检索结果-南通市图书馆

作者：方雅萌华中科技大学

学位级别：硕士

股权质押无需实物抵押,控股股东在发挥资产融资功能的同时,还能保留对公司的控制权。当股价下跌至平仓或警戒线时,控股股东将面临控制权转移风险。因而,控股股东有能力、有动机通过市值管理的方式稳定或拉抬股价。分析师发布的具有乐观... 详细信息

股权质押无需实物抵押,控股股东在发挥资产融资功能的同时,还能保留对公司的控制权。当股价下跌至平仓或警戒线时,控股股东将面临控制权转移风险。因而,控股股东有能力、有动机通过市值管理的方式稳定或拉抬股价。分析师发布的具有乐观倾向的盈余预测能向市场传递积极信号,有助于提振投资者预期。本文主要从控制权转移风险的角度探究控股股东股权质押对分析师盈余预测乐观偏差的影响。本文以2007—2020年A股非金融类上市公司为研究对象,通过构建固定效应模型研究控股股东股权质押与分析师盈余预测乐观偏差的关系,并运用PSM、个体固定效应模型和2SLS解决可能存在的内生性问题。为了检验控股股东影响分析师盈余预测乐观偏差的动机,本文从资本市场行情、市场化程度、产权性质三个角度出发,通过构建调节效应模型,探讨了在不同控制权转移风险的情况下控股股东股权质押与分析师盈余预测乐观偏差之间的关系。并对控股股东股权质押作用于分析师盈余预测乐观偏差的具体路径进行了探讨。最后,本文探究了内外部公司治理对二者关系的影响路径。主要研究结论为:(1)控股股东股权质押增加了分析师盈余预测乐观偏差。(2)熊市增大了股价下行压力,对控股股东股权质押与分析师盈余预测乐观偏差的正向关系起到促进作用。国企和市场化程度的降低对控股股东股权质押对分析师盈余预测乐观偏差的正向关系起到抑制作用。(3)存在控股股东股权质押的上市公司通过盈余管理的方式影响分析师盈余预测乐观偏差。(4)在控股股东持股比例更大、离股权质押到期日越远的情况下,控股股东股权质押对分析师盈余预测乐观偏差的正向影响越大。(5)随着内控制度的完善和媒体关注度的增加,控股股东股权质押对分析师盈余预测乐观偏差的正向影响会逐渐减弱。研究表明,控股股东为了降低股权质押期间的控制权转移风险,会通过影响分析师盈余预测的方式实现市值管理目标,而公司内外部治理能有效提升信息披露质量,约束控股股东的机会主义行为。本文丰富了控股股东股权质押和市值管理领域的相关文献,有助于监管机构和投资者进一步认知控股股东股权质押带来的金融风险。

关键词：股权质押分析师盈余预测控制权转移风险公司治理

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去杠杆政策对企业现金分红的影响

去杠杆政策对企业现金分红的影响

作者：覃彬雍华中科技大学

学位级别：硕士

面对去杠杆政策的压力,企业可以通过减少“增量”债务与降低“存量”债务来满足降低杠杆率的需求。本文围绕去杠杆政策对企业现金股利影响这一主题展开系统分析。首先梳理与总结了去杠杆政策和企业现金股利政策的概念、度量方法以及融... 详细信息

面对去杠杆政策的压力,企业可以通过减少“增量”债务与降低“存量”债务来满足降低杠杆率的需求。本文围绕去杠杆政策对企业现金股利影响这一主题展开系统分析。首先梳理与总结了去杠杆政策和企业现金股利政策的概念、度量方法以及融资约束的概念及测量指标。通过梳理相关理论和分析去杠杆政策与股利政策的有关文献,提出本文的研究假说,并以我国2008年—2020年A股上市企业为研究样本,利用SA指数作为融资约束指标,并控制企业层面的各特征变量,采用双重差分法研究发现:(1)去杠杆政策能够促进企业分红。(2)从企业异质性的角度来看,去杠杆政策对于中部及东部地区企业的现金股利发放有明显的促进作用,而对于位于经济发展较为落后的西部地区的企业表现为抑制作用。从产权性质来看,对民营企业的促进作用更显著,且不存在规模异质性。(3)在研究融资约束的机制效用时,本文探究了融资约束的调节作用,对于高融资约束程度的企业,去杠杆政策能够通过缓解融资约束促进企业分红。进一步探究去杠杆政策影响企业分红的渠道时,发现去杠杆政策主要通过增加权益促进企业分红。最后,基于本文的研究结果,提出了相关建议。研究结果表明去杠杆政策能够促进企业的分红行为,给予外界利好的消息,不断提高投资者的信心。因此,从政府角度出发,应进一步深化去杠杆政策。从金融机构的角度出发,应不断拓宽企业融资渠道。从实体企业的角度出发,应提高信息透明度。

关键词：去杠杆政策现金股利融资约束调节效应双重差分法

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分析师和盈余公告下机构投资者羊群行为研究

分析师和盈余公告下机构投资者羊群行为研究

作者：赵瀛钧华中科技大学

学位级别：硕士

随着我国证券市场的日益成熟,投资者中机构投资者的比例逐渐上升并成为市场交易的核心力量,加上机构投资者自身拥有更广泛的信息渠道和更雄厚的资本规模,其投资决策常常作为其他投资者的重要参考。但在维护声誉追求收益的目的下,机构投... 详细信息

随着我国证券市场的日益成熟,投资者中机构投资者的比例逐渐上升并成为市场交易的核心力量,加上机构投资者自身拥有更广泛的信息渠道和更雄厚的资本规模,其投资决策常常作为其他投资者的重要参考。但在维护声誉追求收益的目的下,机构投资者也会表现出以羊群行为为代表的非理性决策行为,这可能导致股价波动,价格背离价值的情况出现。因此本文选取机构投资者羊群行为作为研究对象,探究在分析师评级和盈余公告等外部信息下机构投资者羊群行为的表现以及对股票收益的影响,这有利于更深刻地了解机构投资者投资行为以及引起股票价格变化背后真正的原因,同时还能为其他投资者跟从机构投资者决策提供有力参考。本文选取了2005年第一季度至2020年第四季度共64个季度的机构投资者数据作为样本,利用LSV模型衡量机构投资者羊群行为,从外部分析师和企业公开盈余信息两个方面,通过构建考虑个体与时间固定效应的静态面板模型,探究利好消息与利空消息下机构投资者羊群行为的表现,以及对股票未来一定期间累计超额收益的影响,并创新性的考虑了交互固定效应以及羊群行为自相关的动态面板模型来检验结果的稳健性。研究结果显示,我国机构投资者存在非理性的羊群行为,自然地表现出在外部信息利好时会发生显著的买入羊群行为,在利空信息下表现出显著的卖出羊群行为,但在利好消息下出现的买入羊群行为程度要低于利空消息下卖出羊群行为的程度,并且随着市场上跟踪股票的证券分析师数量增多,信息暴露地更充分,机构投资者羊群行为会显著降低,而盈余公告信息利好程度越高越会加重羊群行为程度。并且,机构投资者羊群行为会对股票累计超额收益产生显著影响,买入(卖出)羊群行为有正向(负向)的影响,就持续性而言,总体上羊群行为短期内会促使股票收益上升,但由于价格偏离价值在第四季度开始出现逆转。若将在利好(利空)信息下发生买入(卖出)羊群行为称为同向交易行为,反之称为反向交易行为,结论发现发生同向行为时有利于价格发现,而反向行为会阻碍信息进入价格。本文的结论反映出我国无论证券分析师群体还是机构投资者的发展都还不够成熟,分析师在分析股票的时候会过多的关注反应利好信息的公司,忽视暴露利空信息,而机构投资者再决策时也会过分依赖外部信息,缺乏一定的独立性,特别是在市场传递出利空信息的情况下,这都导致羊群行为的发生。因此,我们应注重提高分析师和机构投资者的自身素质以及社会责任感,完善委托代理机制,优化上市退市标准,规范信息披露制度从而提高上市公司质量以及提升信息透明度,并且加强对内幕交易等违法违规现象的监管。另一方面,从现实意义上本文的结论还给其他个体投资者提供捕捉机构投资者行为的路径,并给个体投资者评估追随机构决策的时间期限以获得报酬或避免亏损提供有力参考。

关键词：机构投资者羊群行为股票收益分析师评级盈余公告

开放式基金投资组合集中度对基金业绩的影响研究

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开放式基金投资组合集中度对基金业绩的影响研究

作者：吴欣珂华中科技大学

学位级别：硕士

随着我国金融市场不断发展完善,开放式基金凭借其对资产组合的专业管理、投资门槛较低和申购赎回灵活等优点,受到投资者的追捧。截至2022年底,开放式公募基金净值规模达到22.5万亿元,占公募基金净值总规模的87%,开放式基金已逐步成为我... 详细信息

随着我国金融市场不断发展完善,开放式基金凭借其对资产组合的专业管理、投资门槛较低和申购赎回灵活等优点,受到投资者的追捧。截至2022年底,开放式公募基金净值规模达到22.5万亿元,占公募基金净值总规模的87%,开放式基金已逐步成为我国资本市场中举足轻重的财富管理工具。投资者的收益与基金管理者的投资决策紧密相关,我国基金市场投资实践表明,公募基金管理人将更多的资金配置在较少的盈利资产的特征十分明显,基金集中投资于部分行业或个股的结构化行情加剧。无论是从为投资者谋求最大利益的角度,还是出于自身利益的考虑,基金管理人都有集中持股的动机。作为金融市场的重要参与者,基金持有资产组合的风险收益不可避免地受到宏观层面经济环境变动和微观层面基金经营管理的影响,提高集中度所带来的收益和风险成本的权衡受到内外部风险因素的干扰而有所不同,对于基金采取集中投资策略所能够取得的实际业绩效果产生影响。因此,研究基金业绩和基金投资组合集中度之间的关系,以及在不同条件下两者之间的关系是否存在变化具有重要的现实意义。本文采用2013年至2022年开放式股票型基金数据,建立多元回归分析模型,系统分析股票型基金集中度对于基金收益的影响,研究发现在总体水平上,集中度与基金业绩之间存在显著的相关关系,并且集中度对于基金业绩的影响存在一定的持续性。之后本文从宏观影响因素和微观影响因素入手,选取经济政策不确定性和投资者情绪作为外部风险调节变量,基金管理者过度自信和机构持有基金比例作为内部风险调节变量,进一步考虑内外部风险变量在集中度影响基金绩效路径中的调节影响。研究发现集中度对于基金收益的影响受到基金内外部风险环境的调节作用,其中,经济政策不确定性和基金管理者过度自信表现为负向调节影响,投资者情绪和机构持有基金比例表现为正向调节影响。随后,本文从不同市场状况和基金特征的角度出发,对集中度与基金业绩的相关关系进行异质性讨论。最后,根据研究结论对基金管理者、监管者和投资者提出相关建议。本文通过理论探索和实证分析系统研究了我国开放式股票型基金投资组合集中度对其业绩的影响,创新性地引入内外部风险影响因素对于集中度与基金绩效二者相关性的调节效应研究,为国内开放式基金的资产管理研究做出了一定贡献,并为投资者更加全面地理解开放式基金业绩表现的影响机制提供了一些参考。

关键词：主动性管理投资组合集中度基金业绩基金风险

基于未定价风险对冲的特征组合有效性改进研究

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基于未定价风险对冲的特征组合有效性改进研究

作者：刘沁圆华中科技大学

学位级别：硕士

Fama-French类因子模型中关于某一定价特征构建特征组合的常见做法是,当定价特征与收益表现呈正相关时,做多组合中具备高特征的资产并做空具备低特征的资产。本文的研究核心在于根据定价特征分组构造的多空投资组合在捕获定价风险的同时... 详细信息

Fama-French类因子模型中关于某一定价特征构建特征组合的常见做法是,当定价特征与收益表现呈正相关时,做多组合中具备高特征的资产并做空具备低特征的资产。本文的研究核心在于根据定价特征分组构造的多空投资组合在捕获定价风险的同时,是否因未考虑组合内资产协方差信息而捕获了潜在的未定价风险,导致特征组合获取源于定价风险的风险溢价但实际承担着更高的风险波动,特征组合并未实现均值-方差有效。针对上述问题,本文对特征组合的传统构造思路提出优化方案,尝试通过构建对冲组合的方式捕获并消除特征组合中潜在的未定价风险,提高特征组合的有效性以及多因子模型的定价能力。本文采用2000年7月至2020年6月间我国A股市场个股数据,以Fama-French五因子模型中一系列特征组合为起点展开研究。本文对模型中五个特征组合分别构造对冲组合,参考以往研究中的构建思路,在具有相同定价特征的分组下,通过最大化个股资产关于该特征组合的回归系数实现对冲组合构造。经对冲组合定价检验,本文以最优对冲比率将对冲组合引入原始特征组合中,检验未定价风险对冲前后特征组合的夏普比率变化,以及基准组合改进前后因子模型的定价表现。本文检验的关键思想在于对冲组合以捕获特征组合中潜在的未定价风险为目的,兼具定价特征平衡且与相应特征组合强相关的特点,理论预期超额收益为零。将其引入原始特征组合中,特征组合应在超额收益未发生显著变化的条件下波动明显降低,特征组合更接近于有效前沿。本文研究主要得出以下结论:首先,传统通过做多具备高特征资产并做空具备低特征资产的方式构建的特征组合并未到达有效前沿上。其次,基于未定价风险对冲的特征组合构建优化思路,Fama-French五因子模型中除市场因子外,余下特征组合在对冲组合引入后夏普比率均显著提高,特征组合更接近于有效前沿上,由五个特征组合权重调整所构造的最优组合夏普比率从0.67提升至0.89。最后,GRS检验表明基准组合改进后五因子模型定价能力更优。进一步地,本文在稳健性检验中将所提出的特征组合有效性改进方式运用于中国三因子模型,结果表明该优化思路同样适用。本文从未定价风险视角研究经典资产定价模型中特征组合的有效性问题,并对特征组合的传统构造方式提出优化方案,实现特征组合夏普比率最大化。特征组合的有效性改进提高了因子模型在我国A股市场的定价能力,亦为投资组合的业绩评估提供更准确的归因基准。

关键词：特征组合未定价风险风险对冲均值-方差有效

流动性管理对企业现金储备结构的影响研究 ——基于信用融资视角

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流动性管理对企业现金储备结构的影响研究 ——基于信用融资视角

作者：陈荷华中科技大学

学位级别：硕士

近年来,我国金融化进程逐渐加快,现金储备的范围随之扩大。根据预防性储备动机,短期投资可以在提升公司盈利水平的基础上盘活资金。但其流动性仍然稍逊于现金,增加了企业的流动性风险,使企业面临更加严峻的流动性管理困境。本文从现金... 详细信息

近年来,我国金融化进程逐渐加快,现金储备的范围随之扩大。根据预防性储备动机,短期投资可以在提升公司盈利水平的基础上盘活资金。但其流动性仍然稍逊于现金,增加了企业的流动性风险,使企业面临更加严峻的流动性管理困境。本文从现金持有、短期投资、银行信贷和商业信用等多角度对已有关于非金融企业流动性管理对企业现金储备结构的影响研究文献进行了梳理,利用2010—2021年沪深A股非金融上市企业的数据,实证分析了基于信用融资视角下流动性管理工具对企业现金储备结构的影响,展开异质性因素和调节效应分析。通过理论研究和实证研究方法构建模型,研究两种信用融资视角下流动性管理的工具对现金储备结构的影响机制。然后分析股权性质、盈利水平和治理水平等异质性因素对现金储备结构的影响。在此基础上引入交乘项,探讨企业破产风险在变量关系之间的调节作用。结果显示:(1)信用融资视角下,不同流动性管理工具对现金储备结构的影响存在差异,企业的银行信贷对企业现金储备结构产生正面影响,而商业信用对企业现金储备结构产生负面影响。(2)流动性管理对现金储备结构的影响存在明显的异质性。在非国有企业、低盈利水平企业和低治理水平企业中,商业信用和银行信贷对现金储备结构的影响相对更大。(3)企业破产风险仅能够发挥增强商业信用和现金储备结构之间负面关系的调节作用,对银行贷款与现金储备结构之间调节效应较弱。在检验环节,控制了内生性问题,以及通过三种方式进行稳定性检验后实证结论仍然不变。本文的发现为企业流动性管理决策与现金储备结构决策提供了若干见解及相应的政策建议。

关键词：现金储备结构流动性管理企业异质性

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绿色债券对同行企业绿色创新的溢出效应

绿色债券对同行企业绿色创新的溢出效应

作者：陆乃菁华中科技大学

学位级别：硕士

在“碳达峰、碳中和”的目标下,企业作为经济发展的推动者,肩负助力社会绿色转型的使命。作为绿色金融的重要部分,绿色债券能有效支持企业开展绿色产业投资项目,减轻气候变化风险。自2016年《关于开展绿色公司债券试点的通知》发布以来... 详细信息

在“碳达峰、碳中和”的目标下,企业作为经济发展的推动者,肩负助力社会绿色转型的使命。作为绿色金融的重要部分,绿色债券能有效支持企业开展绿色产业投资项目,减轻气候变化风险。自2016年《关于开展绿色公司债券试点的通知》发布以来,我国绿色债券发行体量迅速增长,绿色债券市场蓬勃发展,因此有必要探讨绿色债券发展所带来的环境效益及其对行业内相关公司的微观效应。研究发行绿色债券对企业绿色创新水平和环境绩效是评价绿色金融政策实施效果的微观着力点,也是绿色债券发行过程中的焦点问题。具体地,本文拟解决的相关问题包括公司发行绿色债券是否能够持续推动行业内企业的绿色创新?这类溢出效应是通过何种机制影响同行其他企业?对于不同特性的企业,发行绿色债券产生的行业内溢出效应是否存在不同?发行绿色债券是否会提升行业内企业绿色绩效?针对上述问题,本文以A股非金融上市公司为研究对象,选取2009-2021年数据为样本区间,依据行业内是否存在绿色债券发行人,将企业分为处理组和控制组,并利用倾向得分匹配法将处理组企业与相似的控制组企业一一匹配对应。在利用PSM-DID模型实证检验的基础上,本文探索了绿色债券发行人的行业地位不同对行业内溢出效应的影响。最终,本文所得实证结果具有稳健性。本文主要研究结论如下:(1)绿色债券的发行对行业内其他企业的绿色创新水平存在溢出效应。(2)本文从企业性质和行业竞争两个角度进行调节检验,结果显示绿色债券发行的溢出效应在不同规模和性质的公司间存在明显差异。另外,企业更容易受到同行业领导者企业发行绿色债券的溢出效应影响。(3)行业竞争程度在绿色债券发行和同行企业绿色创新水平之间发挥了显著的中介作用。(4)绿色债券的发行会带来显著的环境绩效。基于研究结果,本文认为企业绿色债券的发行有利于在行业中形成积极的溢出效应,有利于我国实现“碳达峰、碳中和”的目标。针对研究结果对政府部门、企业管理人员和投资者提出以下建议:(1)政府应加强绿色债券市场的建设与监管,有效实施绿色激励政策,推动经济和环境协调发展。(2)企业应把握政策红利,通过运用绿色债券等多种融资方式提升绿色创新水平和环境绩效。(3)投资者应培育社会责任投资理念,重视发行人的绿色创新活动。

关键词：绿色债券企业绿色创新溢出效应双重差分倾向匹配模型

基于Stacking多算法融合模型的上市公司财务危机预警模型研究

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基于Stacking多算法融合模型的上市公司财务危机预警模型研究

作者：蔡佳臻华中科技大学

学位级别：硕士

近年来,我国市场竞争不断加剧,企业内外部经营情况不确定性增加,一些企业隐藏问题暴露并逐步发展成财务危机,甚至导致破产、退市,投资者、债权人等利益相关者蒙受巨大损失。然而财务危机的形成是个循序渐进的过程,这使得提前识别财务危... 详细信息

近年来,我国市场竞争不断加剧,企业内外部经营情况不确定性增加,一些企业隐藏问题暴露并逐步发展成财务危机,甚至导致破产、退市,投资者、债权人等利益相关者蒙受巨大损失。然而财务危机的形成是个循序渐进的过程,这使得提前识别财务危机是有可能的。自上世纪30年代开始,公司财务危机预警逐渐得到学者们的重视,并且随时时间的推移,科技水平进步,研究公司财务危机预警模型的手段也越来越多样,从单变量模型、多变量模型发展到概率函数类模型以及现在的伴随人工智能发展诞生的机器学习。机器学习在处理多维度、多噪音、非线性的金融数据方面有独特的优势,从上世纪90年代开始应用于财务危机预警模型,但对国内外研究现状进行梳理发现,以往学者的研究大多注重单一模型的优化和预测,多个学习器融合构建财务危机预警模型的研究较少,基于此本文尝试运用能够堆叠多个异质学习器的Stacking多算法融合模型来构建财务危机预警模型。本文以中国A股所有上市公司为研究对象,把上市公司的股票首次被沪深交易所标记ST(Special Treatment)作为发生财务危机的标志,首先对收集的数据进行数据预处理和特征筛选,建立了包含盈利能力、经营能力、发展能力、偿债能力、风险水平这五类财务指标和以及行业分类、内部治理、市场表现这三类非财务指标的财务危机预警指标体系,共8个方面22个维度。在数据为字符问题上,本文采用哑变量处理。在数据平衡处理方面,本文采取SMOTETomek综合采样法,即SMOTE过采样和Tomeklink欠采样相结合的方法对样本数据进行平衡。接着进行模型构建,按照7:3的比例划分训练集和测试集,采用逻辑回归、决策树、支持向量机这三种单一算法和随机森林、GBDT、XGBoost这三种集成学习进行建模和预测,通过准确率、精确率、召回率、F1值、AUC值和ROC曲线来评估五个模型的预测效果。最后将表现优异的模型进行Stacking堆叠融合,观察预测效果并利用第一层模型的特征重要性来找出可能导致公司出现财务危机的重要因素。研究结果表明,在单独使用一个算法进行建模预测时,集成学习算法在模型评价各个指标上都表现出色,其中XGBoost在准确率、精准率、召回率、F1值方面表现最优,随机森林在AUC值上最优,三种单一算法模型的预测性能虽然不如集成学习模型,但准确率等指标依然大于0.8,预测性能也较为优秀。将表现优异的决策树、支持向量机、随机森林、GBDT、XGBoost进行Stacking堆叠融合,融合后的模型在预测性能的各个方面相较于单独使用一个算法有0.0018～0.0103的提升,说明基于Stacking多算法堆叠模型构建的上市公司财务危机预警模型具有较强的可行性。随机森林、GBDT、XGBoost的特征重要性显示,盈利指标中的总资产净利润率和净资产收益率,发展能力指标中的总资产增长率以及非财务指标中的行业分类对结果影响较大,投资者、债权人、经营者等利益相关者在构建财务危机预警系统时应重点关注这些指标。

关键词：财务危机预警模型机器学习集成学习 Stacking模型

深度强化学习在股票投资组合管理中的应用研究——以中国A股市场为例

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深度强化学习在股票投资组合管理中的应用研究——以中国A股市场...

作者：陈佳华中科技大学

学位级别：硕士

股票投资组合管理问题一般被认为是一个包含高维输入和连续决策的复杂系统工程,这一特点恰好与深度强化学习(DRL)的强大感知能力和决策能力相契合,因此将DRL算法应用于股票投资组合管理具有重要意义。首先,本文进行了DRL建模的可行性分... 详细信息

股票投资组合管理问题一般被认为是一个包含高维输入和连续决策的复杂系统工程,这一特点恰好与深度强化学习(DRL)的强大感知能力和决策能力相契合,因此将DRL算法应用于股票投资组合管理具有重要意义。首先,本文进行了DRL建模的可行性分析,在模型假设的基础上设定了模型的重要概念(包括环境、状态、动作和奖励),并采用DDPG、TD3和A2C这三种前沿的基于执行者-评论家架构的DRL算法,构建了基于DRL的股票投资组合管理模型。其次,在构建的DRL模型基础上,结合行业特征筛选了上证指数成分股中的10支股票构造投资组合,训练集和验证集时间区间分别为2015.1.1-2019.6.30和2019.7.1-2020.12.31,将投资组合的价量信息、筛选的技术指标和协方差矩阵作为状态输入,持仓权重作为动作空间,分别采用DDPG、TD3和A2C算法进行训练,将上证指数和最小方差投资组合作为比较基准,并通过年化收益率、波动率和夏普比率等指标对回测结果进行了综合评价。最后,考虑到我国股票市场中股票存在最小交易量限制的现状,对上述DRL模型进行了改进,将连续的权重动作空间调整为离散的持股数量动作空间,重新利用DDPG和TD3算法进行训练,并对结果进行综合评价。研究表明:在基于权重的DRL投资组合管理策略中,TD3和A2C算法均获得了超越比较基准的表现,DDPG、TD3和A2C算法策略年化收益率分别为20.28%、28.98%和29.91%,夏普比率分别为0.91、1.23和1.25,而同期上证指数的表现仅为8.16%和0.52,最小方差投资组合的年化收益率和夏普比率分别为24.97%和1.12。改进后的DRL模型相对于改进前出现了较为明显的提升,DDPG和TD3算法策略的年化收益率增长了约20%,夏普比率增加约0.50。上述结果说明基于DRL的投资组合管理策略能够有效用于我国A股市场的投资组合管理中。

关键词：量化投资投资组合管理深度强化学习

利用MES模型构建银行的系统重要性及系统性风险——以cDCC/TARCH为基础改进MES

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利用MES模型构建银行的系统重要性及系统性风险——以cDCC/TARCH...

作者：申琬莉华中科技大学

学位级别：硕士

在这篇论文中，我研究了如何衡量银行的系统性风险以及系统重要性的理论方法，并用实证分析分析了各个银行的系统重要性，分析了产生这种重要性的原因以及可以采取的控制各银行系统性风险的方法。在Acharya等（2010）研究的基础上，将... 详细信息

在这篇论文中，我研究了如何衡量银行的系统性风险以及系统重要性的理论方法，并用实证分析分析了各个银行的系统重要性，分析了产生这种重要性的原因以及可以采取的控制各银行系统性风险的方法。在Acharya等（2010）研究的基础上，将一个金融机构的系统重要性定义为未来发生危机时该机构对整个金融系统的总的资本损失所造成的能够被预期的贡献量，而整个系统的系统性风险就是各个机构所造成的总的资本损失。我将把系统性风险的度量处理成在给定特定公司的财务杠杆以及其边际预期损失（MES）的基础上所求得的预期资本损失。为了估计MES并得到比前人的结果更加合理的数值，我将引进一个关于市场和公司收益率的动态的模型。MES的具体设定由随时间变化的波动率和相关系数来刻画，它们分别由TARCH模型和cDCC模型估计得出。我利用几家相对较小的股份制商业银行——深圳发展银行，招商银行等组成一个小的银行系统，而用建设银行等四家大的国有商业银行组成另一个大的系统。成功预测了它们在危机前、中、后过程中产生的资本损失情况以及每个过程结果的比较，还有它们在各自系统中的风险贡献程度，即系统重要性。结果显示，2007至2008年的金融危机以及2010年的欧洲债务危机都给中国银行带来了冲击，使得银行的收益波动更加剧烈，银行与市场的相关性增强，还有损失的上升，这与实际情况十分吻合。更为幸运的是，各个银行系统重要性的分析也存在着现实的意义。根据研究过程和结果得到启示，应该控制银行的规模以及业务内容，并提高信息的透明程度，才能够有效地控制系统性风险。

关键词：系统性风险 cDCC/TARCH模型边际预期损失波动率相关性