中国金融市场计量分析
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作者： 徐剑刚 著
出 版 社：
出版时间： 2008-3-1字数： 187000版次： 1页数： 200印刷时间： 2008/03/01开本： 大32开印次： 1纸张： 胶版纸I S B N ： 9787564201791包装： 平装内容简介
本书应用现代计量金融学方法对中国金融市场进行计量分析。
第1章探讨我国股票报酬和未来波动的关系。考虑到我国股票报酬时间序列具有的三个特征——波动集群性、厚尾和杠杆效应，第1章利用ARCH类模型度量时变的波动性，同时采用多种非正态分布（如混合正态分布、混合Beta分布、t分布、广义误差分布、广义t分布、偏斜t分布）描述股票报酬的分布。
多个金融市场、多个资产报酬相关性以及波动间的动态关系需要用多元GARCH模型来描述。自2005年7月21日起，人民币实行参考一篮子货币的汇率制度。第2章基于二元GARCH模型，考察人民币NDF和即期汇率间报酬、波动的溢酬状况，分析人民币NDF市场和即期市场间的信息传导。
波动是资产定价和配置、金融风险管理的核心。在金融市场波动的度量和预测方面，广泛地应用ARCH模型和随机波动模型。有学者提出利用非参数方法估计实现波动，并用天内报酬平方和作为波动的度量。实现波动具有长期记忆性的特征，且实现波动模型通常不考虑跳跃的影响。第3章基于异质自回归模型，将跳跃从实现波动中分离出来，同时考虑到实现波动呈现波动集群性的现象，来为实现波动构模，并分析跳跃的影响。
经济和金融问题常用回归模型分析，但回归模型两边变量的数据频率是相同的。随着现代计算机的迅速发展以及存储能力的提高，可以得到更高频率的数据，例如股市的交易数据。高频率数据通常包含更多有价值的信息，但由于回归模型中的某些解释或被解释变量是低频率的，通常需预先处理高频率数据，使得回归模型两边变量的数据频率相同，但这种处理可能损失相当多有价值的信息，而且，难以检验出某些变量间的关系。混合数据抽样回归模型可以处理回归模型两边变量数据频率不同的问题。第4章和第5章利用混合数据抽样回归模型分别研究报酬与风险间的权衡关系和股票市场的波动问题。
第6章基于交易数据，利用自回归条件持续期模型来分析探讨我国股票交易的持续期问题，并考虑持续期服从各种条件分布，如Weibull分布、广义Gamma分布、Burr分布等。
第7章利用短期事件研究方法考察股价指数成分股调整的价格效应和交易量效应。
第8章采用长期事件研究方法分析中国IP0的长期表现。
第9章基于VaR来度量和评估中国金融市场的风险。
目录
前言
1 我国股票报酬与未来波动
1.1 股票报酬统计分析
1.2 ARCH模型
1.3 分布密度函数
1.4 实证分析
小结
2 人民币NDF与即期市场的二元GARCH模型
2.1 人民币NDF和即期汇率变动的统计分析
2.2 多元GARCH模型
2.3 人民币NDF和即期市场间的波动溢出
小结
3 实现波动模型——跳跃的影响
3.1 实现波动的度量
3.2 实现波动和跳跃的描述性统计
3.3 HAR模型
3.4 跳跃与微观结构摩擦
3.5 跳跃在波动中的影响
小结
4 风险与预期报酬间关系的MIDAS模型
4.1 数据及描述性统计
4.2 风险与报酬的权衡关系
4.3 对称MIDAS模型
4.4 不对称MIDAS模型
小结
5 混合数据抽样波动模型
5.1 MIDAS模型和ABDL模型
5.2 数据分析及ABDL模型估计
5.3 波动预测的比较
小结
6 我国股票交易的持续期模型
6.1 交易数据特征
6.2 ACD模型
6.3 我国股票交易的持续期模型
小结
7 指数调整、指数基金与价格压力
7.1 上证180指数的公告和调整
7.2 假说
7.3 数据和方法
7.4 实证结果
7.5 解释
小结
8 中国新股长期表现
8.1 新股长期表现差的理论
8.2 数据与研究方法
8.3 新股长期表现的分析
8.4 横断面和回归分析
小结
9 基于VaR度量和评估股票市场风险
9.1 VaR模型及估计
9.2 VaR模型评估的方法
9.3 VaR模型的选择
结论
书摘插图
1 我国股票报酬与未来波动
Black（1976）研究表明消息对股票报酬波动的影响是不对称的，利好消息（good news）将降低股票报酬波动，而利空消息（bad news）增加股票报酬波动，即所谓的不对称或杠杆效应。消息对波动的杠杆效应可由两种机制说明：财务和营运杠杆、市场风险溢酬。
财务和营运杠杆的思路是这样的：如果杠杆公司的股价下跌，则股票价值下降，导致公司负债与股权比率上升，公司未来的风险上升，从而未来的波动上升（Black，1976，Christie，1982）。杠杆效应的第二种机制主要考虑波动与预期市场风险溢酬间正相关关系，如果预期市场风险溢酬是市场波动的增函数。假定无风险利率不变，那么市场波动上升意味着预期报酬的上升，报酬上升将降低股价，从而产生波动的不对称效应。
杠杆效应表明股票报酬与未来报酬的波动存在着负相关关系，非预期正股票报酬（利好消息）引起波动的上升小于同幅度非预期负股票报酬（利空消息）引起波动的上升。
……
