基于不同頻率數據的套期保值與投資組合理論與實證研究.pdf

1、隨著現代信息與計算科學技術的快速進步與經濟全球化進程的不斷深入，金融市場在近幾十年發(fā)展迅猛，以互聯網等通訊技術為基礎的電子化交易市場成為最主要的金融市場組織形式。金融市場數據的存儲與處理的成本不斷降低，海量數據被妥善地采集、存儲和處理，數據的頻率、精度和可靠性也越來越高。傳統(tǒng)市場統(tǒng)計數據主要以日、周、月、年等典型頻率記錄，稱之為低頻數據;高頻數據指以秒、分鐘或小時為頻率收集的日內數據，即在交易所開盤時間與收盤時間之間的交易數據。高頻數據

2、較完整地記錄了證券的交易過程，能夠提供低頻數據忽略掉的重要細節(jié)，是探索證券價格的短期行為和動態(tài)特征的利器。高頻數據在增進投資者理解證券或資產類別的特征與市場的整體運作特點、減少交易成本和增加交易的靈活性、發(fā)現和改進投資與交易策略、提高風險管理能力和投資決策質量等方面的作用越來越大。高頻數據在歐美等成熟金融市場中被廣泛使用，各種基于高頻數據的日內交易策略層出不窮。
　　目前高頻數據在中國金融市場的應用主要集中在期貨市場，而股票市場現

3、有的交易制度不允許當日回轉交易，無法直接運用日內交易策略。盡管如此，高頻數據能夠提供大量關于證券價格波動的信息，在進行投資決策時整合這些信息可能會提高以日或者更低頻率的投資決策質量，從而創(chuàng)造額外的經濟價值。在此背景下，本文將結合低頻數據與高頻數據分析有代表性股票指數以及股指期貨等資產價格過程的波動與跳躍特征，分析資產收益與波動的互動關系。此外，本文還將探討動態(tài)期貨套期保值策略的設計與實施、動態(tài)投資組合的構建與評價等重要金融決策問題。本文

4、結合金融理論建模與實證分析，遵循從簡單到復雜的研究策略，獲得的主要研究成果包括:
　　(1)在伊藤半鞅框架下采用非參數模型設定檢驗對資產價格過程的路徑特征展開實證分析。為減少市場微觀結構噪聲以及觀測等價性問題對實證結果的干擾，本文選擇流動性強、影響范圍廣、高頻數據的時間跨度大的證券作為實證研究對象，系統(tǒng)地分析實證結果對檢驗自由參數的穩(wěn)定性。以滬深300股指期貨為研究對象的實證結果表明，滬深300股指期貨價格過程包含擴散項、有限活動

5、跳躍項以及無限活動跳躍項。
　　(2)構建了帶隨機杠桿的隨機波動模型（SV-SL模型）來考察資產收益與波動之間復雜的互動關系。SV-SL模型是非線性狀態(tài)空間模型，能夠刻畫資產收益與波動關系的隨機時變性。為有效地估計SV-SL模型，結合全天已實現波動率替代真實波動率和有效重要性抽樣方法設計了模擬極大似然估計方法?；谏献C綜合指數和深證成份指數數據的實證結果表明:中國股票市場收益與波動關系具有顯著的隨機時變性，杠桿效應并不顯著;收益與

6、波動關系的方向性與股票市場行情存在密切聯系，熊市階段存在顯著的杠桿效應，牛市階段存在顯著的反向杠桿效應。這些研究結論解釋了基于標準帶杠桿隨機波動模型的實證結果和基于GARCH族模型的實證結果的沖突性。
　　(3)系統(tǒng)分析了單期期貨套期保值策略及其績效評價方法，推導了三類建模變量（期貨與現貨的價格改變量、簡單收益率和對數收益率）下最小方差套期保值比率的等價公式，設計了基于高頻數據的最小方差套期保值比率估計方法和套期保值績效評價指標。

7、為克服傳統(tǒng)套期保值績效評價指標的局限性，借助多模型評價理論與統(tǒng)計決策理論建立了比較多種套期保值策略的統(tǒng)計推斷框架。
　　(4)在均值-方差分析框架下建立了考慮逐日盯市制度的多期期貨套期保值模型。為克服均值-方差分析在多期問題中存在的時間不一致性，探討了時間一致性最優(yōu)套期保值策略和帶承諾最優(yōu)套期保值策略的求解方法，得到了確定多期最優(yōu)策略的遞推公式。此外，在期望效應最大化框架下，通過對期貨和現貨價格過程施加限制，得到了多期最優(yōu)策略不依

8、賴于效用函數的充分條件，對比分析了近視動態(tài)策略、靜態(tài)策略與最優(yōu)策略，說明了整個套期保值期間統(tǒng)籌規(guī)劃的重要性。
　　(5)研究了考慮資產收益時序相關性的多期均值-方差投資組合優(yōu)化問題，分別推導出了只投資于風險資產與可投資于無風險資產兩種情形下時間一致性最優(yōu)投資策略;在資產收益線性可預測性條件下，開展多期投資組合策略的實證研究。選擇有代表性的投資期數、風險厭惡系數、無風險利率等參數，結合理論結果與數值仿真方法得到了多期投資策略終止時刻