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商品簡介
目次
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本書應用現代計量金融學方法對中國金融市場進行計量分析。
第1章探討我國股票報酬和未來波動的關係。考慮到我國股票報酬時間序列具有的三個特徵——波動集群性、厚尾和杠桿效應，第1章利用ARCH類模型度量時變的波動性，同時采用多種非正態分布（如混合正態分布、混合Beta分布、t分布、廣義誤差分布、廣義t分布、偏斜t分布）描述股票報酬的分布。
多個金融市場、多個資產報酬相關性以及波動間的動態關係需要用多元GARCH模型來描述。自2005年7月21日起，人民幣實行參考一籃子貨幣的匯率制度。第2章基於二元GARCH模型，考察人民幣NDF和即期匯率間報酬、波動的溢酬狀況，分析人民幣NDF市場和即期市場間的信息傳導。
波動是資產定價和配置、金融風險管理的核心。在金融市場波動的度量和預測方面，廣泛地應用ARCH模型和隨機波動模型。有學者提出利用非參數方法估計實現波動，并用天內報酬平方和作為波動的度量。實現波動具有長期記憶性的特徵，且實現波動模型通常不考慮跳躍的影響。第3章基於異質自回歸模型，將跳躍從實現波動中分離出來，同時考慮到實現波動呈現波動集群性的現象，來為實現波動構模，并分析跳躍的影響。
經濟和金融問題常用回歸模型分析，但回歸模型兩邊變量的數據頻率是相同的。隨著現代計算機的迅速發展以及存儲能力的提高，可以得到更高頻率的數據，例如股市的交易數據。高頻率數據通常包含更多有價值的信息，但由于回歸模型中的某些解釋或被解釋變量是低頻率的，通常需預先處理高頻率數據，使得回歸模型兩邊變量的數據頻率相同，但這種處理可能損失相當多有價值的信息，而且，難以檢驗出某些變量間的關係。混合數據抽樣回歸模型可以處理回歸模型兩邊變量數據頻率不同的問題。第4章和第5章利用混合數據抽樣回歸模型分別研究報酬與風險間的權衡關係和股票市場的波動問題。
第6章基於交易數據，利用自回歸條件持續期模型來分析探討我國股票交易的持續期問題，并考慮持續期服從各種條件分布，如Weibull分布、廣義Gamma分布、Burr分布等。
第7章利用短期事件研究方法考察股價指數成分股調整的價格效應和交易量效應。
第8章采用長期事件研究方法分析中國IP0的長期表現。
第9章基於VaR來度量和評估中國金融市場的風險。
第1章探討我國股票報酬和未來波動的關係。考慮到我國股票報酬時間序列具有的三個特徵——波動集群性、厚尾和杠桿效應，第1章利用ARCH類模型度量時變的波動性，同時采用多種非正態分布（如混合正態分布、混合Beta分布、t分布、廣義誤差分布、廣義t分布、偏斜t分布）描述股票報酬的分布。
多個金融市場、多個資產報酬相關性以及波動間的動態關係需要用多元GARCH模型來描述。自2005年7月21日起，人民幣實行參考一籃子貨幣的匯率制度。第2章基於二元GARCH模型，考察人民幣NDF和即期匯率間報酬、波動的溢酬狀況，分析人民幣NDF市場和即期市場間的信息傳導。
波動是資產定價和配置、金融風險管理的核心。在金融市場波動的度量和預測方面，廣泛地應用ARCH模型和隨機波動模型。有學者提出利用非參數方法估計實現波動，并用天內報酬平方和作為波動的度量。實現波動具有長期記憶性的特徵，且實現波動模型通常不考慮跳躍的影響。第3章基於異質自回歸模型，將跳躍從實現波動中分離出來，同時考慮到實現波動呈現波動集群性的現象，來為實現波動構模，并分析跳躍的影響。
經濟和金融問題常用回歸模型分析，但回歸模型兩邊變量的數據頻率是相同的。隨著現代計算機的迅速發展以及存儲能力的提高，可以得到更高頻率的數據，例如股市的交易數據。高頻率數據通常包含更多有價值的信息，但由于回歸模型中的某些解釋或被解釋變量是低頻率的，通常需預先處理高頻率數據，使得回歸模型兩邊變量的數據頻率相同，但這種處理可能損失相當多有價值的信息，而且，難以檢驗出某些變量間的關係。混合數據抽樣回歸模型可以處理回歸模型兩邊變量數據頻率不同的問題。第4章和第5章利用混合數據抽樣回歸模型分別研究報酬與風險間的權衡關係和股票市場的波動問題。
第6章基於交易數據，利用自回歸條件持續期模型來分析探討我國股票交易的持續期問題，并考慮持續期服從各種條件分布，如Weibull分布、廣義Gamma分布、Burr分布等。
第7章利用短期事件研究方法考察股價指數成分股調整的價格效應和交易量效應。
第8章采用長期事件研究方法分析中國IP0的長期表現。
第9章基於VaR來度量和評估中國金融市場的風險。
目次
前言
1 我國股票報酬與未來波動
1.1 股票報酬統計分析
1.2 ARCH模型
1.3 分布密度函數
1.4 實證分析
小結
2 人民幣NDF與即期市場的二元GARCH模型
2.1 人民幣NDF和即期匯率變動的統計分析
2.2 多元GARCH模型
2.3 人民幣NDF和即期市場間的波動溢出
小結
3 實現波動模型——跳躍的影響
3.1 實現波動的度量
3.2 實現波動和跳躍的描述性統計
3.3 HAR模型
3.4 跳躍與微觀結構摩擦
3.5 跳躍在波動中的影響
小結
4 風險與預期報酬間關係的MIDAS模型
4.1 數據及描述性統計
4.2 風險與報酬的權衡關係
4.3 對稱MIDAS模型
4.4 不對稱MIDAS模型
小結
5 混合數據抽樣波動模型
5.1 MIDAS模型和ABDL模型
5.2 數據分析及ABDL模型估計
5.3 波動預測的比較
小結
6 我國股票交易的持續期模型
6.1 交易數據特徵
6.2 ACD模型
6.3 我國股票交易的持續期模型
小結
7 指數調整、指數基金與價格壓力
7.1 上證180指數的公告和調整
7.2 假說
7.3 數據和方法
7.4 實證結果
7.5 解釋
小結
8 中國新股長期表現
8.1 新股長期表現差的理論
8.2 數據與研究方法
8.3 新股長期表現的分析
8.4 橫斷面和回歸分析
小結
9 基於VaR度量和評估股票市場風險
9.1 VaR模型及估計
9.2 VaR模型評估的方法
9.3 VaR模型的選擇
結論
1 我國股票報酬與未來波動
1.1 股票報酬統計分析
1.2 ARCH模型
1.3 分布密度函數
1.4 實證分析
小結
2 人民幣NDF與即期市場的二元GARCH模型
2.1 人民幣NDF和即期匯率變動的統計分析
2.2 多元GARCH模型
2.3 人民幣NDF和即期市場間的波動溢出
小結
3 實現波動模型——跳躍的影響
3.1 實現波動的度量
3.2 實現波動和跳躍的描述性統計
3.3 HAR模型
3.4 跳躍與微觀結構摩擦
3.5 跳躍在波動中的影響
小結
4 風險與預期報酬間關係的MIDAS模型
4.1 數據及描述性統計
4.2 風險與報酬的權衡關係
4.3 對稱MIDAS模型
4.4 不對稱MIDAS模型
小結
5 混合數據抽樣波動模型
5.1 MIDAS模型和ABDL模型
5.2 數據分析及ABDL模型估計
5.3 波動預測的比較
小結
6 我國股票交易的持續期模型
6.1 交易數據特徵
6.2 ACD模型
6.3 我國股票交易的持續期模型
小結
7 指數調整、指數基金與價格壓力
7.1 上證180指數的公告和調整
7.2 假說
7.3 數據和方法
7.4 實證結果
7.5 解釋
小結
8 中國新股長期表現
8.1 新股長期表現差的理論
8.2 數據與研究方法
8.3 新股長期表現的分析
8.4 橫斷面和回歸分析
小結
9 基於VaR度量和評估股票市場風險
9.1 VaR模型及估計
9.2 VaR模型評估的方法
9.3 VaR模型的選擇
結論
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