基于已实现SV模型的动态VaR测度研究

基于日内高频数据构建的已实现波动率测度在金融计量经济学文献中引起了学者们的广泛关注。将已实现波动率引入传统的SV模型(基于日度收益率),同时考虑金融资产收益率与波动率的"有偏"、"尖峰厚尾"以及"非对称效应"等典型特征事实,构建融合高频与低频数据信息的已实现SV(RSV)模型,与有偏广义误差分布(sged)相结合来测度动态风险值(VaR)。为了估计RSV-sged模型的参数,提出基于有效重要性抽样技巧的极大似然方法。采用上证综合指数和深证成份指数日内高频数据进行的实证研究表明,RSV-sged模型能够有效地刻画中国股票市场的波动性特征,并且展现出优越的风险测度能力。

高科技产品进口、创新对生产效率的动态影响

文章选取2002—2015年我国29个省的面板数据,以发明专利申请受理量代表创新能力,用全要素生产率作为生产效率的代理变量,以CH模型为基础,建立面板VAR模型实证研究了高科技产品进口及创新对生产效率的动态影响。结果表明:高科技进口在短期内对生产效率有正向直接效应,这种影响并不显著;但可以通过提高创新能力,间接显著地提高生产效率;要提高企业的生产效率,提高创新能力比加强高科技产品进口的政策可能会更加有效。

市场风险的高效率加速算法研究

在计算投资组合市场风险时,采用高效率重要性抽样技术来处理大规模、高维度和稀有事件问题可以提高计算的速度和效率。在对投资组合损失进行Delta-Gamma近似的基础上,通过利用辅助分布变换函数,将求解抽样参数的最小抽样方差问题转化为一个非线性的广义最小二乘问题;在指数族抽样核的假设下,进一步将问题转化为迭代线性回归问题,从而简化了计算;通过德尔塔对冲和指数对冲投资组合的模拟算例验证了所提出方法的有效性。

基于SV-SGED模型的动态VaR测度研究

本文针对金融资产收益展现出"有偏"及"厚尾"分布特征,引入有偏广义误差分布(SGED)来描述资产收益,继而提出SV-SGED模型对资产收益波动率建模,并以此来测度动态风险值(VaR),进而采用后验测试技术对风险测度模型的精确性进行检验。同时,为了估计SV模型的参数,提出基于有效重要性抽样(EIS)技巧的极大似然(ML)估计方法。最后,给出了基于上证综合指数的实证研究。结果表明,SV-SGED模型比正态分布假定下的SV(SV-N)和广义误差分布假定下的SV(SV-GED)模型具有更好的波动率描述能力,SV-SGED模型展现出比SV-N和SV-GED模型更优越的风险测度能力。