本文關(guān)鍵詞：中國股票市場(chǎng)資產(chǎn)價(jià)格日內(nèi)跳躍行為的檢驗(yàn)與引發(fā)機(jī)制研究

  更多相關(guān)文章： (超)高頻交易數(shù)據(jù) 日內(nèi)跳躍行為檢驗(yàn) 跳躍行為分布特征 引發(fā)機(jī)制

【摘要】：金融資產(chǎn)價(jià)格跳躍對(duì)資產(chǎn)收益率波動(dòng)的估計(jì)和預(yù)測(cè),期權(quán)定價(jià),市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度與管理以及資產(chǎn)配置等會(huì)產(chǎn)生直接或者間接的影響。目前,金融資產(chǎn)價(jià)格跳躍行為的研究已經(jīng)取得了較為顯著的成就,主要表現(xiàn)在：從使用低頻數(shù)據(jù)(日度、周度、月度數(shù)據(jù))逐漸轉(zhuǎn)為使用(超)高頻數(shù)據(jù)(分時(shí)數(shù)據(jù)、分筆數(shù)據(jù)、逐筆交易數(shù)據(jù))；從參數(shù)方法(GARCH-JUMP、SV等模型)逐漸轉(zhuǎn)為非參數(shù)方法(如BNS研究體系、TMPV研究體系)；從不考慮微觀結(jié)構(gòu)噪聲到逐漸考慮市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)噪聲對(duì)跳躍行為的影響；從單獨(dú)考慮信息沖擊或者流動(dòng)性沖擊逐漸到統(tǒng)籌考慮二者對(duì)跳躍行為的沖擊。在此基礎(chǔ)上,本文基于預(yù)平均思想和Anderson、Bollerslev、Frederiksen等人(2010)的日內(nèi)跳躍行為檢驗(yàn)(簡稱ABF日內(nèi)跳躍檢驗(yàn))思路形成了適用于(超)高頻金融數(shù)據(jù)的日內(nèi)跳躍行為檢驗(yàn)方法,同時(shí)基于宏觀經(jīng)濟(jì)信息、流動(dòng)性信息及其滯后信息這三方面信息建立跳躍行為引發(fā)機(jī)制理論模型,形成了關(guān)于跳躍行為相對(duì)完整的分析框架。最后,使用上證50指數(shù)及其成分股超高頻數(shù)據(jù)對(duì)中國股票市場(chǎng)的跳躍行為進(jìn)行了實(shí)證分析,研究結(jié)果對(duì)監(jiān)管者和投資者都有較強(qiáng)的實(shí)用價(jià)值。本論文的主要研究內(nèi)容為：(1)本論文從跳躍檢驗(yàn)和引發(fā)機(jī)制兩個(gè)方面對(duì)國內(nèi)外關(guān)于跳躍行為的相關(guān)研究(包括理論研究和實(shí)證研究)進(jìn)行了梳理,總結(jié)了已有研究的不足之處,主要表現(xiàn)在：①對(duì)跳躍行為檢驗(yàn)主要集中在日間跳躍行為的研究,對(duì)日內(nèi)跳躍行為研究較少；②對(duì)金融數(shù)據(jù)利用不充分(多為5分鐘及更低頻率的數(shù)據(jù))；③對(duì)跳躍行為引發(fā)機(jī)制的研究,要么僅考慮宏觀經(jīng)濟(jì)信息沖擊或者流動(dòng)性沖擊其中之一,要么不考慮二者的滯后信息。(2)論文結(jié)合ABF日內(nèi)跳躍檢驗(yàn)、Christensen等(2014)、趙華(2014)等人的研究,從跳躍行為的檢驗(yàn)和引發(fā)機(jī)制兩個(gè)方面形成了適用于(超)高頻金融數(shù)據(jù)的跳躍行為研究框架：在跳躍行為檢驗(yàn)方面,基于預(yù)平均方法估計(jì)已實(shí)現(xiàn)波動(dòng)和二次冪變差,結(jié)合ABF日內(nèi)跳躍檢驗(yàn)形成日內(nèi)跳躍行為檢驗(yàn)方法；對(duì)于跳躍行為引發(fā)機(jī)制,綜合考慮宏觀經(jīng)濟(jì)信息、流動(dòng)性信息以及這兩種信息的滯后信息等三方面信息建立從個(gè)股數(shù)據(jù)模型角度和混合數(shù)據(jù)模型角度建立基于Logistic的跳躍行為引發(fā)機(jī)制理論模型。(3)使用上證50指數(shù)及其成分股超高頻數(shù)據(jù)對(duì)跳躍行為進(jìn)行檢驗(yàn),并對(duì)跳躍行為的分布特征進(jìn)行分析,主要包括基本分布特征、周內(nèi)分布特征、月分布特征及日內(nèi)分布特征等方面。總體上講,中國股票市場(chǎng)跳躍行為時(shí)常存在,呈現(xiàn)出單個(gè)交易日可能存在多次跳躍行為,跳躍次數(shù)基本上都維持在5次以內(nèi),但僅發(fā)生一次跳躍的概率相對(duì)更大；正負(fù)跳躍分布不對(duì)稱、正跳躍發(fā)生概率遠(yuǎn)大于負(fù)跳躍發(fā)生的概率；跳躍強(qiáng)度在各個(gè)月份和各個(gè)行業(yè)之間變化較大；除農(nóng)林牧漁業(yè)呈現(xiàn)“L”形分布特征外,其他行業(yè)跳躍行為均呈現(xiàn)“U”形分布特征；上午10：00至下午14：50這段時(shí)間跳躍強(qiáng)度分布較為均勻,跳躍強(qiáng)度及其變化相對(duì)較小。(4)使用宏觀經(jīng)濟(jì)信息和流動(dòng)性信息及其滯后信息這三方面信息,從個(gè)股數(shù)據(jù)模型角度和混合數(shù)據(jù)模型角度進(jìn)行跳躍行為引發(fā)機(jī)制的研究。研究表明,相對(duì)于宏觀經(jīng)濟(jì)信息沖擊,流動(dòng)性沖擊引起跳躍的機(jī)會(huì)更多,宏觀經(jīng)濟(jì)信息發(fā)布、流動(dòng)性沖擊與跳躍行為發(fā)生同步性較強(qiáng)；CPI、PPI、M2、PMI等宏觀信息的發(fā)布以及深度、寬度等6個(gè)指標(biāo)容易引起成分股價(jià)格產(chǎn)生跳躍行為；CPI、IO、M2、PMI等4個(gè)宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)對(duì)上證50指數(shù)跳躍影響顯著,一般在信息發(fā)布之后10分鐘到30分鐘能夠完全做出反應(yīng)；除了金融業(yè)外,其他7個(gè)行業(yè)都只對(duì)部分信息(包括宏觀經(jīng)濟(jì)信息和流動(dòng)性信息)做出反應(yīng)；CPI、M2、PMI與各個(gè)行業(yè)跳躍行為息息相關(guān)；流動(dòng)性沖擊對(duì)跳躍行為引發(fā)機(jī)制模式在各個(gè)行業(yè)之間雖相似但各不相同,寬度引起跳躍的可能性相對(duì)更大本文的創(chuàng)新之處主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面：(1)形成了適用于(超)高頻金融數(shù)據(jù)的日內(nèi)跳躍行為研究框架,包括對(duì)日內(nèi)跳躍行為的檢驗(yàn)和引發(fā)機(jī)制研究兩個(gè)方面,對(duì)實(shí)證結(jié)果的分析也更加深入和精細(xì)化。具體表現(xiàn)在：①使用包含市場(chǎng)交易信息最豐富的超高頻數(shù)據(jù)進(jìn)行日內(nèi)跳躍檢驗(yàn),對(duì)檢驗(yàn)結(jié)果從基本分布特征、周內(nèi)分布特征、月分布特征、日內(nèi)分布特征等多視角進(jìn)行分析。②考慮了宏觀經(jīng)濟(jì)信息和流動(dòng)性信息及二者滯后效應(yīng)等三方面影響因素,分別從個(gè)股數(shù)據(jù)模型角度和混合數(shù)據(jù)模型角度建模進(jìn)行引發(fā)機(jī)制的探討。對(duì)模型結(jié)果不僅從整體上進(jìn)行分析,而且從行業(yè)角度進(jìn)行探討跳躍行為的引發(fā)機(jī)制�？傮w上來說,對(duì)引發(fā)機(jī)制的研究更加全面。(2)對(duì)關(guān)鍵參數(shù)θ的選擇,我們使用股票市場(chǎng)數(shù)據(jù)從BV’與RV’的平均比率和偏差平方均值兩個(gè)角度進(jìn)行比較分析,得出：在中國股票市場(chǎng)上,0.8-2都是θ的合理選擇區(qū)間。在進(jìn)行實(shí)證分析時(shí),設(shè)定θ等于0.8、1、1.5三種情況進(jìn)行敏感性分析,為了防止平滑不足或者過度平滑等造成的不利影響,綜合考慮,在進(jìn)行日內(nèi)跳躍行為檢驗(yàn)時(shí)將θ設(shè)定為1。
【關(guān)鍵詞】：(超)高頻交易數(shù)據(jù) 日內(nèi)跳躍行為檢驗(yàn) 跳躍行為分布特征 引發(fā)機(jī)制
【學(xué)位授予單位】：西南財(cái)經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：F224;F832.51
【目錄】：

• 摘要4-7
• ABSTRACT7-12
• 1 緒論12-22
• 1.1 研究背景12-16
• 1.1.1 技術(shù)背景12-13
• 1.1.2 金融資產(chǎn)跳躍行為研究現(xiàn)狀13-14
• 1.1.3 中國股票市場(chǎng)現(xiàn)狀14-16
• 1.2 研究內(nèi)容16-17
• 1.3 研究意義17-18
• 1.4 研究方法、研究工具、數(shù)據(jù)來源18-19
• 1.5 研究框架及結(jié)構(gòu)安排19-20
• 1.6 研究創(chuàng)新之處20-22
• 2 文獻(xiàn)綜述22-32
• 2.1 金融資產(chǎn)價(jià)格跳躍檢驗(yàn)研究22-27
• 2.2 跳躍行為引發(fā)機(jī)制研究27-29
• 2.3 研究評(píng)述29-31
• 2.4 本章小結(jié)31-32
• 3 理論基礎(chǔ)及研究設(shè)計(jì)32-46
• 3.1 具有微觀結(jié)構(gòu)噪聲的跳躍估計(jì)32-36
• 3.2 基于預(yù)平均方法的日內(nèi)跳躍行為檢驗(yàn)步驟36-39
• 3.3 跳躍行為引發(fā)機(jī)制變量選擇39-42
• 3.3.1 宏觀經(jīng)濟(jì)信息測(cè)度39-40
• 3.3.2 流動(dòng)性測(cè)度40-41
• 3.3.3 標(biāo)準(zhǔn)化指標(biāo)41-42
• 3.4 跳躍行為引發(fā)機(jī)制模型42-43
• 3.5 樣本選取與數(shù)據(jù)來源43-44
• 3.6 本章小結(jié)44-46
• 4 中國股票市場(chǎng)資產(chǎn)價(jià)格日內(nèi)跳躍行為實(shí)證分析46-90
• 4.1 資產(chǎn)價(jià)格特征分析46-49
• 4.2 關(guān)鍵參數(shù)θ的選擇49-55
• 4.2.1 關(guān)鍵參數(shù)θ合理區(qū)間選擇50-52
• 4.2.2 關(guān)鍵參數(shù)θ靈敏性分析52-55
• 4.3 日內(nèi)跳躍行為實(shí)證檢驗(yàn)55-73
• 4.3.1 跳躍行為的基本特征55-68
• 4.3.2 跳躍行為日內(nèi)分布特征68-73
• 4.4 跳躍行為引發(fā)機(jī)制分析73-89
• 4.4.1 宏觀經(jīng)濟(jì)信息沖擊與跳躍74-76
• 4.4.2 流動(dòng)性信息沖擊與跳躍76-79
• 4.4.3 基于Logistic模型的跳躍行為引發(fā)機(jī)制研究79-88
• 4.4.4 跳躍引發(fā)機(jī)制總結(jié)88-89
• 4.5 本章小結(jié)89-90
• 5 結(jié)論與展望90-94
• 5.1 結(jié)論90-92
• 5.2 不足與展望92-94
• 參考文獻(xiàn)94-100
• 附錄100-107
• 后記107-109
• 致謝109-110

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前9條

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本文編號(hào)：535055