和频率分布特征

在多样本BN-S跳跃检验方法的基础上给出跳跃频率的测度,并针对中国股票市场上证50指数和其成分股进行实证分析.结果表明:1)利用多样本不同频率的BN-S方法可以检出更多的资产价格跳跃现象,并可估算出跳跃的持续时间;2)中国股票市场普遍存在共同跳跃和异质跳跃现象,异质跳跃明显大于共同跳跃,表明单只股票跳跃更多受到了自身信息的冲击;3)针对中国股票市场分析表明,股票跳跃的频率分布呈现出典型的幂律特征.

中美股票市场跳跃风险的非对称预测能力及溢出效应研究

在中国资本市场不断开放的背景下研究股市跳跃风险和市场间的溢出效应具有重要的理论和现实意义。本文基于中美股票市场的高频数据对各自跳跃风险进行了测算和拆分，并根据日收益率的正负将整体跳跃风险分为正负跳跃风险。在此基础上分别检验了该类指标对股权溢价、波动率及利率的预测效果。同时，本文也对两个市场间的溢出效应进行了分析。研究发现，正负跳跃风险的预测能力和溢出效应均存在显著的非对称性。在对股权溢价的预测中，美国股票市场负跳跃风险的预测能力较强且贝塔系数为正，而正跳跃风险的预测能力较弱且贝塔系数为负，中国股票市场上则无此特征。在同期溢出效应检验中，美国股票市场负跳跃风险具有显著的溢出效应，正跳跃风险则无此特征，而中国对美国的溢出效应较弱。在非同期溢出效应检验中，美国正负跳跃风险均具有显著的溢出效应，而中国股票市场只有整体跳跃风险才有此特征。

基于变差理论的利率基准性已实现波动分析

从利率波动状况的角度,利用变差理论,对我国的三种利率体系短期利率的波动状况进行研究并分离出利率的跳跃过程。结果表明相对Libor美元报价利率的波动性,我国的利率短期品种波动性表现较为剧烈,跳跃现象频繁,这三种利率体系尚不能完全独立地作为我国货币市场的基准利率。但作为定价基准,回购定盘利率更适合做隔夜和一周的参考利率,Shibor一月期限的拆借利率要优于Chibor的一月拆借利率。本文结论有利于市场主体选择金融资产收益率的定价标准以及衡量国内利率体系的合理性。

沪深300指数日内跳的Hausman检验

本文采用半鞅过程的双重次方变差和多重次方变差构造的跳检验统计量,对沪深300指数进行日内跳检验。检验结果表明,沪深300指数多于1/3的交易日有跳发生,跳发生的概率在不同交易时段并不均匀,并表现出一定的持续性。计算结果表明,跳二次变差在二次变差中占的比例高达32.48%,是二次变差的重要组成部分。

沪深300指数跳的逐点检验及动态分析

作为金融衍生产品标的,沪深300指数是否存在跳以及跳服从怎样的动态规律对资产定价和风险管理都十分重要。本文提出新的时点方差估计方法,构造渐进性质更好的跳检验统计量,以此对沪深300指数5分钟数据进行时点跳检验,在此基础上对跳的动态变化进行分析。实证结果表明,沪深300指数存在跳,跳发生次数服从Poisson过程,但跳发生概率随时间变化,具有时变性;跳幅分布具有厚尾性并向右偏斜,分布随时间发生变化,不服从同分布假设。本文的研究结果为相关研究提供了基础性实证结论。

基于门限双幂变差的资产价格时点波动非参数估计

估计带跳资产价格的时点波动时,需要用门限过滤方法消除跳的影响。在有限样本下,门限过滤会产生错滤偏误和漏虑偏误,降低估计精度。跳错滤产生的偏误可通过对错滤样本进行补足的方法进行纠偏,但由于发生时点未知,跳漏滤产生的偏误无法纠正,只能通过估计量设计来减少漏滤偏误。本文首次提出基于门限双幂变差的时点波动估计量,采用核平滑方法对资产价格时点波动进行非参数估计,有效减少跳错滤导致的偏误。采用随机阵列极限理论,本文证明了估计量的一致性和渐进正态性,在分析有限样本偏误的基础上,给出估计量的纠偏方法。蒙特卡洛模拟表明,本文给出的估计量,漏滤偏误明显小于基于二次变差构造的估计量,对时点波动估计的性质具有实质改进。采用Kupiec动态VaR精度检验对沪深300指数的实证分析表明,本文给出的时点波动估计更能描述资产收益的波动特征。

期权定价中BS模型与JD模型的比较

利用双幂次变差方法检测期权标的资产价格是存在跳跃,针对标的资产价格存在跳跃这种情况,借助Possion跳跃扩散模型(JD)与BS定价模型进行对比分析。运用累积量拟合法估计JD的参数,选取上交所、中金所、香港交易所交易或仿真交易的8只欧式期权的日收盘数据,按照期权收盘价样本的筛选规则进行数据处理得到27371个日收盘数据作为研究样本,借助实证分析检验BS模型与JD模型的定价效果。实证结果表明:JD模型是一个比BS模型更现实的模型,其定价效果优于BS模型,但两者均存在普遍低估的现象。同时,目前期权市场交易清淡,这与深度实值、深度虚值期权分布过多,人们想购买的期权分布过少有关。研究结果可帮助政府和金融机构科学制定相应对策,从而更好的推动期权市场的发展。

Analysis of High Frequency Data in Finance:A Survey

This study examines the use of high frequency data in finance,including volatility estimation and jump tests.High frequency data allows the construction of model-free volatility measures for asset returns.Realized variance is a consistent estimator of quadratic variation under mild regularity conditions.Other variation concepts,such as power variation and bipower variation,are useful and important for analyzing high frequency data when jumps are present.High frequency data can also be used to test jumps in asset prices.We discuss three jump tests:bipower variation test,power variation test,and variance swap test in this study.The presence of market microstructure noise complicates the analysis of high frequency data.The survey introduces several robust methods of volatility estimation and jump tests in the presence of market microstructure noise.Finally,some applications of jump tests in asset pricing are discussed in this article.