這是一個關(guān)于中科院博士學位論文答辯介紹PPT，主要介紹了研究背景、研究現(xiàn)狀、理論方法、實證研究、讀博期間參加的課題、國內(nèi)與國際會議等內(nèi)容。如何監(jiān)測控制風險已經(jīng)越來越受到業(yè)界、政府管理層以及學術(shù)界的重視。當對金融風險進行監(jiān)控時，市場大幅下跌的概率常受到極大的關(guān)注。大幅市場下跌現(xiàn)象較為普遍。日內(nèi)高頻數(shù)據(jù)的易獲得性給學者提供了良好的條件去研究和金融交易過程相關(guān)的各種問題，并引起了學者的廣泛研究興趣。VaR現(xiàn)已成為國際金融監(jiān)管標準的一部分，在實踐中被金融機構(gòu)和監(jiān)管部門廣泛使用Hong (2001)引入了一個新的概念---風險-Granger因果關(guān)系，來考察一個市場的大風險是否會Granger-引起另一個市場的大風險，歡迎點擊下載中科院博士學位論文答辯介紹PPT哦。

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內(nèi) 容 提 要K79紅軟基地
研究背景K79紅軟基地
如何監(jiān)測控制風險已經(jīng)越來越受到業(yè)界、政府管理層以及學術(shù)界的重視。當對金融風險進行監(jiān)控時，市場大幅下跌的概率常受到極大的關(guān)注。大幅市場下跌現(xiàn)象較為普遍。K79紅軟基地
日內(nèi)高頻數(shù)據(jù)的易獲得性給學者提供了良好的條件去研究和金融交易過程相關(guān)的各種問題，并引起了學者的廣泛研究興趣。K79紅軟基地
研究現(xiàn)狀K79紅軟基地
風險溢出效應(yīng)K79紅軟基地
 波動被用作標準的風險度量，方差-Granger因果關(guān)系被用來考察金融市場間的波動溢出效應(yīng) K79紅軟基地
理論方法K79紅軟基地
Granger Robins 和 Engle (1986) ， Cheung和Ng (1996)，    Hong (2001)K79紅軟基地
 實證研究 K79紅軟基地
Hamao， Masulis，和 Ng (1990)， Lin等(1994); Ng (1996); K79紅軟基地
Booth等 (1997); Cheung 和 Ng (1990， 1996); Engle等 (1990); K79紅軟基地
Engle和Susmel (1993); King和Wadhwani (1990); King 等 (1994);K79紅軟基地
風險溢出效應(yīng)K79紅軟基地
風險值 (VaR) : K79紅軟基地
   VaR現(xiàn)已成為國際金融監(jiān)管標準的一部分，在實踐中被金融機構(gòu)和監(jiān)管部門廣泛使用 .K79紅軟基地
Hong (2001)引入了一個新的概念---風險-Granger因果關(guān)系，來考察一個市場的大風險是否會Granger-引起另一個市場的大風險。K79紅軟基地
條件自回歸持續(xù)期模型 (ACD)K79紅軟基地
檢測極端風溢出效應(yīng)的計量方法K79紅軟基地
風險-Granger因果關(guān)系K79紅軟基地
檢  驗  統(tǒng)  計  量K79紅軟基地
定義基于VaR的“風險指標函數(shù)”：K79紅軟基地
檢  驗  統(tǒng)  計  量K79紅軟基地
單  側(cè)  檢  驗  統(tǒng)  計  量K79紅軟基地
基于核函數(shù)的風險-Granger 因果關(guān)系檢驗統(tǒng)計量：K79紅軟基地
其中K79紅軟基地
單  側(cè)  檢  驗  統(tǒng)  計  量K79紅軟基地
若使用截尾核K79紅軟基地
實際上等價于Granger (1969) 基于回歸的統(tǒng)計量K79紅軟基地
其中      是如下回歸的中心多維相關(guān)系數(shù)K79紅軟基地
優(yōu)    點K79紅軟基地
隨著樣本容量的增加，它可考察更多的滯后階數(shù)。這可以確保當存在風險-Granger因果關(guān)系時，在很廣的備擇假設(shè)范圍內(nèi)，檢驗都有能力將其檢測出來。K79紅軟基地
   對高階時滯賦予遞減權(quán)重，這符合金融市場更多是受近期而非遠期發(fā)生的事件的影響的情形K79紅軟基地
漸 進  理  論K79紅軟基地
在備則假設(shè)情形下，有K79紅軟基地
表明統(tǒng)計量有漸進概率為1的檢驗?zāi)芰Α?span style="display:none">K79紅軟基地
雙向風險-Granger 因果關(guān)系檢驗K79紅軟基地
雙邊風險-Granger 因果關(guān)系檢驗: 關(guān)于信息集      任一市場的風險均不Granger-引起另一市場的風險K79紅軟基地
完全無風險-Granger 因果關(guān)系: 任一市場的風險均不Granger-引起另一市場的風險，并且兩個市場間不存在任何即時風險溢出效應(yīng)K79紅軟基地
漸 進  理  論K79紅軟基地
有 限 樣 本 功  效 K79紅軟基地
數(shù)據(jù)生成過程 (DGP):K79紅軟基地
零假設(shè)K79紅軟基地
有 限 樣 本功 效 K79紅軟基地
備則假設(shè)1： 由均值產(chǎn)生的Granger -風險因果關(guān)系K79紅軟基地
備則假設(shè)2：由方差產(chǎn)生的Granger -風險因果關(guān)系K79紅軟基地
備則假設(shè)3：由偏度和峰度產(chǎn)生的Granger -風險因果關(guān)系K79紅軟基地
新息服從Hansen廣義t分布K79紅軟基地
有 限 樣 本 功  效 K79紅軟基地
小結(jié)：K79紅軟基地
在有限樣本情形下，提出的統(tǒng)計量在原價設(shè)和各種典型的備擇假設(shè)都有合理的功效。K79紅軟基地
基于截尾核的檢驗統(tǒng)計量與回歸屬性的檢驗統(tǒng)計量也都有合理的置信水平。但是在備擇假設(shè)情形下，尤其是滯后階數(shù)較大時，其檢驗?zāi)芰θ跤诜蔷鶆蚝私y(tǒng)計量，而非均勻核統(tǒng)計量對滯后項的選擇比較穩(wěn)定。K79紅軟基地
實證研究 ------中國股市與世界其它股市之間的大風險溢出效應(yīng)K79紅軟基地
中國股市的特有性質(zhì)K79紅軟基地
分割性:  新興大陸市場和發(fā)達的香港市場 K79紅軟基地
               外國投資者和國內(nèi)投資者區(qū)別對待K79紅軟基地
               股票種類的獨特性:  A， B 和 H 股        K79紅軟基地
最大的新興市場K79紅軟基地
數(shù)    據(jù)K79紅軟基地
樣本區(qū)間：1/2/1995—4/4/2003K79紅軟基地
指數(shù): K79紅軟基地
上證A 股指數(shù)(SHA)、上證B 股指數(shù)(SHB)、K79紅軟基地
深證成份A 股指數(shù)(SZA)、深證成份B 股指數(shù)(SZB)、K79紅軟基地
香港恒生中國企業(yè)指數(shù)(HKH 或H 股)、香港恒生指數(shù)(HSI)K79紅軟基地
臺灣加權(quán)指數(shù)(TWI)、新加坡海峽指數(shù)(STI)、K79紅軟基地
南韓綜合指數(shù)(KOSPI)、日本日經(jīng)225 指數(shù)(NK225)、K79紅軟基地
美國Standard & Poor 500 綜合指數(shù)(SP500)K79紅軟基地
德國DAX30 指數(shù)(DAX)K79紅軟基地
模型的設(shè)立與估計：AR-TGARCHK79紅軟基地
實  證  結(jié)   果K79紅軟基地
中國股市內(nèi)部不同市場間的風險溢出效應(yīng)K79紅軟基地
大中華區(qū)內(nèi)股市之間的風險溢出效應(yīng)K79紅軟基地
中國大陸股市與亞洲其它股市之間的風險溢出效應(yīng)K79紅軟基地
中國大陸股市與國際其它股市之間的風險溢出效應(yīng)K79紅軟基地
實  證  結(jié)   果K79紅軟基地
1. A 股與B 股之間，上海證券市場與深圳證券市場之間存在著強烈的風險溢出效應(yīng)； A/B 股與H 股之間存在著強烈的風險溢出效應(yīng)，相對于A 股與H 股，B股與H 股之間存在著更強的風險溢出效應(yīng)K79紅軟基地
2. 中國大陸市場 (尤其是B 股和H 股) 與香港、臺灣股市之間存在著顯著的風險溢出效應(yīng)K79紅軟基地
3.中國大陸股市 (尤其是B 股和H 股) 與新加坡、韓國股市之間存在著某種風險溢出效應(yīng)。與韓國的風險溢出效應(yīng)強于與新加坡的風險溢出效應(yīng)K79紅軟基地
4.中國A 股市場與主要國際股市——日本、美國和德國之間不存在風險溢出效應(yīng)。然而B 股、H 股市場與這些國際資本市場之間存在著顯著的風險溢出效應(yīng)K79紅軟基地
5. 在中國證券市場的三類股票——A， B 股和H 股中，H 股與國際證券市場之間的風險溢出效應(yīng)最為強烈，而A 股與國際證券市場之間的風險溢出效應(yīng)很微弱或基本不存在。K79紅軟基地
ACD模 型 的 實 證 分 析------自回歸條件持續(xù)期模型對外匯匯率價格持續(xù)期的刻畫K79紅軟基地
非 參 數(shù) 密 度 預(yù) 測 評 價 統(tǒng) 計 量K79紅軟基地
非 參 數(shù) 密 度 預(yù) 測 評 價 統(tǒng) 計 量K79紅軟基地
 診 斷 統(tǒng) 計 量K79紅軟基地
診 斷 統(tǒng) 計 量K79紅軟基地
ACD 模 型K79紅軟基地
 ACD 模 型K79紅軟基地
 ACD 模 型K79紅軟基地
 ACD 模 型K79紅軟基地
實 證 結(jié) 果K79紅軟基地
樣本內(nèi)績效K79紅軟基地
樣本外密度預(yù)測績效K79紅軟基地
樣本內(nèi)和樣本外，所考察的ACD模型中， 沒有任何一個模型能充分刻畫外匯匯率價格持續(xù)期的動態(tài)變化K79紅軟基地
新息是Burr分布的馬爾科夫轉(zhuǎn)換ACD模型表現(xiàn)最優(yōu)，有最好的樣本內(nèi)與樣本外密度預(yù)測效能 K79紅軟基地
描述匯率價格持續(xù)期的動態(tài)過程方面， 復(fù)雜的非線性條件均值持續(xù)期函數(shù)形式并不比簡單的線性ACD模型有更優(yōu)的表現(xiàn). 然而， 新息分布的確定卻非常重要: 通常情況下， 指數(shù)分布擬合的最差， 而廣義Gamma分布擬合的最好. 另外， 放松新息序列是獨立同分布的假定并考慮價格持續(xù)期的高階條件矩有助于更好的刻畫外匯匯率的價格持續(xù)期動態(tài)過程.K79紅軟基地
總 結(jié)K79紅軟基地
創(chuàng)新點：K79紅軟基地
理論上， 我們提出了一種新的統(tǒng)計方法來分析兩時間序列之間極端值的互動情況. 新方法隨著樣本容量T 的增加，它可考察更多的滯后階數(shù)，對高階時滯賦予遞減權(quán)重，這符合金融市場更多是受近期而非遠期發(fā)生的事件的影響的情形，具有很好的檢測能力K79紅軟基地
在實證研究中， 應(yīng)用這種金融計量方法， 針對中國證券市場的獨特性，首次分析了中國證券市場與世界其它股票市場之間極端下滑風險的溢出效應(yīng).K79紅軟基地
避免現(xiàn)存文獻中所用方法和所選取模型的局限性， 采用新的計量工具， 我們系統(tǒng)研究了常見自回歸條件持續(xù)期模型的樣本外預(yù)測效能并且發(fā)現(xiàn)了一些新的結(jié)論. 其實證結(jié)果為建立充分的自回歸價格持續(xù)期模型提供了方向。K79紅軟基地
參加的課題、國內(nèi)與國際會議K79紅軟基地
1)     風險管理與金融市場分析，中科院與香港理工大學商學院聯(lián)合培養(yǎng)博士計劃K79紅軟基地
2)     基于Internet的金融預(yù)測與決策系統(tǒng)研究，中國科學院研究生科學與社會實踐創(chuàng)新研究資助項目 K79紅軟基地
3)     “非典”對中國證券市場的影響，中國科學院數(shù)學與系統(tǒng)科學研究院應(yīng)急研究項目K79紅軟基地
4)     2004年全國博士生論壇，北京，2004年8月22-24日K79紅軟基地
5)     “第四屆系統(tǒng)科學與系統(tǒng)工程國際會議”，中國香港，2003年11月25—28日K79紅軟基地
6)     定量化投資及其金融產(chǎn)品國際研討會，北京，2002年12月14-15日K79紅軟基地
讀博期間完成的論文K79紅軟基地
1)     中國股市與世界其它股市之間的大風險溢出效應(yīng)，2004，洪永淼，成思危，劉艷輝，汪壽陽，經(jīng)濟學(季刊)， 3(3)， 703-726.K79紅軟基地
2)      Progress in Risk Measurement， 2004， Siwei Cheng， Yanhui Liu and Shouyang Wang， Advanced Modelling and Optimization， 6 (1)， 1-20.K79紅軟基地
3)     人民幣升值對中國和世界經(jīng)濟影響分析，2003，劉艷輝，張靜，汪壽陽，國際技術(shù)經(jīng)濟研究，6(4)，1-8.K79紅軟基地
4)     SARS對中國股市沖擊的實證分析，2003，張一，劉艷輝，汪壽陽，徐山鷹，管理評論，15 (5)，3-7.K79紅軟基地
5)     2002年度世界經(jīng)濟回顧與發(fā)展展望，2003，董洪斌，吉小東，劉艷輝等，管理評論，15(1)，12-16.K79紅軟基地
讀博期間完成的論文K79紅軟基地
Extreme Risk Spillover between Chinese Stock Markets and International Stock Markets (Further modified English version)， 2003， Submitted to Journal of Applied Econometrics.K79紅軟基地
How well can Autoregressive Duration Models Capture the Price Durations Dynamics of Foreign Exchanges， Working paper.K79紅軟基地
Volatility Spillover between International Stock Markets and Sectors， 2004， Working paper.K79紅軟基地
Granger Causality in Risk and Detection of Extreme Risk Spillover Between Financial Markets， 2005， Working paper.K79紅軟基地
致 謝K79紅軟基地
感謝導(dǎo)師成思危教授和汪壽陽研究員在學術(shù)上對我的精心栽培和生活中的關(guān)心！K79紅軟基地
感謝美國康奈爾大學的洪永淼教授給我的悉心指導(dǎo)！K79紅軟基地
感謝實驗室所有的老師、同學曾給予我的無微不至的幫助！K79紅軟基地
感謝各位專家評委！K79紅軟基地
 K79紅軟基地

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