• 详情 The impact of short selling on the volatility and liquidity of stock markets: evidence from Hong Kong market
    The debate among various market partic-ipants on the short-selling of securities continues today. Opponents of short-selling argue that it disrupts orderly mar-kets by causing panic selling, high vola-tility, and market crashes. So this paper investigates what the impact of short sell-ing on the volatility and liquidity of Hong Kong stock market is, and the results in-dicate that short selling volumes do not Granger-cause market volatility, but volatility Granger-cause short selling volumes. Moreover Granger causality tests show that there is a double direc-tional causality relationship between short selling volumes and market liquidity.
  • 详情 Relationship between stock index and increments of stock market trading accounts
    In this paper, we pay attention to the relationship between stock index and increments of trading accounts in A, B share market and funds. We show that there exists bilateral relationship between A, B index and their trading accounts increments. However, Granger causality only exists from stock index to increments of funds accounts. Regressions show that the investors’ sentiment will be easily driven by the index in the same direction, which imply momentum strategy in a very short period. In comparison, when using weekly data, only increments of funds accounts Granger cause the stock index. These uncover the differences between fund managers and small investors while investing on stock market. We also analyse the relationship between index volatility and trading accounts volatility.
  • 详情 Jump, Non Normal Error Distribution and Stock Price Volatility- A Nonparametric Specification Test
    This paper examines a wide variety of popular volatility models for stock index return, including Random Walk model, Autoregressive model, Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (GARCH) model, and extensive GARCH model, GARCH-jump model with Normal, and Student-t distribution assumption as well as nonparametric specification test of these models. We fit these models to Dhaka stock return index from November 20, 1999 to October 9, 2004. There has been empirical evidence of volatility clustering, alike to findings in previous studies. Each market contains different GARCH models, which fit well. From the estimation, we find that the volatility of the return and the jump probability were significantly higher after November 27, 2001. The model introducing GARCH jump effect with normal and Student-t distribution assumption can better fit the volatility characteristics. We find that that RW-GARCH-t, RW-AGARCH-t RW-IGARCH-t and RW-GARCH-M-t can pass the nonparametric specification test at 5% significance level. It is suggested that these four models can capture the main characteristics of Dhaka stock return index.
  • 详情 信息风险与资产定价研究述评
    证券市场微观结构对资产定价的影响在近年来的金融文献中受到了越来越多的重视。大量的证券市场微观结构文献已经阐明了信息不对称与资产价格之间的重要联系,但是这种信息不对称是否是资产价格的显著决定因素到目前为止还没有一致的结论。本文首先对信息风险度量的相关文献进行了较为全面的整理和评述,然后就信息风险是否为资产价格的显著决定因素的相关文献进行综述,最后对研究现状进行了总结,并指出了未来的研究方向。
  • 详情 基于高阶矩的基金绩效考核模型
    :目前我国常用的三大经典基金绩效考核模型都是以均值-方差CAPM模型为基础,而均值―方差CAPM模型中的系统性风险只考虑二阶矩风险即波动率,忽略了高阶矩风险。本文通过在传统CAPM模型中加入零成本的负协偏度投资组合和零成本的正协峰度投资组合作为高阶矩风险溢价重新解释基金风险与收益间的平衡关系,发现众多基金的投资组合中都存在负协偏度风险,基于高阶矩的考核模型优于基于传统CAPM的考核模型。
  • 详情 金融资产价格的信息含量:金融研究的新视角
    金融资产价格信息含量的提炼是近年来发展起来的一个新的金融学研究领域。其力求以最少的假定,从各种金融资产的市场价格中准确提炼出市场对各种风险和价格走向的预期,把市场价格准确“翻译”成人们易于理解的形式,属于实证经济学的范畴。本文对不同的资产价格可能蕴含的信息及其提炼方法进行了阐述,为进一步研究提供重要的研究思路和指引。
  • 详情 无模型隐含波动率及其所包含的信息
    根据Britten-Jones和 Neuberger(2000)提出的无模型隐含波动率方法,首次对香港恒生指数期权所含信息进行研究,并通过使用无模型隐含波动率对期权市场的效率进行直接检验,结果发现: 无模型隐含波动率所含信息最多,它完全包含了所有历史波动率所含信息,香港恒指期权市场是有效的;在向前一个月的预测中,无模型隐含波动率还完全包含了BS隐含波动率的信息,在向前两个月的预测中,无模型隐含波动率虽不能完全包含BS隐含波动率,但仍然包含了最多的信息;期权市场交易量的大小,同时交易的不同行权价的期权的多少,是影响无模型隐含波动率预测能力的重要因素;为追求积分密度进行过多人为的插值以及过大区间的积分,会导致无模型隐含波动率预测能力的降低,由此得到了无模型隐含波动率的相对合适的计算方式。美国已于2003年开始采用无模型隐含波动率编制波动率指数。随着金融衍生品市场的不断发展,无模型隐含波动率在资产定价、风险管理方面将发挥越来越重要的作用。
  • 详情 无模型隐含波动率及其所包含的信息
    根据Britten-Jones和 Neuberger(2000)提出的无模型隐含波动率方法,首次对香港恒生指数期权所含信息进行研究,并通过使用无模型隐含波动率对期权市场的效率进行直接检验,结果发现: 无模型隐含波动率所含信息最多,它完全包含了所有历史波动率所含信息,香港恒指期权市场是有效的;在向前一个月的预测中,无模型隐含波动率还完全包含了BS隐含波动率的信息,在向前两个月的预测中,无模型隐含波动率虽不能完全包含BS隐含波动率,但仍然包含了最多的信息;期权市场交易量的大小,同时交易的不同行权价的期权的多少,是影响无模型隐含波动率预测能力的重要因素;为追求积分密度进行过多人为的插值以及过大区间的积分,会导致无模型隐含波动率预测能力的降低,由此得到了无模型隐含波动率的相对合适的计算方式。美国已于2003年开始采用无模型隐含波动率编制波动率指数。随着金融衍生品市场的不断发展,无模型隐含波动率在资产定价、风险管理方面将发挥越来越重要的作用。
  • 详情 中国利率期限溢酬:后验信息法与先验信息法
    本文使用利率仿射模型计算出先验的国债利率期限溢酬,并和后验信息法进行对比、分析,发现由于存在着较大的估计误差,传统使用的后验信息法只能得到超额收益率,而使用先验信息法计算出的才能代表投资者当期对国债投资风险的无偏估计。我们也发现,在2005年-2008年的不同时期,期限溢酬对长期利率变动的影响不同,而且交易所市场对银行间市场有引导作用。
  • 详情 银企关系与中小企业成长
    本文利用世界银行对我国18个城市1186家中小企业的样本调查数据,对我国银企关系和中小企业成长的相关性进行了实证研究。我们发现,中小企业建立关系银行数量越多,维持银行关系时间较长,对企业成长均有负面影响。但是,中小企业与银行建立实质性融资合作关系越深,越能够促进企业的成长,并特别在规模较大的企业、非国有企业和处于弱市场竞争环境下的企业群体中体现。本文为中小企业银行关系理论在中国的实践提供了经验证据,揭示了中小企业培育银企关系的应用价值。