中國金融市場波動及其量化策略研究.pdf

1、在現(xiàn)有金融時序波動研究基礎上，本文將重點探討如何通過復雜性分形市場理論分析市場波動特征，并運用非線性協(xié)整理論對我國股票市場的均值回歸進行刻畫，在此基礎上探討最優(yōu)對沖策略。
　　第一步，考慮到市場相關性非線性關系，運用分形市場分析等非線性研究方法，綜合刻畫這些復雜的典型波動特征。主要是通過分解條件波動率，并且結合典型事實（Stylized facts）來分析市場波動基本特征（第二、三、四、五章）。本部分的研究特色在于：首先運用消除趨

2、勢的波動分析法（Detrended Fluctuation Analysis，DFA）消除外來趨勢對金融時序的影響，同時結合高頻數(shù)據的分形維連續(xù)譜中所蘊含的大量統(tǒng)計信息來分析股票市場的波動相關性及預測性。
　　第二步，通過事件調整算法，引入門限協(xié)整計量模型，重新定義和區(qū)分條件波動特征，因此研究特色在于運用門限向量誤差修正模型集中對超出某一閾值的極端波動進行長期均衡分析，尤其是在此基礎上著重考慮均值回歸問題（第六章）。本部分重點考察

3、內容在于如何確定極值波動的閾值高低，實證分析方法是通過門限向量誤差修正模型的自舉方法來內生地決定閾值的大小，從而避免人為選取帶來的隨意性。
　　第三步，在前面基礎上，構建新的投資最優(yōu)對沖策略（第七、八章）。在剔除大量冗余信息的新調整之后的金融時序，本部分特色在于引入了調整之后波動，在Lafuente and Novales（2003）基礎上加入一個噪聲波動因子來考察市場的實際價格與其理論價格存在偏差時的最優(yōu)對沖比率，并且給出時變性

4、最優(yōu)比率（Time-varying hedge ratio）以及對沖有效性（hedging effectiveness）。本部分將重點運用這些定量結論進行跨市場、跨品種投資組合的優(yōu)化設計及相關政策建議研究。
　　雖然對經濟變量之間的波動特征研究是老問題了，但是以波動特征及其可預測性作為視角來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，但是本文的獨特創(chuàng)新之處在于，從非線性復雜科學的全新角度，運用分形市場假說與

5、門限協(xié)整理論的結合，通過兩個步驟過濾法揭示了金融時序數(shù)據的原始動力學特征，在此基礎上提出投資組合最優(yōu)的對沖投資策略。因此，本研究比傳統(tǒng)方法更精確的捕獲金融時序的本源特征，從而獲得比已有研究更穩(wěn)健的理論和實證成果。
　　首先，本文創(chuàng)新使用MF-DMA來研究股票市場多重分形特征，同時在此基礎上考察市場本身有效性演化軌跡。這是首次將這一全新領域內的統(tǒng)計理論運用到我國股票市場中(Lin et al.,2011)。
　　第二，本文首次

6、在一個門限向量誤差修正模型框架內系統(tǒng)的研究我國上海和深圳股票市場的協(xié)整關系，找出其中均值回歸點，這是以往的研究所沒涉及的。該方法很好解決了市場均值回歸的閾值變動的量化問題(Lin et al.,2013a)。
　　第三，已有文獻針對我國股票市場收益率的預測性進行研究，本文從一個全新的角度——波動率的角度來研究我國股票市場波動特征的預測性動態(tài)關系，同時在該研究基礎上尋找出能刻畫我國股票市場的預測波動最優(yōu)模型，并且在最優(yōu)預測模型基礎上