中科院博士学位论文答辩介绍PPT

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中科院博士学位论文答辩介绍PPT

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这是一个关于中科院博士学位论文答辩介绍PPT,主要介绍了研究背景、研究现状、理论方法、实证研究、读博期间参加的课题、国内与国际会议等内容。如何监测控制风险已经越来越受到业界、政府管理层以及学术界的重视。当对金融风险进行监控时,市场大幅下跌的概率常受到极大的关注。大幅市场下跌现象较为普遍。日内高频数据的易获得性给学者提供了良好的条件去研究和金融交易过程相关的各种问题,并引起了学者的广泛研究兴趣。VaR现已成为国际金融监管标准的一部分,在实践中被金融机构和监管部门广泛使用Hong (2001)引入了一个新的概念---风险-Granger因果关系,来考察一个市场的大风险是否会Granger-引起另一个市场的大风险,欢迎点击下载中科院博士学位论文答辩介绍PPT哦。

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内 容 提 要K79红软基地
研究背景K79红软基地
如何监测控制风险已经越来越受到业界、政府管理层以及学术界的重视。当对金融风险进行监控时,市场大幅下跌的概率常受到极大的关注。大幅市场下跌现象较为普遍。K79红软基地
日内高频数据的易获得性给学者提供了良好的条件去研究和金融交易过程相关的各种问题,并引起了学者的广泛研究兴趣。K79红软基地
研究现状K79红软基地
风险溢出效应K79红软基地
 波动被用作标准的风险度量,方差-Granger因果关系被用来考察金融市场间的波动溢出效应 K79红软基地
理论方法K79红软基地
Granger Robins 和 Engle (1986) , Cheung和Ng (1996),    Hong (2001)K79红软基地
 实证研究 K79红软基地
Hamao, Masulis,和 Ng (1990), Lin等(1994); Ng (1996); K79红软基地
Booth等 (1997); Cheung 和 Ng (1990, 1996); Engle等 (1990); K79红软基地
Engle和Susmel (1993); King和Wadhwani (1990); King 等 (1994);K79红软基地
风险溢出效应K79红软基地
风险值 (VaR) : K79红软基地
   VaR现已成为国际金融监管标准的一部分,在实践中被金融机构和监管部门广泛使用 .K79红软基地
Hong (2001)引入了一个新的概念---风险-Granger因果关系,来考察一个市场的大风险是否会Granger-引起另一个市场的大风险。K79红软基地
条件自回归持续期模型 (ACD)K79红软基地
检测极端风溢出效应的计量方法K79红软基地
风险-Granger因果关系K79红软基地
检  验  统  计  量K79红软基地
定义基于VaR的“风险指标函数”:K79红软基地
检  验  统  计  量K79红软基地
单  侧  检  验  统  计  量K79红软基地
基于核函数的风险-Granger 因果关系检验统计量:K79红软基地
其中K79红软基地
单  侧  检  验  统  计  量K79红软基地
若使用截尾核K79红软基地
实际上等价于Granger (1969) 基于回归的统计量K79红软基地
其中      是如下回归的中心多维相关系数K79红软基地
优    点K79红软基地
随着样本容量的增加,它可考察更多的滞后阶数。这可以确保当存在风险-Granger因果关系时,在很广的备择假设范围内,检验都有能力将其检测出来。K79红软基地
   对高阶时滞赋予递减权重,这符合金融市场更多是受近期而非远期发生的事件的影响的情形K79红软基地
渐 进  理  论K79红软基地
在备则假设情形下,有K79红软基地
表明统计量有渐进概率为1的检验能力。K79红软基地
双向风险-Granger 因果关系检验 K79红软基地
双边风险-Granger 因果关系检验: 关于信息集      任一市场的风险均不Granger-引起另一市场的风险K79红软基地
完全无风险-Granger 因果关系: 任一市场的风险均不Granger-引起另一市场的风险,并且两个市场间不存在任何即时风险溢出效应K79红软基地
渐 进  理  论K79红软基地
有 限 样 本 功  效 K79红软基地
数据生成过程 (DGP):K79红软基地
零假设K79红软基地
有 限 样 本功 效 K79红软基地
备则假设1: 由均值产生的Granger -风险因果关系K79红软基地
备则假设2:由方差产生的Granger -风险因果关系K79红软基地
备则假设3:由偏度和峰度产生的Granger -风险因果关系K79红软基地
新息服从Hansen广义t分布K79红软基地
有 限 样 本 功  效 K79红软基地
小结:K79红软基地
在有限样本情形下,提出的统计量在原价设和各种典型的备择假设都有合理的功效。K79红软基地
基于截尾核的检验统计量与回归属性的检验统计量也都有合理的置信水平。但是在备择假设情形下,尤其是滞后阶数较大时,其检验能力弱于非均匀核统计量,而非均匀核统计量对滞后项的选择比较稳定。K79红软基地
实证研究 ------中国股市与世界其它股市之间的大风险溢出效应K79红软基地
中国股市的特有性质K79红软基地
分割性:  新兴大陆市场和发达的香港市场 K79红软基地
               外国投资者和国内投资者区别对待K79红软基地
               股票种类的独特性:  A, B 和 H 股        K79红软基地
最大的新兴市场K79红软基地
数    据 K79红软基地
样本区间:1/2/1995—4/4/2003K79红软基地
指数: K79红软基地
上证A 股指数(SHA)、上证B 股指数(SHB)、K79红软基地
深证成份A 股指数(SZA)、深证成份B 股指数(SZB)、K79红软基地
香港恒生中国企业指数(HKH 或H 股)、香港恒生指数(HSI)K79红软基地
台湾加权指数(TWI)、新加坡海峡指数(STI)、K79红软基地
南韩综合指数(KOSPI)、日本日经225 指数(NK225)、K79红软基地
美国Standard & Poor 500 综合指数(SP500)K79红软基地
德国DAX30 指数(DAX)K79红软基地
模型的设立与估计:AR-TGARCHK79红软基地
实  证  结   果 K79红软基地
中国股市内部不同市场间的风险溢出效应K79红软基地
大中华区内股市之间的风险溢出效应K79红软基地
中国大陆股市与亚洲其它股市之间的风险溢出效应K79红软基地
中国大陆股市与国际其它股市之间的风险溢出效应K79红软基地
实  证  结   果K79红软基地
1. A 股与B 股之间,上海证券市场与深圳证券市场之间存在着强烈的风险溢出效应; A/B 股与H 股之间存在着强烈的风险溢出效应,相对于A 股与H 股,B股与H 股之间存在着更强的风险溢出效应K79红软基地
2. 中国大陆市场 (尤其是B 股和H 股) 与香港、台湾股市之间存在着显著的风险溢出效应K79红软基地
3.中国大陆股市 (尤其是B 股和H 股) 与新加坡、韩国股市之间存在着某种风险溢出效应。与韩国的风险溢出效应强于与新加坡的风险溢出效应K79红软基地
4.中国A 股市场与主要国际股市——日本、美国和德国之间不存在风险溢出效应。然而B 股、H 股市场与这些国际资本市场之间存在着显著的风险溢出效应K79红软基地
5. 在中国证券市场的三类股票——A, B 股和H 股中,H 股与国际证券市场之间的风险溢出效应最为强烈,而A 股与国际证券市场之间的风险溢出效应很微弱或基本不存在。K79红软基地
ACD模 型 的 实 证 分 析 ------自回归条件持续期模型对外汇汇率价格持续期的刻画K79红软基地
非 参 数 密 度 预 测 评 价 统 计 量K79红软基地
非 参 数 密 度 预 测 评 价 统 计 量K79红软基地
 诊 断 统 计 量K79红软基地
诊 断 统 计 量K79红软基地
ACD 模 型K79红软基地
 ACD 模 型K79红软基地
 ACD 模 型K79红软基地
 ACD 模 型K79红软基地
实 证 结 果K79红软基地
样本内绩效K79红软基地
样本外密度预测绩效K79红软基地
样本内和样本外,所考察的ACD模型中, 没有任何一个模型能充分刻画外汇汇率价格持续期的动态变化K79红软基地
新息是Burr分布的马尔科夫转换ACD模型表现最优,有最好的样本内与样本外密度预测效能 K79红软基地
描述汇率价格持续期的动态过程方面, 复杂的非线性条件均值持续期函数形式并不比简单的线性ACD模型有更优的表现. 然而, 新息分布的确定却非常重要: 通常情况下, 指数分布拟合的最差, 而广义Gamma分布拟合的最好. 另外, 放松新息序列是独立同分布的假定并考虑价格持续期的高阶条件矩有助于更好的刻画外汇汇率的价格持续期动态过程.K79红软基地
总 结K79红软基地
创新点:K79红软基地
理论上, 我们提出了一种新的统计方法来分析两时间序列之间极端值的互动情况. 新方法随着样本容量T 的增加,它可考察更多的滞后阶数,对高阶时滞赋予递减权重,这符合金融市场更多是受近期而非远期发生的事件的影响的情形,具有很好的检测能力K79红软基地
在实证研究中, 应用这种金融计量方法, 针对中国证券市场的独特性,首次分析了中国证券市场与世界其它股票市场之间极端下滑风险的溢出效应.K79红软基地
避免现存文献中所用方法和所选取模型的局限性, 采用新的计量工具, 我们系统研究了常见自回归条件持续期模型的样本外预测效能并且发现了一些新的结论. 其实证结果为建立充分的自回归价格持续期模型提供了方向。K79红软基地
参加的课题、国内与国际会议K79红软基地
1)     风险管理与金融市场分析,中科院与香港理工大学商学院联合培养博士计划K79红软基地
2)     基于Internet的金融预测与决策系统研究,中国科学院研究生科学与社会实践创新研究资助项目 K79红软基地
3)     “非典”对中国证券市场的影响,中国科学院数学与系统科学研究院应急研究项目K79红软基地
4)     2004年全国博士生论坛,北京,2004年8月22-24日K79红软基地
5)     “第四届系统科学与系统工程国际会议”,中国香港,2003年11月25—28日K79红软基地
6)     定量化投资及其金融产品国际研讨会,北京,2002年12月14-15日K79红软基地
读博期间完成的论文K79红软基地
1)     中国股市与世界其它股市之间的大风险溢出效应,2004,洪永淼,成思危,刘艳辉,汪寿阳,经济学(季刊), 3(3), 703-726.K79红软基地
2)      Progress in Risk Measurement, 2004, Siwei Cheng, Yanhui Liu and Shouyang Wang, Advanced Modelling and Optimization, 6 (1), 1-20.K79红软基地
3)     人民币升值对中国和世界经济影响分析,2003,刘艳辉,张静,汪寿阳,国际技术经济研究,6(4),1-8.K79红软基地
4)     SARS对中国股市冲击的实证分析,2003,张一,刘艳辉,汪寿阳,徐山鹰,管理评论,15 (5),3-7.K79红软基地
5)     2002年度世界经济回顾与发展展望,2003,董洪斌,吉小东,刘艳辉等,管理评论,15(1),12-16.K79红软基地
读博期间完成的论文K79红软基地
Extreme Risk Spillover between Chinese Stock Markets and International Stock Markets (Further modified English version), 2003, Submitted to Journal of Applied Econometrics.K79红软基地
How well can Autoregressive Duration Models Capture the Price Durations Dynamics of Foreign Exchanges, Working paper.K79红软基地
Volatility Spillover between International Stock Markets and Sectors, 2004, Working paper.K79红软基地
Granger Causality in Risk and Detection of Extreme Risk Spillover Between Financial Markets, 2005, Working paper.K79红软基地
致 谢K79红软基地
感谢导师成思危教授和汪寿阳研究员在学术上对我的精心栽培和生活中的关心!K79红软基地
感谢美国康奈尔大学的洪永淼教授给我的悉心指导!K79红软基地
感谢实验室所有的老师、同学曾给予我的无微不至的帮助!K79红软基地
感谢各位专家评委!K79红软基地
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