本文關鍵詞：基于分形特征的中國證券市場微觀波動研究　出處：《中央財經大學》2016年博士論文　論文類型：學位論文

  更多相關文章： 交易持續(xù)期 馬爾科夫轉換多分形持續(xù)期模型(MSMD) MSMD-GARCH VaR突破率 分形市場假說(FMH) 投資者結構

【摘要】：從Markowitz(1952,1959)的投資組合理論,到Sharpe(1964)的資本資產定價模型,再到Black-Scholes(1972)期權定價模型,這些經典模型都以有效市場假說(Efficient Market Hypothesis,EMH)為基礎�，F(xiàn)實證券市場的實際情況不斷挑戰(zhàn)了有效市場假說的基礎,大量研究證實收益并不服從正態(tài)分布,普遍呈現(xiàn)顯著的“尖峰厚尾”特征,資產價格波動具有記憶性;交易者不完全理性。1987年美國股市的“黑色星期一”、2007年美國次貸危機導致的金融危機和經濟危機、2010年美股“閃崩”(Flash Crash),2015年6月至8月A股股災時“千股漲停、千股跌停、千股漲停再跌�！薄�2016年1月4日和6日兩次觸發(fā)熔斷等現(xiàn)象顯示全球證券市場,尤其是A股證券市場不斷頻繁發(fā)生的異常波動給有效市場假說賴以存在的均衡模型帶來極大挑戰(zhàn)。有效市場假說缺乏對非平衡態(tài)市場的假設和刻畫,因此有必要探索其他學說的價值。自Mandelbrot(1967)發(fā)現(xiàn)資產價格波動的長記憶性等特征并提出分形概念以來,分形理論逐漸發(fā)展成為資產價格波動分析的工具之一,Peters(1991)利用分形理論構建了彌補有效市場假說缺陷的分形市場假說(Fractal Market Hypothesis,FMH)。該假說從投資者非同質性角度解釋市場流動性形成機制,進而刻畫市場價格波動穩(wěn)定性。該假說認為市場中存在多元化的投資邏輯有助于市場投資者形成不同交易方向與投資時點,保證市場具有足夠穩(wěn)定性,市場成為全局確定性與局部隨機性的有機組合,即形成分形結構;如果所有投資者只有唯一的投資邏輯,市場的分形結構就會消失,市場就會發(fā)生崩盤。證券市場微觀結構一直是金融研究的重點領域?傳統(tǒng)證券市場微觀結構實證研究都是基于日度或者周度等低頻數據,低頻數據因丟失大量市場信息,其研究結果不盡完備。隨著計算機存儲能力和計算能力提高,較低頻數據更加準確地記錄市場原始特征的高頻微觀數據變得更易于獲得和處理,這成為證券市場高頻微觀研究的基礎。20世紀70年代以來,學界逐漸注意到高頻微觀數據中存在長期被忽略的研究對象——交易持續(xù)期(交易持續(xù)期是指連續(xù)兩次交易之間的時間間隔),并開展了針對交易持續(xù)期的內在特征研究?波動建模及預測、以及交易持續(xù)期與交易價格和成交量的相關關系等。交易持續(xù)期反映了資產日內交易活躍度,是資產日內流動性的衡量指標之一,能夠為價格波動的建模和預測帶來提供新思路。作為高頻微觀數據的交易持續(xù)期既具有傳統(tǒng)低頻數據的特征,比如高峰厚尾、波動聚類、分形特征等,同時也具有低頻數據不具有的特征,比如數據非等間隔、日內周期特征、序列負相關、數量海量等特征。Engle和Rusell(1998)提出了自回歸條件持續(xù)期(Autoregressive Conditional Duration,ACD)模型,并成為研究交易持續(xù)期的主流方法,但該模型未能考慮交易持續(xù)期存在的分形特征,因此有必要提出具有分形屬性的交易持續(xù)模型;考慮到交易持續(xù)期作為微觀金融中反映流動性和投資者積極性的重要新指標,本文提出將具有分性屬性的交易持續(xù)模型納入到收益率波動模型中提高對于收益率分形特征的刻畫和預測效果,并進一步提出高頻金融風險管理工具。此外,本文從投資者結構和交易邏輯出發(fā),探究了市場分形特征的來源,為前述理論推導和實證分析提供了現(xiàn)實依據和理解。關于檢驗A股市場的分形特征,本文從傳統(tǒng)低頻(指數、個股)、高頻收益率、高頻持續(xù)期三個角度進行了考察,發(fā)現(xiàn)無論低頻日度還是高頻秒級,無論收益率還是交易持續(xù)期都具有趨勢增強的分形特征,并發(fā)現(xiàn)投資者決策邏輯決定了收益率的分形特征來自于交易持續(xù)期,凸顯了從分形角度構建交易持續(xù)期模型、將交易持續(xù)期信息納入收益率波動計算、構建日內高頻風險管理工具的必要性。本文隨后探討證實了馬爾科夫轉換多分形持續(xù)期模型(Markov Switching Multifractal Duration,MSMD)內生能夠刻畫分形特征、離差偏大、長記憶性等特征,MSMD模型通過建立多層次馬爾科夫更新過程,能夠將交易持續(xù)期波動分拆為不同波動層次,進而較ACD模型更加適合對交易持續(xù)期建模。為將交易持續(xù)期的分形特征信息納入收益率建模中,本文提出了MSMD-GARCH模型,該模型能夠很好地刻畫收益率以及收益率與持續(xù)期的關系,并發(fā)現(xiàn)投資者結構能夠通過投資者交易模式、不同的信息反饋對股票交易流動性以及價格產生影響,進而形成了股票的分形特征。以樣本外預測偏差做為判斷標準,實證數據顯示MSMD-GARCH能夠顯著優(yōu)于ACD-GARCH進行持續(xù)期收益率的預測。檢驗MSMD-GARCH具有良好的高頻收益率預測能力,本文提出微觀金融非等間隔風險管理方案MSMD-GARCH-Va R,并實證發(fā)現(xiàn)MSMD-GARCH-VaR樣本外的VaR突破率介于4-17%,相對較低,同時其突破率顯著低于GARCH-VaR突破率,表明MSMD-GARCH-VaR的穩(wěn)健性和有效性高于GARCH-Va R,其具有作為高頻日內風險管理工具的潛力。本文最后改進了分形市場假說模型,從投資者機構和交易邏輯角度分析探究A股分形特征來源,為分形的理解和應用提供現(xiàn)實依據;研究發(fā)現(xiàn),投資者結構不盡合理、投資邏輯未差異化是A股分形特征、頻繁異常波動的重要原因�；诖�,我國在證券市場發(fā)展與完善過程中,應該著眼于建立合理的投資者結構,并不斷豐富金融投資產品,培養(yǎng)投資者的多元化投資邏輯和渠道,降低市場的非理性因素。
[Abstract]:Based on the theory of portfolio investment portfolio ( 1952 , 1959 ) and the capital asset pricing model of Sharpe ( 1964 ) , and then to Black - ( 1972 ) option pricing model , these classic models are based on the effective market hypothesis ( EMH ) . This paper points out that there are many characteristics such as high peak thickness tail , fluctuation clustering , fractal characteristic and so on . In this paper , the author puts forward MSMD - ARCH model , which can divide the fluctuation of the transaction duration into different fluctuation levels by establishing a multi - level Markov renewal process .

【學位授予單位】：中央財經大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：F832.51

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本文編號：1376052