基于pair copula-GARCH模型的多资产组合VaR分析

提出了多资产组合风险分析的pair copula-GARCH 模型.相比于以往的copula-GARCH模型,它能够更好描述投资组合中两两资产间的尾部相关性的差异,从而更好地度量多资产组合间的相依结构.在此基础上,还探讨了pair copula-GARCH 模型下的多资产线性组合的VaR的计算方法.最后给出模型的实证分析.     

Copula方法对多变量股指期权定价的研究

本文给出了完全市场条件下基于Bernstein Copula的多变量欧式期权的风险中性价格.然后将GARCH处理后的沪深两市股指作为数据代入模型进行估计,并采用蒙特卡罗模拟方法对沪深两市股指期权进行实证研究.     

基于Copula函数的中美大豆期货波动溢出效应研究

通过构建时变二元正态Copula模型,分析中美大豆期货市场之间的相关关系,并对相关关系做了变结构点的诊断。通过实证分析发现,中美大豆期货市场之间在金融危机前后,相关关系发生了显著的变化,存在明显的波动溢出效应。研究波动溢出效应对准确了解我国大豆期货市场的风险具有重要意义。     

基于Logit模型和Monte Carlo方法的城市客运站选择行为研究

本文论述了研究的背景和意义,简单介绍基于随机效用理论的Logit模型和用于随机模拟的Monte Carlo方法,然后讨论运用Logit模型生成城市客运站选择概率,利用Monte Carlo方法模拟城市客运站选择行为,并以南京市城市客运站规划为实例,验证Logit模型和Monte Carlo方法的适用性,最后得出基于Logit模型和Monte Carlo方法是在一定程度上反映用户最优,可以与系统最优方法结合使用的结论。     

投资组合信用风险的测度和优化——基于Copula理论

使用四种copula(即Gaussian copula、Student’s t-copula、grouped t-copula和Clayton n-copula)对投资组合信用风险进行度量,并在此基础上,利用线性规划方法优化投资组合。研究结果比较发现,几种copula中t-copula度量投资组合信用风险相依最合适,并给出了相应的最优资产配置。     

担保物权未按比例分配的贷款担保价值研究

本文分析论证了贷款担保的期权特性;针对我国贷款担保实践中存在的问题,建立了担保物权未按比例分配的有风险贷款担保定价模型;通过求解和Monte Carlo模拟测算分析,给出了贷款担保价值的主要影响因素,提出了贷款担保实践中相关的建议。     

基于Copula的区域干旱空间分布特征分析

以邵阳市15个雨量站逐月降雨资料为基础,采用适线法估计干旱历时和干旱烈度的分布函数,利用3种Archimedean Copula函数分别构建了两干旱特征变量之间的联合分布,并比较了3种Copula函数的拟合效果,最后分析了邵阳市干旱重现期的空间分布特征。结果表明：Copula理论能够为多变量干旱特征分析提供有效的研究途径,Archimedean Copula函数中的Gumbel—Hougaard Copula和Frank Copula函数较好地描述各站干旱特征变量之间的相互关系;适线法避免了基于数据估计分布函数参数的不合理性,使基于Copula函数的频率分析结果更客观可靠;区域干旱具有显著的空间分布特性,各站干旱程度差异较大。     

基于两层m/w模型机群的信用风险VaR实时评估系统

结合金融机构层次组织结构,采用两层主从(m/w)计算模型机群系统,通过简化问题复杂性,建立银行信用风险CreditMetrics框架下VaR实时评估系统.同时,分析信用风险Monte Carlo仿真计算过程,给出减少串行计算成份,提高系统并行性的措施.通过具体实验,表明该优化算法能够明显提高系统加速效果.     

政府税收对中国城乡居民人均收入差距的影响

本文通过建立动态一般均衡模型,对1978—2004年中国城乡居民收入差异曲线的周期性变化进行了解释,并对政府税收是否能有效影响收入差距做出回答。结果表明,在市场出清的情况下,工业品生产过剩导致的经济危机会成为调整城乡居民收入差异的内生因素,而政府对工业品和农业品所采取的不同税率政策也会相当程度地影响城乡居民收入差距的程度和发展速度。     

基于时变混合Copula的金融市场传染效应研究

针对金融市场普遍存在异方差、波动聚集性、尖峰和厚尾等典型事实,应用GARCH-t模型对边缘分布进行建模,得到"干净"蕴含波动率本源动力学特征的标准残差;考虑到不同市场间存在非对称的传染效应,运用由Gumbel、Frank、Clayton构成的时变混合Copula分析大中华区中国内地、香港、台湾股票市场之间的传染效应,尤其关注代表不同市场同时急剧上涨和急剧下跌的尾部传染关系。实证结果表明,内地股市与香港股市之间表现出与以往研究截然相反的传染特征,即上尾相关性大于其下尾相关性;内地股市与台湾股市之间发生风险传染的可能性不大,但同时也说明应进一步加强两岸之间经济交流与合作;内地与台湾之间呈现出特有的周期性传染关系,其周期时间约为两年。     

沪深股市波动性的杠杆效应和不对称波动性研究

本文应用GARCH系列模型来刻画沪深股市的波动性，估计出了沪深股市的波动性的实证模型。发现深证综指受过去的波动性的影响大于上证综指。沪市不存在明显的杠杆效应，而深市则有明显的杠杆效应。好消息会对上综指引起比坏消息更大的波动性，显示出一定程度的波动性的不对称性，深综指则表现出更为明显的波动性不对称性，即坏消息会导致比好消息更大的波动性。     

盈余持续性与公司治理实证研究——来自沪深上市公司的经验证据

目前,大量研究探讨了盈余持续性与公司价值显著关联性,而对盈余持续性与公司治理的关系研究不够深入,为寻找经验证据和丰富这方面的研究,本文以沪深A股上市公司2009年数据为基础,以实证方法考察了公司治理对企业盈余持续性的影响,通过对这些最新数据进行研究后结论为：股权结构特征对会计盈余持续性有显著影响,尤其是股权集中程度对会计盈余持续性有积极的影响作用,公司规模也是影响会计盈余持续性的重要因素。     

基于EC-EGARCH-M模型的沪深股市波动性研究

构建市场活跃度指数,并与上证综指和深证综指之间的协整残差项一起作为解释变量引入条件均值方程和条件方差方程,建立双元EC-EGARCH-M模型。利用上证综指和深证综指的日收盘数据进行实证分析,得到的主要结论为:市场活跃度指数和协整残差项对条件均值方程和条件方差方程有很好的解释力;两市之间存在双向波动溢出,并都呈现出波动的集聚性和非对称性特征。     

京沪深三地创新经济发展模式分析

一、发展定位新中国诞生以来,北京一直拥有科技和人才优势。改革开放后,一大批富有创新活力的科研人员开始从另一种角度和视野来思考科研问题及科学技术与社会的互动关系,科技人员下海创办科技企业,逐渐实现科研成果产业化,揭开了北京发展创新经济的序幕。1988年北京新技术产业开发试验区成立后,北京创新经济的发展掀起了新的高潮,顿时,北京尤其是中关村     

创新型城市建设模式分析——以上海和深圳为例

创新型城市的建设和发展具有内在的路径和模式。上海和深圳是我国创新型城市建设的典范,在城市创新战略和驱动要素方面各具特色、各有所长。在构建完整的城市创新体系的基础上,以上海和深圳为例,对两市的城市创新战略和驱动要素进行对比分析,并归纳、总结出创新型城市建设的上海模式和深圳模式,可以为国内其他创新型城市的建设提供参考。     

股票市场与货币政策相关性研究

针对我国证券市场与货币政策之间的相互作用日益突出这一现实,利用关联度的分析方法,通过这两者之间的深入研究,我国中央银行在制定货币政策时,应更多关注股票市场的发展与变动,借助股票市场这一传导渠道影响实体经济,促进经济增长。     

证券市场流动性衡量方法比较分析

流动性是证券市场的生命力,同时是决定投资者行为的重要因素,它在保证市场的正常运转的基础上,促进经济增长和资源的有效配置。因此,如何度量股票流动性就显得尤为重要。对国内外股票流动性的衡量方法进行研究,并分析其优缺点,为市场参与者选择科学的衡量方法提供理论依据。     

Incorporating stock prices and news sentiments for stock market prediction: A case of Hong Kong

Stock prediction via market data analysis is an attractive research topic. Both stock prices and news articles have been employed in the prediction processes. However, how to combine technical indicators from stock prices and news sentiments from textual news articles, and make the prediction model be able to learn sequential information within time series in an intelligent way, is still an unsolved problem. In this paper, we build up a stock prediction system and propose an approach that 1) represents numerical price data by technical indicators via technical analysis, and represents textual news articles by sentiment vectors via sentiment analysis, 2) setup a layered deep learning model to learn the sequential information within market snapshot series which is constructed by the technical indicators and news sentiments, 3) setup a fully connected neural network to make stock predictions. Experiments have been conducted on more than five years of Hong Kong Stock Exchange data using four different sentiment dictionaries, and results show that 1) the proposed approach outperforms the baselines in both validation and test sets using two different evaluation metrics, 2) models incorporating prices and news sentiments outperform models that only use either technical indicators or news sentiments, in both individual stock level and sector level, 3) among the four sentiment dictionaries, finance domain-specific sentiment dictionary (Loughran–McDonald Financial Dictionary) models the news sentiments better, which brings more prediction performance improvements than the other three dictionaries.     

上海与深圳城市创新活力比较研究

科技创新在城市发展中的地位和作用越来越突出。本文首先理清城市创新活力与城市创新能力之间的关系,并论证企业死亡新生比测度城市创新活力的合理性。在此基础上,利用上海与深圳2010年至2015年6年间的企业死亡新生比和创新产出数据,对两市城市创新活力进行分析,并按不同企业所有制类型与创新产出做相关性分析,考察两市城市创新活力对于创新产出贡献的差异。研究发现：深圳的城市创新活力明显高于上海,而上海的城市创新活力相对而言更加稳定,就城市创新活力对创新产出的贡献而言,上海则略优于深圳。