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1、在現(xiàn)有金融時(shí)序波動(dòng)研究基礎(chǔ)上,本文將重點(diǎn)探討如何通過(guò)復(fù)雜性分形市場(chǎng)理論分析市場(chǎng)波動(dòng)特征,并運(yùn)用非線性協(xié)整理論對(duì)我國(guó)股票市場(chǎng)的均值回歸進(jìn)行刻畫(huà),在此基礎(chǔ)上探討最優(yōu)對(duì)沖策略。
第一步,考慮到市場(chǎng)相關(guān)性非線性關(guān)系,運(yùn)用分形市場(chǎng)分析等非線性研究方法,綜合刻畫(huà)這些復(fù)雜的典型波動(dòng)特征。主要是通過(guò)分解條件波動(dòng)率,并且結(jié)合典型事實(shí)(Stylized facts)來(lái)分析市場(chǎng)波動(dòng)基本特征(第二、三、四、五章)。本部分的研究特色在于:首先運(yùn)用消除趨
2、勢(shì)的波動(dòng)分析法(Detrended Fluctuation Analysis,DFA)消除外來(lái)趨勢(shì)對(duì)金融時(shí)序的影響,同時(shí)結(jié)合高頻數(shù)據(jù)的分形維連續(xù)譜中所蘊(yùn)含的大量統(tǒng)計(jì)信息來(lái)分析股票市場(chǎng)的波動(dòng)相關(guān)性及預(yù)測(cè)性。
第二步,通過(guò)事件調(diào)整算法,引入門(mén)限協(xié)整計(jì)量模型,重新定義和區(qū)分條件波動(dòng)特征,因此研究特色在于運(yùn)用門(mén)限向量誤差修正模型集中對(duì)超出某一閾值的極端波動(dòng)進(jìn)行長(zhǎng)期均衡分析,尤其是在此基礎(chǔ)上著重考慮均值回歸問(wèn)題(第六章)。本部分重點(diǎn)考察
3、內(nèi)容在于如何確定極值波動(dòng)的閾值高低,實(shí)證分析方法是通過(guò)門(mén)限向量誤差修正模型的自舉方法來(lái)內(nèi)生地決定閾值的大小,從而避免人為選取帶來(lái)的隨意性。
第三步,在前面基礎(chǔ)上,構(gòu)建新的投資最優(yōu)對(duì)沖策略(第七、八章)。在剔除大量冗余信息的新調(diào)整之后的金融時(shí)序,本部分特色在于引入了調(diào)整之后波動(dòng),在Lafuente and Novales(2003)基礎(chǔ)上加入一個(gè)噪聲波動(dòng)因子來(lái)考察市場(chǎng)的實(shí)際價(jià)格與其理論價(jià)格存在偏差時(shí)的最優(yōu)對(duì)沖比率,并且給出時(shí)變性
4、最優(yōu)比率(Time-varying hedge ratio)以及對(duì)沖有效性(hedging effectiveness)。本部分將重點(diǎn)運(yùn)用這些定量結(jié)論進(jìn)行跨市場(chǎng)、跨品種投資組合的優(yōu)化設(shè)計(jì)及相關(guān)政策建議研究。
雖然對(duì)經(jīng)濟(jì)變量之間的波動(dòng)特征研究是老問(wèn)題了,但是以波動(dòng)特征及其可預(yù)測(cè)性作為視角來(lái)研究投資組合和投資策略本身就是一種創(chuàng)新。雖然現(xiàn)有工作還存在部分不足,但是本文的獨(dú)特創(chuàng)新之處在于,從非線性復(fù)雜科學(xué)的全新角度,運(yùn)用分形市場(chǎng)假說(shuō)與
5、門(mén)限協(xié)整理論的結(jié)合,通過(guò)兩個(gè)步驟過(guò)濾法揭示了金融時(shí)序數(shù)據(jù)的原始動(dòng)力學(xué)特征,在此基礎(chǔ)上提出投資組合最優(yōu)的對(duì)沖投資策略。因此,本研究比傳統(tǒng)方法更精確的捕獲金融時(shí)序的本源特征,從而獲得比已有研究更穩(wěn)健的理論和實(shí)證成果。
首先,本文創(chuàng)新使用MF-DMA來(lái)研究股票市場(chǎng)多重分形特征,同時(shí)在此基礎(chǔ)上考察市場(chǎng)本身有效性演化軌跡。這是首次將這一全新領(lǐng)域內(nèi)的統(tǒng)計(jì)理論運(yùn)用到我國(guó)股票市場(chǎng)中(Lin et al.,2011)。
第二,本文首次
6、在一個(gè)門(mén)限向量誤差修正模型框架內(nèi)系統(tǒng)的研究我國(guó)上海和深圳股票市場(chǎng)的協(xié)整關(guān)系,找出其中均值回歸點(diǎn),這是以往的研究所沒(méi)涉及的。該方法很好解決了市場(chǎng)均值回歸的閾值變動(dòng)的量化問(wèn)題(Lin et al.,2013a)。
第三,已有文獻(xiàn)針對(duì)我國(guó)股票市場(chǎng)收益率的預(yù)測(cè)性進(jìn)行研究,本文從一個(gè)全新的角度——波動(dòng)率的角度來(lái)研究我國(guó)股票市場(chǎng)波動(dòng)特征的預(yù)測(cè)性動(dòng)態(tài)關(guān)系,同時(shí)在該研究基礎(chǔ)上尋找出能刻畫(huà)我國(guó)股票市場(chǎng)的預(yù)測(cè)波動(dòng)最優(yōu)模型,并且在最優(yōu)預(yù)測(cè)模型基礎(chǔ)上
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