资产价格波动成因、测度以及对金融不平衡的影响
资产定价—市场的价格发现功能

第二部分:金融市场功能第五章:价格发现功能在经典的经济学分析中,我们了解到一般商品价格是通过买卖双方的共同竞争而获得均衡的。
但是金融市场的交易机制以及金融产品的内在特征远远比一般商品市场和产品复杂得多,因此价格发现的过程也更为复杂,金融市场是如何系统性的来完成价格发现的功能一直困扰着经济学家们,也是金融理论研究最为密集的领域。
我们知道任何形式的金融资产都带来经济利益,或者说产生现金流(cash flow),这些现金流具有两个明显的特点:一,它们需要耐心(时间)(time delay)去收获;但是二,收获量的多少和可能性大小并不很清楚,在最糟的情况下也许一无所获(风险)(uncertainty or risk)。
而金融市场就试图通过某种机制来试图发现那些具有不确定(也可以称为或有)(contingent)的未来现金流的现在价值1。
如果以1900年,法国人巴舍利耶(Bachelier,L)的期权类产品的定价工作为起点的话,对现代价格发现(或者说资产定价)理论研究已经有超过100年的密集的智力和资本的投入,在这一研究和探索过程中,人们逐渐了解到的金融市场是通过某些类型的均衡机制和市场出清机制来发现资产的合理的价格,毫无疑问这种均衡必然会带来社会福利的优化。
在这一思想的指导下,人们也渐次发现了给价格发现的两种重要方式:相对价格发现(relative pricing)和绝对价格发现(absolute pricing)。
在所谓相对价格发现(或者相对定价)分析框架下,一种资产价格的决定要借助于其他某种金融资产的价格。
尽管它的应用范围也许有限,在一些具体的场合它往往可以给出十分精确的结果;而绝对价格发现(或者绝对定价)定价采用几乎同微观经济学完全一致的分析框架——从个人的理性抉择行为出发,最终根据资产对于宏观经济中的基本风险暴露(risk exposure)来为之定价2。
一般认为这两种定价方式分别适用于不同的金融产品(资产),例如相对定价比较适合衍生产品(derivatives),如期权;而绝对定价比较适合基础产品(underlings),如股票3。
波动率 方差 标准差

波动率方差标准差波动率、方差和标准差是统计学中常用的三个概念,它们在金融、经济学、物理学等领域都有着重要的应用。
本文将深入探讨这三个概念的定义、计算方法以及它们在实际中的应用。
首先,我们来看一下波动率。
波动率是衡量资产价格变动幅度的指标,它反映了资产价格的波动程度。
波动率越高,意味着资产价格的波动越大,风险也就越高。
在金融领域,波动率通常被用来衡量股票、债券、期货等金融资产的风险水平。
波动率的计算通常使用历史波动率或隐含波动率,其中历史波动率是根据资产过去一段时间的价格数据计算得出,而隐含波动率则是根据期权价格反推出的波动率。
波动率的计算方法有多种,其中最常见的是年化波动率的计算方法,它将日度或周度的波动率转化为年度波动率,以便更好地比较不同资产的波动性。
接下来是方差。
方差是衡量数据离散程度的统计量,它表示了数据与其均值之间的偏离程度。
方差越大,意味着数据的离散程度越大,反之则离散程度越小。
在金融领域,方差常被用来衡量资产价格的波动性,从而评估资产的风险水平。
方差的计算方法是将每个数据与均值的差的平方求和,然后除以数据个数。
在实际计算中,我们通常会用样本方差来估计总体方差,这样可以避免由于样本数据的限制而导致的估计偏差。
最后是标准差。
标准差是方差的平方根,它与方差一样,也是衡量数据离散程度的统计量。
标准差的计算方法是将方差的结果开方,这样可以得到与原始数据具有相同量纲的测度。
在金融领域,标准差通常被用来衡量资产价格的波动性,从而评估资产的风险水平。
与方差相比,标准差更容易理解和解释,因为它与原始数据具有相同的量纲。
在实际应用中,波动率、方差和标准差经常被用来帮助投资者评估资产的风险水平。
通过对这三个指标的分析,投资者可以更好地理解资产价格的波动特性,从而更准确地制定投资策略。
此外,在风险管理领域,波动率、方差和标准差也被广泛应用,帮助机构和个人管理风险,保护资产。
综上所述,波动率、方差和标准差是统计学中重要的概念,它们在金融领域有着广泛的应用。
智慧树知到《金融风险管理》2019章节测试答案

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一致性风险测度的名词解释

一致性风险测度的名词解释一致性风险测度是金融领域的一个重要概念,用于评估和测量金融市场中的不确定性和风险。
在如今高度复杂和连续变化的金融环境中,了解和控制一致性风险至关重要,它可以帮助市场参与者制定合理的投资策略,降低投资风险并增加收益。
一致性风险是指金融系统中存在的因不同变量之间关系缺乏一致性而导致的风险。
这些变量可以是金融市场价格、利率、汇率或其他相关因素。
一致性风险的存在可能会导致金融市场的异常波动和不稳定性,进而对市场参与者的投资决策和风险管理产生负面影响。
为了解决一致性风险带来的挑战,研究人员和金融机构开发了各种风险测度和模型,以量化和评估一致性风险的程度。
这些测度通常基于数学和统计方法,结合金融市场的历史数据和行为模式,来预测未来可能出现的一致性风险。
其中一种常见的一致性风险测度是条件风险测度。
条件风险测度基于金融市场的特定条件和情况,用于测量不同市场变量之间的相关性和依赖关系。
通过分析和建模条件风险,投资者可以更准确地评估和预测金融市场的风险,并做出相应的决策。
另一种常见的一致性风险测度是系统性风险测度。
系统性风险是指金融市场中的整体风险,它与特定公司或行业的个别风险不同。
通过系统性风险测度,投资者可以了解并评估整个金融系统的稳定性和脆弱性,从而调整其投资组合以减少系统性风险。
此外,还有一些与一致性风险相关的测度,如波动率风险和委央风险。
波动率风险是指金融市场价格或资产价格波动的风险,而委央风险则是指市场参与者在面对相同风险时出现的结果不一致性带来的风险。
这些测度可以在评估一致性风险时提供更全面和准确的信息。
综上所述,一致性风险测度是金融市场中评估和控制风险的关键工具。
它通过各种风险测度和模型,量化和评估金融市场中不同变量之间的关系和一致性,帮助投资者制定更有效的投资策略。
对于金融机构和市场参与者来说,理解和管理一致性风险是确保投资安全和可持续发展的关键一步。
第5章随机波动率

第5章 随 机 波 动 率*Eric Ghysels, Andrew C. Harvey and Eric Renault1.引言随机波动率(SV)类模型产生于数理金融学和金融计量学。
事实上,SV模型的几种变形来源于对非常不同问题的研究,例如,Clark(1973)认为资产收益率是信息到达这一随机过程的函数,这种所谓的时间形变(time deformation)方法产生了资产收益率的时变(time-varying)波动率模型。
Tauchen和Pitts(1983)对此做了改进,提出了资产收益率与信息到达短暂相关的混合分布模型。
Hull和White(1987)并不直接关心资产收益率与信息到达的联系,而是对欧式期权的定价感兴趣,并假定标的资产服从连续时间SV模型。
他们提出资产价格服从扩散过程,其波动率为正扩散过程。
另一种方法源于Taylor(1986)的研究,他建立了替代自回归条件异方差(ARCH)模型的离散时间SV模型。
直到不久以前,估计Taylor模型或者任何其它SV模型几乎仍是不可能的,经济计量理论的最新发展使估计SV模型变得容易得多。
从而,它们变成了一类很有吸引力的模型,并可替代其它类模型如ARCH。
在数理金融学和经济计量学文献中均可以找到关于SV模型的研究。
因此,我们面对着一系列广泛的主题。
本文将很少涉及ARCH模型,因为最近已有几篇关于该主题的优秀综述,包括Bera和Higgins(1995),Bollerslev、Chou和Kroner(1992),Bollerslev、Engle和Nelson(1994),以及Dievold和Lopez(1995)的研究成果。
而且,由于本文是为《统计学手册》写的,我们力图最小限度地涉及数理金融学的内容。
不过,期权定价的内容显然是不必要的。
事实上,在第2节定义波动率时已广泛涵盖Black-Scholes隐含波动率问题。
第2节还概括了经验类型化事实(stylized facts),及波动率统计建模的结论。
数据特征测度变异指标

04
在实际应用中,变异系数的大小取决于数据特征测度 的具体指标和计算方法,因此需要根据具体情况进行 合理选择和调整。
对实践的指导意义
01
02
03
04
在数据分析和处理过程中, 利用变异系数可以对数据进 行预处理和筛选,提高数据 的质量和可靠性,为后续的 数据分析和模型构建提供更
用于衡量金融资产价格变动的 频繁程度和幅度,如股票的日
收益率波动。
相关性分析
用于研究不同金融资产之间的 关联性,如股票与债券或商品
之间的相关性。
风险评估
通过计算数据的变异指标,评 估投资组合的风险水平。
市场情绪分析
利用文本分析技术,通过分析 新闻、社交媒体等数据,测度
市场参与者的情绪变化。
市场调研
自然语言处理
文本情感分析
信息抽取与分类
通过计算文本数据的变异指标,了解文本 所表达的情感倾向和情感强度。
利用自然语言处理技术,从大量文本中提 取关键信息并进行分类。
文本相似度分析
语音识别与合成
通过比较文本数据的变异指标,判断两段 文本的相似程度和重复内容。
将语音信号转换为文本数据,或将文本数 据转换为语音信号,便于分析和处理。
跨领域的应用拓展
领域应用的广泛性
数据特征测度变异指标在许多领 域都有广泛的应用,如统计学、 机器学习、数据挖掘等。
拓展方向
研究如何将数据特征测度变异指 标应用到其他领域中,以发挥其 更大的作用。
具体领域
例如,在金融领域中用于风险评 估和预测;在生物信息学中用于 基因表达数据的分析等。
07
结论
研究成果总结
06
数据特征测度变异指标的未来研究方
计量经济学在金融方面的应用
计量经济学在金融方面的应用金融是现代社会经济发展中的重要组成部分,而计量经济学作为一种实证研究方法,在金融领域的应用日益广泛。
本文将介绍计量经济学在金融方面的应用,并探讨其在金融领域中的重要性和价值。
2. 金融市场资产定价模型金融市场资产定价模型是计量经济学在金融方面的重要应用之一。
该模型通过对金融市场中各种资产价格的研究,以及利用统计数据和经济理论,建立起一种衡量资产价值和风险的模型。
这些模型可以帮助投资者决策,判断资产价格的合理性,并评估投资的风险和回报。
3. 金融风险管理计量经济学在金融风险管理中的应用也十分重要。
通过建立经济计量模型,可以对金融风险进行测度和管理。
例如,通过利用历史数据和方差分析等方法,可以对金融市场的波动性进行预测和评估,从而制定出相应的风险管理策略,并降低金融风险对经济的影响。
4. 金融市场的有效性分析金融市场的有效性分析是计量经济学在金融方面的另一个重要应用。
有效市场理论认为,金融市场中的价格已经充分反映了市场参与者的信息。
计量经济学可以通过收集和分析大量的历史数据,来验证市场价格是否反映了全部可得信息。
如果市场是有效的,那么投资者难以通过寻找低买高卖的机会来获取超额收益。
5. 金融政策制定与评估最后,计量经济学在金融政策制定与评估中也扮演着重要角色。
通过利用各种计量经济模型,可以对金融政策的效果和影响进行评估。
例如,通过计量经济模型,可以评估利率政策对通货膨胀和经济增长的影响,从而为决策者提供科学依据,制定出符合实际情况的有效政策。
综上所述,计量经济学在金融方面的应用广泛且重要。
通过应用计量经济学的方法和模型,我们可以更好地理解和解释金融市场的运行机制,有效地管理金融风险,评估金融政策的效果,并为投资者、政策制定者和决策者提供科学依据和决策支持。
因此,深入研究和应用计量经济学在金融领域的方法和理论,具有重要的实践价值和发展前景。
资本资产定价模型(CAPM)概述
CAPM & Liquidity
流动性[Liquidity]是指资产出售时所需的费用与便捷程度。投资学非 常注重流动性,有人强调认为“缺乏流动性的资产其投资价值等于0”。 一些研究和大量事实表明,缺乏流动性将大大降低资产的市场售价水 平。如,一项研究表明,股权高度集中的企业其市场价值的折扣超过 了30%。在中国,非流通的国有股售价很低就是明证。 非流动性溢价[Illiquidity Premium]:每种资产的价格中包含了非流动 性溢价。即投资者愿意选择那些流动性强并且交易费用低的资产,也 就是愿意为流动性强的资产支付高价。一般而言,流动性差的资产折 价交易[收益率高]而流动性高的资产往往高价交易[收益率低]。 Amihud and Mendelson等人的研究支持了这一判断。他们运用买卖差 价占全部股价的百分比来衡量流动性。在20年的周期内,流动性最差 的股票收益与流动性最好的股票相比,前者每年平均要高出8.5%。
Z(Q)
Z(P)
Zero Beta Market Model
E (ri ) E (rZ ( M ) ) E (rM ) E (rZ ( M ) )
Cov(ri , rM )
2 M
上式就是CAPM的另一种表达式,其中,E(rz (m))取代了rf。
重要性与局限
零贝塔模型描述了不存在无风险资产时,预期收益率与风 险之间的关系。 与传统CAPM模型相比,零贝塔模型不受无风险资产存在 性的限制,具有更广阔的适用范围,但其局限性在于模型 无法限制卖空行为。 罗斯[1977]的研究表明,同时考虑不存在无风险资产和有 卖空限制条件时,CAPM模型的线性关系将不存在。
风险中性定价模型与资产定价
风险中性定价模型与资产定价风险是金融市场中不可避免的因素,对投资者来说,如何合理地定价资产和衡量风险是重要的问题。
在这个任务中,我们将探讨风险中性定价模型与资产定价的相关内容。
首先,让我们先了解一下什么是风险中性定价模型。
风险中性定价模型是衡量资产定价的一种方法,它假设市场参与者在决策过程中是风险中性的,即他们不偏好风险或回避风险。
这个假设为我们提供了一个重要的基础,可以通过合理的定价与投资者的偏好无关。
在风险中性定价模型中,一个重要的概念是风险中性概率测度。
风险中性概率测度是在风险中性框架下,用来计算预期收益率和相应风险溢价的方法。
它是实现市场的均衡价格的关键要素之一。
风险中性定价模型中的另一个重要概念是无套利条件。
无套利条件要求不存在任何能够从无风险投资中获得正回报的机会。
这是因为在风险中性定价模型中,投资者既可以选择无风险资产也可以选择风险资产,两者之间的收益率应该一致。
在资产定价方面,一个广泛使用的模型是资本资产定价模型(Capital Asset Pricing Model, CAPM)。
CAPM是一个经济学模型,用于描述资产价格与市场风险之间的关系。
它假设市场风险是唯一的风险来源,并用贝塔系数来衡量资产相对于市场的系统风险。
CAPM的公式可以写为:E(Ri) = Rf + βi * (E(Rm) - Rf)。
其中,E(Ri)是资产期望收益率,Rf是无风险利率,βi是资产的贝塔系数,E(Rm)是市场的期望收益率。
虽然CAPM在理论上非常有吸引力,但在实际应用中存在一些局限性。
首先,该模型假设市场是完美的,但实际市场中存在许多非理性行为和不完全信息。
其次,该模型没有考虑其他因素对资产定价的影响,如市场流动性、经济环境和政治因素等。
在实际应用中,我们可以利用风险中性定价模型和CAPM来对资产进行定价和评估。
通过对市场数据的分析,我们可以计算出资产的风险溢价和期望收益率,并将其与市场上的其他资产进行比较,以确定该资产的相对价值。
《国际金融学》知识要点整理
《国际⾦融学》知识要点整理国际⾦融学知识要点整理第⼀章⼀.国家收⽀概念:在⼀定时期内⼀国居民与⾮居民之间所发⽣的全部经济交易的货币价值总和,是⼀个流量概念。
⼆.国际收⽀失衡的类型:1.季节性和偶然性失衡.2.结构性失衡.3.周期性失衡.4.货币性失衡.5.不稳定投机和资本外逃造成的失衡.三.国际收⽀弹性理论主要内容:(1)假定贸易商品的供给价格弹性⼏乎为⽆穷⼤。
(2)假定没有资本流动,国际收⽀等于贸易收⽀(3)假定其他条件(如收⼊、偏好等)不变,只探讨汇率变化对贸易收⽀的影响评价:优点:它成为当代西⽅国际收⽀理论的重要组成部分,它适合了当时西⽅国家制定经济政策的需要,并在许多国家调节国际收⽀的实践中取得了⼀定的效果。
局限性:(1)该理论只是建⽴在局部均衡分析的基础上,只考虑汇率变动对⼀国贸易收⽀的影响(2)该理论没有涉及国际资本流动(3)该理论只是⼀种⽐较静态分析⽅法(4)该理论可能存在技术上的困难四.J曲线效应:当⼀国货币贬值时,最初会使其贸易收⽀状况进⼀步恶化⽽不是改善,只是在经过⼀段时间以后,贸易收⽀状况的恶化才会得到控制并开始好转,最终使该国贸易收⽀状况得到改善。
国际收⽀的⾃动调节机制:(1)汇率调节机制(2)利率调节机制(3)价格调节机制(4)收⼊调节机制五.国际收⽀的政策引导机制:(1)外汇缓冲政策(2)需求管理政策(3)汇率调整政策(4)直接管制政策(5)供给调节政策第⼆章⼀种货币成为外汇应具备三个条件:(1)普遍接受性(2)可偿付性(3)⾃由兑换性汇率及其标价⽅法:(1)直接标价法:是以若⼲单位的本国货币来表⽰⼀定单位的外国货币的标价⽅法(中国使⽤)(2)间接标价法名义有效汇率:指⼀国货币与其各个贸易伙伴囯的双边名义汇率的加权平均数外汇期货交易与外汇期权交易的异同相同点:都是外汇交易的⼀种分类区别:(⼀)买卖双⽅权利义务不同期货交易的风险收益是对称性的,期货合约的双⽅都赋予了相应的权利和义务,双⽅的权利义务只能在交割期到来时才能⾏使;⽽期权交易的风险收益是⾮对称性的,,期权合约对买⽅是⾮强迫性的,他有执⾏的权利,也有放弃的权利;⽽对期权卖⽅具有强迫性。