基于非齐次泊松跳过程的权益资产价值分析

如何准确合理地描述金融资产价格和收益变动，一直是现代金融学研究的重要问题之一。在各种金融工具和新型衍生产品广泛发展和不断涌现的今天，对基础金融资产价格和收益变动的准确度量，更是成为资产定价、风险管理等领域的核心问题。在众多的基础金融资产中，股票又是最常见的金融资产。在违约风险结构模型中，股票资产又被称为权益资产，它的变化将直接引起企业总资产价值和信用水平的变化。因此，对企业的资本结构和违约风险进行分析时，对权益资产价值的变化过程作出恰当合理的描述尤为重要。

Engle(1982)提出的ARCH模型和Bollerslev(1986)提出的GARCH模型及在此基础上发展的EGARCH、TGARCH等模型，曾为刻画股票等金融资产的收益率波动特性提供了非常有效的方法。但是随着金融市场的不断发展，这些模型已经不能很好地刻画现实金融资产收益率的一些重要特征，尤其是对收益率的“肥尾”特征刻画不足。现实生活中，经济、政治和社会等各方面出现的突发事件不断影响着各国金融市场，使得金融资产价格出现不连续的跳跃式变化。1987年的美国股市崩盘、1997年的亚洲金融危机以及2007年的全球金融危机，对金融市场形成了巨大冲击。尤其是遭受2007年美国金融危机，2008年雪灾、地震，以及2012年欧债危机等突发事件冲击后，我国各类金融资产价格业频繁出现大幅跳动，收益风险短期内发生急剧扩大，这使得识别和监控金融资产收益的跳跃性风险具有重要的现实意义。

现实中的各种经济现象表明，股票价格在大多数情况下遵循的是小幅平稳(正常)变化，服从布朗运动的假设。但在某些情况下，其价格也会在短时间内发生剧烈的变动，即出现跳跃性(非正常)变化。另一方面，越来越多的理论研究也表明，资产价格走势由不可预测的信息流决定。潜在信息流由“正常消息”和“异常消息”两部分组成，两种消息对价格波动的影响具有显著区别。正常消息的扩散引起资产价格的平滑变动，而异常消息的冲击则是导致价格异常大幅变动(Maheu和Mccurdy(2004)称之为“冲击”或“跳跃”)的重要因素。上一章利用齐次泊松跳-扩散模型对股票(权益资产)价格和收益率的变化进行了解释，该模型能对资产收益变化过程中的“正常”与“非正常”变化作出较好的区分，这是对纯扩散模型最大的改进。但是，该模型假设了常数跳跃强度和常数扩散型条件波动率，使得相关结论与实际数据存在一定的偏差，不能很好地解释资产收益率存在的波动聚集、有偏、肥尾以及对信息反应的非对称性(即杠杆效应)等特征。因此，本章将构建TSD-ARJI-GARCH模型来探讨股票(权益资产)收益率随时间平滑波动和大幅跳跃的双重特征。该模型既考虑了扩散型条件波动率的集群性、不对称性，也兼顾了跳跃强度的时变性、集群性、状态依赖性等特征。(www.xing528.com)

本章的主要内容安排如下:首先，简单介绍“自回归强度跳跃-GARCH模型(简称ARJI-GARCH模型)”的基本思想，指出该模型的不足之处。为了改进这些不足，本章随后构建了“门限效应下状态变量依赖自回归强度跳跃-GARCH模型(简称TSD-ARJIGARCH)”。在保留ARJI-GARCH模型特点的基础上，TSD-ARJIGARCH模型加入了基于门限效应的状态变量对跳跃强度的影响。最后，利用TSD-ARJI-GARCH模型对样本数据进行实证研究，包括:检验模型的拟合优度，对企业权益资产的跳跃行为展开分析，对ST企业和非ST企业的不同跳跃特征以及交叉持股企业间大幅跳跃的传染性问题进行研究等。