一、 研究進展情況

① 研究計劃總體執(zhí)行情況及各子課題進展情況

國家社科基金重大項目“金融復(fù)雜系統(tǒng)的演化與控制研究”項目于2013年7月參加了國家社會科學(xué)規(guī)劃辦進行的中期檢查。 2013年7月以來，課題組按照項目研究計劃，在已經(jīng)取得研究成果的基礎(chǔ)上，繼續(xù)深入開展金融復(fù)雜系統(tǒng)的演化與控制的理論與應(yīng)用研究。

在有關(guān)單位及各位課題組成員的通力合作下, 項目研究總體計劃及各子課題研究進展順利，較好地完成了項目預(yù)期的研究任務(wù)，取得了一批高水平的重要研究成果，完成了項目研究的預(yù)期目標。2013年7月以來，已經(jīng)在國際重要刊物《European Journal of Operational Research 》、《Applied Soft Computing》、《Insurance： Mathematics & Economics》、《Computational Economics》、《Neurocomputing》、《Economic Modelling》和《IEEE Transactions on Image Processing》及國內(nèi)重要刊物《系統(tǒng)工程理論與實踐》、《中國管理科學(xué)》、《系統(tǒng)工程學(xué)報》及《系統(tǒng)管理學(xué)報》等發(fā)表（含錄用）學(xué)術(shù)論文49篇，其中SSCI、SCI收錄28篇（不重復(fù)計）。向全國哲學(xué)社會科學(xué)規(guī)劃辦公室有關(guān)部門提交成果要報4篇，完成專題研究報告2份，上報省部級有關(guān)領(lǐng)導(dǎo)。邀請國內(nèi)外專家學(xué)者及金融部門實際管理者進行交流，舉辦各種形式項目研討會10余次，派遣項目研究人員參加國內(nèi)外相關(guān)學(xué)術(shù)會議10余次。各子課題進展情況如下：

子課題一：金融復(fù)雜系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、相互作用及關(guān)系

1、深入開展了多個主要金融市場（外匯市場、貨幣市場、股票市場）關(guān)聯(lián)性及協(xié)調(diào)性研究。運用DCC-MVGARCH模型、SVAR模型、脈沖響應(yīng)函數(shù)等方法研究主要金融市場動態(tài)關(guān)聯(lián)性問題。分別從經(jīng)濟適應(yīng)性、規(guī)模合理性、市場聯(lián)動性、功能效率性四個方面研究金融市場發(fā)展的協(xié)調(diào)性問題，建立了一個完整的評價主要金融市場發(fā)展協(xié)調(diào)性的指標體系，包括經(jīng)濟適應(yīng)值、配比值、動態(tài)條件相關(guān)系數(shù)、脈沖響應(yīng)函數(shù)、儲蓄率、投資-儲蓄轉(zhuǎn)化率、增量金融相關(guān)率、銀行業(yè)利潤等21個具體的評價指標。

2、利用金融市場發(fā)展協(xié)調(diào)性的評價指標體系，開展了中國與美國、英國、日本及巴西的比較研究。通過實證分析，客觀評價出中國貨幣市場和股票市場發(fā)展水平與經(jīng)濟發(fā)展的適應(yīng)性低，中國貨幣市場、股票市場及外匯市場結(jié)構(gòu)不合理及市場間聯(lián)動性較弱，融資結(jié)構(gòu)不合理，我國儲蓄向投資的轉(zhuǎn)化過少，缺少流通資金渠道，金融市場促進實體經(jīng)濟發(fā)展的作用發(fā)揮不夠等我國金融市場存在的問題。

3、開展了多元市場之間（外匯市場、貨幣市場、股票市場、債券市場、基金市場）的波動溢出效應(yīng)及量價關(guān)系研究。運用獨立成分分析（ICA）方法建立基于ICA的IC-EGARCH波動溢出擴展模型。實證分析了我國上證綜指、上證基金、上證國債、美元兌人民幣匯率和上海銀行間同業(yè)拆借利率間的波動溢出效應(yīng)。

4、開展了銀行表外業(yè)務(wù)與貨幣政策信貸傳導(dǎo)機制有效性研究。分析了商業(yè)銀行表外業(yè)務(wù)的發(fā)展對于傳統(tǒng)貨幣政策信貸傳導(dǎo)機制的作用機理，構(gòu)建了考慮銀行表外業(yè)務(wù)影響的銀行信貸傳導(dǎo)模型，并應(yīng)用我國16家主要商業(yè)銀行2008年—2013年的實際數(shù)據(jù)對貨幣政策信貸渠道的有效性進行了實證檢驗。

子課題二：金融復(fù)雜系統(tǒng)的非線性系統(tǒng)分析

主要利用非線性范式深入分析中國貨幣市場、證券市場和外匯市場的演化過程，并提出具體的策略建議。首先，建立符合我國實際情況的非線性模型，對應(yīng)建立新的量化指標。再進一步基于不同模型結(jié)構(gòu)分析各個金融市場，以達到控制市場、預(yù)測市場的目的。從政策目標的角度看清以外匯市場為主導(dǎo)的市場格局，基于TVP-VAR模型研究貨幣政策的控制策略，基于DE-ELM模型預(yù)測股票市場。最后，從金融系統(tǒng)的環(huán)境、組成、關(guān)聯(lián)、演化、穩(wěn)定、風(fēng)險各方面構(gòu)建起應(yīng)對復(fù)雜性的宏觀管理框架。主要從以下幾個方面展開工作：

1、在系統(tǒng)觀指導(dǎo)下，利用復(fù)雜性理論研究由中國貨幣市場、證券市場、匯率市場這幾個主要市場組成的金融系統(tǒng)，在非線性范式下拓展原有標準理論對復(fù)雜性的理解、豐富對金融市場的認識。結(jié)合已有的理論研究和經(jīng)驗證據(jù)，主要面向金融市場表現(xiàn)出的結(jié)構(gòu)上的相關(guān)性、作用上的非線性、功能上的適應(yīng)性三大機理進行分析并建模。進一步給出金融市場系統(tǒng)復(fù)雜性特征與演化機理間的表征關(guān)系。

2、基于我國的金融數(shù)據(jù)，采用人工智能算法(如差分進化(DE)算法)估計并建立了我國三個主要市場的演化模型，刻畫了市場的非線性結(jié)構(gòu)。課題組分別采用不同的模型進行研究。一類是自頂向下的模型構(gòu)建方法，先設(shè)定一串解釋變量，然后逐步排查以保證所建立的模型與現(xiàn)實保持漸近有效性。另一類是自底向上的模型構(gòu)建方法。從僅包含三個解釋變量的宏觀模型入手，保證所建模型與現(xiàn)實的漸近一致性。

3、依照不同的模型構(gòu)建方法，對應(yīng)建立不同的市場指標。第一類是先選取能夠反映各個市場特征的19個重要指標，進行了因果關(guān)系檢驗，選出了12個既反映所在市場狀況又與另外兩個市場緊密聯(lián)系的決策指標，最后構(gòu)建股票、貨幣及外匯市場的三個綜合指數(shù)。第二類是從我國的實際情況出發(fā)，結(jié)合我國增持外匯儲備的事實引入外匯干預(yù)指數(shù)，著重體現(xiàn)政府以外匯儲備為手段對匯率穩(wěn)定性的干預(yù)程度。兩類指標從不同的角度理解三個市場的波動性。

4、根據(jù)由數(shù)據(jù)驅(qū)動估計出的非線性模型，利用非線性動力學(xué)工具對我國金融市場的基本態(tài)勢進行判斷。實證結(jié)果表明：在政策偏好上，我國注重維護匯率的穩(wěn)定性、資本開放度與貨幣政策獨立性漸近趨于中等的水平。它們之間存在著短期(約1年)與長期(約5年)不同結(jié)構(gòu)的非線性均衡關(guān)系。短期內(nèi)存在趨于一個穩(wěn)定值的趨勢，長期上因具初值敏感依賴性使其有可能趨于不同配比的情形，并由此構(gòu)成各政策目標間的三難困境。進而結(jié)合金融市場復(fù)雜性觀點提出具體的策略建議，并從金融系統(tǒng)的環(huán)境、組成、關(guān)聯(lián)、演化、穩(wěn)定、風(fēng)險各方面構(gòu)建起應(yīng)對復(fù)雜性的宏觀管理框架。

5、為了將研究成果充分地應(yīng)用到市場實踐中，結(jié)合極限學(xué)習(xí)機(ELM)與差分進化(DE)算法，對我國上證綜合指數(shù)的預(yù)測問題進行了研究。結(jié)果表明提出的DE-ELM模型與另外兩種模型(BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與ELM模型)相比具有更高的學(xué)習(xí)精度和預(yù)測精度，可為政府提供預(yù)警工具，并為投資者提供風(fēng)險規(guī)避的工具。另外，運用以遞推最小二乘法為基礎(chǔ)的自適應(yīng)模型對我國上證綜合指數(shù)進行建模分析。同時，采用時變系數(shù)的VAR模型來構(gòu)建中國的宏觀經(jīng)濟模型，通過模型預(yù)測控制方法來研究貨幣政策的控制規(guī)則，并與基于線性二次型最優(yōu)控制的“最優(yōu)承諾”的控制效果進行了對比，仿真結(jié)果顯示出較好的控制效果。

子課題三：金融復(fù)雜系統(tǒng)分形與混沌技術(shù)分析

利用分形理論、多分形理論、智能算法等理論研究由中國債券市場、匯率市場、利率市場和股票市場這幾個主要市場組成的金融系統(tǒng)。針對金融市場的波動率預(yù)測、收益率序列預(yù)測、利率模型估計、衍生產(chǎn)品定價等問題，以證券市場、外匯市場、股指期貨市場、權(quán)證市場為依托，深入探究了金融數(shù)據(jù)及其波動率的長記憶性、尖峰厚尾性、聯(lián)動性和多重分形性的特征，在其基礎(chǔ)上建立恰當模型，并分析其市場形成機制，結(jié)合人工智能算法 (子課題四)以達到預(yù)測市場的目的。具體開展的工作有

1. 對于波動率，在連續(xù)時間框架下，僅從離散觀測到的資產(chǎn)價格出發(fā)，構(gòu)建長記憶隨機波動率模型參數(shù)的最小二乘估計。該統(tǒng)計量在大樣本下具有一致收斂性和漸進正態(tài)性，通過Monte-Carlo模擬可以看出，該方法展現(xiàn)了較高的準確度和較好的大樣本性質(zhì)。另外，構(gòu)建隨機波動率的點估計，進而給出赫斯特指數(shù)的 -變差估計。對近三年的中國上證綜合指數(shù)高頻數(shù)據(jù)做研究，得出我國股票市場存在長記憶性的結(jié)論。

2. 對于我國外匯市場的波動率，建立了BEKK,CCC,O-GARCH,IC-GARCH模型。針對人民幣匯率波動率的非對稱性，改進了IC-GARCH模型，建立了IC-GJRGARCH,IC-IGARCH模型。給出了以上各模型的預(yù)測結(jié)果及評價，并分析IC情形下，殘差類型及降維技術(shù)對預(yù)測效果的影響。人民幣匯率波動率的預(yù)測實證表明，BEKK模型和IC-GJRGARCH模型比其他模型的預(yù)測效果要理想；殘差類型為廣義誤差分布與t分布的預(yù)測效果都要優(yōu)于高斯分布的預(yù)測效果；模型降維后預(yù)測效果與降維前的預(yù)測效果相差不大，甚至優(yōu)于后者。對于外匯市場的預(yù)測，為提高多維人民幣匯率預(yù)測的精度和降低網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練負擔(dān)，建立了一種融合獨立成分分析(ICA)與BP網(wǎng)絡(luò)理論的多維時間序列預(yù)測模型。首先提取訓(xùn)練集的獨立成分，在識別最優(yōu)滯后期組合的基礎(chǔ)上，分別對各獨立成分訓(xùn)練得到穩(wěn)定的BP 神經(jīng)預(yù)測網(wǎng)絡(luò)，然后結(jié)合轉(zhuǎn)換矩陣，對測試集進行預(yù)測測試。以2008 年以來的多維人民幣匯率數(shù)據(jù)為計算實例，研究結(jié)果表明IC-BP 網(wǎng)絡(luò)具有較好的預(yù)測精度；基于降維技術(shù)的IC-BP 網(wǎng)絡(luò)可降低模型整體的訓(xùn)練負擔(dān)且具有良好的預(yù)測精度。該方法能夠?qū)崿F(xiàn)了ICA技術(shù)與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型的優(yōu)勢融合，在多維人民幣匯率預(yù)測方面表現(xiàn)出較強的能力。

3. 分數(shù)Vasicek模型是主流的利率模型，其參數(shù)估計問題得到了廣泛的研究，但是傳統(tǒng)的參數(shù)估計研究都是在利率已知情況下，采用極大似然、最小二乘或者廣義矩等方法對模型進行參數(shù)估計分析。由于零息票債券在隨機利率的研究中起著舉足重輕的作用，本研究利用零息票債券的價格，結(jié)合機器學(xué)習(xí)理論，給出了利用零息票債券的價值估計分數(shù)Vasicek模型參數(shù)的方法。最后采用蒙特卡洛模擬說明了方法的準確性和可行性.

4. 股本權(quán)證不同于普通的股票期權(quán)，其行權(quán)會對公司股票產(chǎn)生一定的影響，進而改變公司股票價格變化的行為模式和分布函數(shù)�？紤]到股本權(quán)證行權(quán)時產(chǎn)生的稀釋效應(yīng)和金融資產(chǎn)的分形性，采用隨機分析的方法求得了股本權(quán)證發(fā)行后，公司股票價格變化過程所滿足的隨機微分方程。進一步采用非線性變換和分形格薩諾夫定理求出了公司股票價格變化過程的分布函數(shù)

5. 通過MF-DMA 方法，本研究給出了中國證券市場三大股票指數(shù)（上證綜指、深證成指和滬深300指數(shù)）在三種不同的時間標度下（5分鐘、15分鐘和25分鐘）的廣義Hurst指數(shù)、Renyi指數(shù)和多分形譜。所有的結(jié)果證實了股票指數(shù)具有明顯的多分形性。收益率序列有標度標度不變性，多分形譜的形狀不隨時間標度的改變而改變。多分形強度會隨時間標度在增加而減弱。通過破壞收益率序列的非線性時空相關(guān)性，我們發(fā)現(xiàn)長程依賴性對于股票指數(shù)收益率序列的多分形特征起了重要作用，并認為這種長程依賴性是由市場動態(tài)內(nèi)生的。

6. 本文采用偏t分布推廣了原有的MSM模型，使用極大似然法進行參數(shù)估計，并通過貝葉斯規(guī)則進行波動率預(yù)測。采用MF-DMA方法證實了我國上證綜指收益率序列具有明顯的多分形特征。通過實證研究發(fā)現(xiàn)，引入偏度和尾部分布參數(shù)的多分形模型可以更好的擬合上證綜指收益率序列，其預(yù)測性能最強，并且這有時隨預(yù)測步長的增加而更明顯。這說明在預(yù)測波動率時有必要同時考慮收益率序列的多分形特征、厚尾分布以及有偏性。

子課題四：金融復(fù)雜系統(tǒng)下的人工智能技術(shù)

1、針對張量數(shù)據(jù)的半監(jiān)督分類問題，基于支持向量機的理論框架，課題組提出了基于張量低秩近似的轉(zhuǎn)導(dǎo)支持張量機模型。該模型有效克服了交替投影算法的不足，充分利用了凸優(yōu)化的算法和張量的秩一分解，顯著提高了模式識別的精度。在公開數(shù)據(jù)集上的大量實驗驗證了新算法的有效性。

2、加權(quán)最小二乘支持向量機（WLS-SVM）是LS-SVM的一種改進模型，通過對樣本損失賦予不同權(quán)值，控制噪聲點和孤立點損失，以提高模型的魯棒性�？紤]到加權(quán)最小二乘支持向量機中的權(quán)重設(shè)置是一個困難的問題，課題組從WLS-SVM出發(fā)，基于截斷最小二乘損失的思想，提出了既可以求解回歸問題，又可以求解分類問題的魯棒最小二乘支持向量機模型（RLS-SVM）。新模型的最大優(yōu)點是不需要設(shè)置樣本的權(quán)重。在大量公開數(shù)據(jù)集上的實驗表明：從統(tǒng)計上來說，新模型的魯棒性顯著高于LS-SVM和WLS-SVM。

3、針對張量數(shù)據(jù)的高維性和高冗余性問題，一方面考慮到張量的秩一分解能更好地體現(xiàn)張量數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)信息和內(nèi)在相關(guān)性，從而有效解決“過擬合”問題、“維度災(zāi)難”和小樣本問題，課題組提出了基于遺傳算法的特征選擇方法。在大量的實驗數(shù)據(jù)集上的結(jié)果表明：新算法能夠很好地提取張量的結(jié)構(gòu)信息，顯著地提高了模型的識別率和計算速度。另一方面利用多線性主成分分析對張量進行降維，然后把降維之后的數(shù)據(jù)作為線性支持高階張量機的輸入，從而設(shè)計基于多線性主成分分析的支持高階張量機算法。在多個人臉識別數(shù)據(jù)集和步態(tài)識別數(shù)據(jù)集上的實驗表明：新算法在保持精度與原算法可比的情況下，顯著地提高了學(xué)習(xí)的速度。

4、雙邊加權(quán)模糊支持向量機是針對銀行信用卡欺詐問題提出來的，其主要缺點有兩個：一是模型的計算復(fù)雜度比較高，二是隸屬度設(shè)置比較困難。在早期，我們解決了模型的求解問題。針對第二個問題，課題組提出了一個基于雙邊截斷損失的魯棒支持向量機模型 （BTL-RSVM )。為了求解新的模型，課題組首先利用CCCP 策略和光滑損失的方法將其轉(zhuǎn)化成迭代求解的凸二次規(guī)劃問題。然后從理論上分析了BTL-RSVM模型和BW-FSVM模型的最優(yōu)解關(guān)系，并通過實驗來測試 BTL-RSVM模型的魯棒性及其抗噪性。結(jié)果表明：新模型具有很好的魯棒性。

5、針對大規(guī)模學(xué)習(xí)問題，基于低密度分割的樹分解，課題組提出了一種新的解決方案。在大量公開數(shù)據(jù)集上的實驗表明：在保持預(yù)測精度的情況下，新算法比傳統(tǒng)方法具有更快的學(xué)習(xí)速度。針對張量學(xué)習(xí)中的核函數(shù)構(gòu)造問題，基于張量的低秩分解，課題組提出了一種對偶結(jié)構(gòu)保持核函數(shù)。新的核函數(shù)保持了原始張量的結(jié)構(gòu)，在神經(jīng)圖像上的實驗驗證了所提核函數(shù)的有效性。

子課題五：金融復(fù)雜系統(tǒng)下計算機模擬實驗與行為分析

1、利用復(fù)雜性系統(tǒng)研究中的人工金融市場、計算實驗技術(shù)和平行執(zhí)行（ACP）方法，建立了基于ACP的金融復(fù)雜性平行系統(tǒng)的研究框架，包括：構(gòu)建人工系統(tǒng)，這里采用swarm軟件構(gòu)建證券市場的仿真系統(tǒng)；搭建平行系統(tǒng)，以完成真實系統(tǒng)與仿真系統(tǒng)之間的管理與交互；仿真實驗，主要完成與市場運行相關(guān)的若干變量的調(diào)整；最終得到對市場進行控制的管理措施。并以證券市場為例進行了仿真分析。

2、采用數(shù)理經(jīng)濟分析法，從新的角度-投資者情緒-來研究我國金融復(fù)雜系統(tǒng)的控制和對策研究，結(jié)合中國證券市場投資者情緒與投資者行為，利用模擬法，構(gòu)建基于投資者情緒的資本資產(chǎn)定價模型；利用基于情緒資本資產(chǎn)定價模型，構(gòu)建符合中國資本市場特征的資本市場法。

3、開展了投資者情緒對資產(chǎn)價格影響實證研究，實證研究了混頻投資者情緒對資產(chǎn)價格的影響。實證研究了股指期貨情緒的期限結(jié)構(gòu)。

4、研究了情緒投資者適應(yīng)性學(xué)習(xí)與資產(chǎn)定價問題，考慮到情緒投資者的靜態(tài)適應(yīng)性學(xué)習(xí)行為，研究了情緒投資者的靜態(tài)適應(yīng)性學(xué)習(xí)行為對資產(chǎn)價格形成的影響。為進一步研究情緒投資者的動態(tài)性適應(yīng)性學(xué)習(xí)對資產(chǎn)價格形成和資產(chǎn)價格變化的形成機理打下了研究基礎(chǔ)。

5、建立了情緒資產(chǎn)定價模型研究。研究了兩階段情緒資產(chǎn)定價，該文研究了不同投資期限的資產(chǎn)定價模型；研究了情緒資產(chǎn)定價模型中的過度反應(yīng)與反應(yīng)不足；研究了情緒高階期望對資產(chǎn)定價的影響。上述研究為本項目進一步研究隨機投資者情緒、情緒投資者的適應(yīng)性學(xué)習(xí)行為、理性套利者和情緒投資者的相互轉(zhuǎn)化、樂觀情緒投資者和悲觀情緒投資者的相互轉(zhuǎn)化對資產(chǎn)價格的形成和資產(chǎn)價格動態(tài)變化的影響打下了堅實基礎(chǔ)。

子課題六：金融復(fù)雜系統(tǒng)的預(yù)警機制研究

1、結(jié)合我國國情，分別構(gòu)造了描述匯率風(fēng)險、流動性風(fēng)險和股指風(fēng)險的壓力指數(shù)，從而刻畫外匯市場、貨幣市場和股票市場的風(fēng)險水平與分布狀態(tài)。參考置信區(qū)間的構(gòu)造方法，在現(xiàn)有研究的基礎(chǔ)上將風(fēng)險程度判斷標準擴展為高、中、低三類。使用1997年1月至2015年3月我國金融市場數(shù)據(jù)計算壓力指數(shù)，刻畫了各市場風(fēng)險的類型、程度及分布狀態(tài)，并剖析了幾次危機產(chǎn)生的背景事件。

2、金融市場的波動會通過一些金融指標的變化先行反映出來，因此可以通過選擇先行指標對市場波動的轉(zhuǎn)折點和未來的走向進行預(yù)警，發(fā)揮類似“報警器”的監(jiān)測作用。通過時差相關(guān)分析在金融壓力指數(shù)的基礎(chǔ)上遴選出各風(fēng)險變動的先行指標。在理清子市場間風(fēng)險的先行作用的基礎(chǔ)上，結(jié)合現(xiàn)實中資本流動的路線，總結(jié)出金融風(fēng)險的傳染路徑和作用機理。

3、將先行指標進行短期（1-6個月）和中長期（7-12個月）分類，然后使用逐步回歸剔除造成多重共線性的指標，得到預(yù)警指標并合成預(yù)警指數(shù)。由于先行指標體現(xiàn)了風(fēng)險的傳染特性，因此由先行指標選取的預(yù)警指標考慮了風(fēng)險傳染的因素。預(yù)警指數(shù)不僅能夠?qū)κ袌龆唐冢?-6個月）和中長期（7-12個月）的風(fēng)險狀態(tài)進行預(yù)警，還可以對風(fēng)險程度和類型進行區(qū)分，且具有較好的準確性。

4、基于獨立成分分析方法，對宏觀經(jīng)濟變量提取獨立成分因子，構(gòu)建基于ICA的動態(tài)Nelson-Siegel宏觀金融模型，估計利率期限結(jié)構(gòu)。實證研究表明：由于加入工業(yè)增加值、廣義貨幣供應(yīng)量和居民價格消費指數(shù)等宏觀經(jīng)濟變量提高了利率期限結(jié)構(gòu)的擬合效果，其中3年期、5年期和10年期的收益率曲線擬合效果在加入獨立成分宏觀變量后顯著降低均方誤差。

5、運用極值理論研究如何評估債券組合的信用風(fēng)險問題�；�于Black和Cox的違約方法，我們建立一個新的障礙違約模型且利用極值理論得到狀態(tài)變量的分布函數(shù)。另外，考慮到同行業(yè)或同地區(qū)相對容易發(fā)生違約聚集現(xiàn)象，采用具有尾部相依性和能將債券依地區(qū)或行業(yè)進行分類的多元極值關(guān)聯(lián)函數(shù)——分層Gumbel關(guān)聯(lián)函數(shù)刻畫狀態(tài)變量之間的關(guān)系。研究結(jié)果表明，相對Credit Metrics和一般的Gumbel關(guān)聯(lián)函數(shù)模型，所得的損失分布極端尾部更厚。就壓力測試而言，更符合巴塞爾III對風(fēng)險管理所持的更加審慎態(tài)度。

子課題七：金融復(fù)雜系統(tǒng)的風(fēng)險控制與對策

在前面六個子課題的理論研究，根據(jù)我國金融市場發(fā)展現(xiàn)狀，結(jié)合當前深化金融體制改革要求，開展了我國金融復(fù)雜系統(tǒng)的風(fēng)險控制與對策研究。

1、根據(jù)我國與發(fā)達國家美國、英國、日本及發(fā)展中國家巴西主要金融市場發(fā)展協(xié)調(diào)性的比較研究，我國貨幣市場與股票市場在經(jīng)濟適應(yīng)性、規(guī)模合理性、市場聯(lián)動性、功能效率、融資結(jié)構(gòu)等方面的發(fā)展存在不協(xié)調(diào)。在深入分析我國貨幣市場與股票市場發(fā)展不協(xié)調(diào)的主要問題及原因的基礎(chǔ)上，提出了促進我國貨幣市場與股票市場協(xié)調(diào)發(fā)展的對策建議。

2、在客觀分析我國資本項目自由兌換、匯率形成機制、人民幣國際化的現(xiàn)狀及相互影響的基礎(chǔ)上，結(jié)合目前我國經(jīng)濟和金融體制深化改革的迫切需要，提出了我國資本項目開放、匯率制度改革及人民幣國際化協(xié)調(diào)發(fā)展的對策建議。

3、防范我國金融市場系統(tǒng)性風(fēng)險，需要準確把握有效防范系統(tǒng)性風(fēng)險面臨的主要問題，主動協(xié)調(diào)和完善監(jiān)管模式，及時建立相配套的制度和措施，形成我國金融市場系統(tǒng)性風(fēng)險防范體系。依據(jù)目前我國金融市場發(fā)展情況和監(jiān)管現(xiàn)狀，對建設(shè)金融市場系統(tǒng)性風(fēng)險防范體系面臨著的重要問題進行剖析，從統(tǒng)籌金融市場全局監(jiān)管、建設(shè)預(yù)警機制和開發(fā)權(quán)威的官方數(shù)據(jù)平臺三個方面提出防范金融風(fēng)險的監(jiān)管啟示。

4、通過構(gòu)建基于利率期限結(jié)構(gòu)久期和收益率預(yù)測約束的債券組合風(fēng)險管理模型，應(yīng)用于上證國債組合實證研究表明，基于獨立成分分析的動態(tài)Nelson-Siegel模型預(yù)測效果更好，基于利率久期和收益率預(yù)測的債券組合風(fēng)險管理模型能夠?qū)�沖標的債券的風(fēng)險，且對于中長期到期期限的債券擬合效果優(yōu)于短期。

5、由于股指期貨具有交易成本低和違約風(fēng)險小的特點，所以股指期貨常常用來分散化證券市場投資組合的風(fēng)險管理。展期套期保值策略主要用在商品的套期保值領(lǐng)域，較少使用在股指期貨套期保值領(lǐng)域。本項目研究了分散化投資組合的長期風(fēng)險管理問題，建立了一個新的展期套期保值模型，并采用等價轉(zhuǎn)換技術(shù)和動態(tài)規(guī)劃方法給出了最優(yōu)解。

②調(diào)查研究及學(xué)術(shù)交流情況（調(diào)研數(shù)據(jù)整理運用、文獻資料收集整理、學(xué)術(shù)會議、學(xué)術(shù)交流、國際合作等）；

（1）2013年11月1日—3日，課題組張衛(wèi)國教授及成員劉勇軍、張群博士參加了由首都經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué)承辦的“管理科學(xué)與工程學(xué)會2013年年會暨第十一屆中國管理科學(xué)與工程論壇”，會議就“全球信息化與大數(shù)據(jù)背景下對金融風(fēng)險管理的影響”展開對策討論。

（2）2013年10月，課題組王曉暉博士赴美國普渡大學(xué)統(tǒng)計系開始為期一年半的訪問交流。

（3）2013年10月，課題組劉玉芳博士赴英國卡迪夫大學(xué)開始為期一年的訪問交流。

（4）2013年11月15日-17日，課題組張衛(wèi)國教授、成員徐維軍教授及劉勇軍博士應(yīng)邀參加了由中國量化投資研究院、清華大學(xué)深圳研究生院、上海交通大學(xué)安泰與經(jīng)濟管理學(xué)院、證券時報社聯(lián)合主辦的“第四屆(2013秋季)中國量化投資國際峰會”。

（5）2013年11月22日—24日，課題組谷任副教授參加由華中科技大學(xué)張培剛發(fā)展研究院主辦的“紀念 張培剛 先生誕辰100周年學(xué)術(shù)研討會暨第七屆中華發(fā)展經(jīng)濟學(xué)年會”，會議就經(jīng)濟學(xué)主要問題展開討論。

（6）2013年11月30日—12月1日，課題組李家銘、杜謙碩士參加由中國運籌學(xué)會金融工程與金融風(fēng)險管理分會主辦，肇慶學(xué)院承辦的“中國運籌學(xué)會金融工程與金融風(fēng)險管理分會第三屆學(xué)術(shù)年會”，會議就“運籌學(xué)方法在金融中的應(yīng)用”方向進行討論。

（7）2014年3月15日—16日，課題組張衛(wèi)國教授及成員劉勇軍、孟慶浩參加了同濟大學(xué)主辦International Conference on Financial Engineering and Innovation， 張衛(wèi)國教授作為特邀嘉賓主持了專題會議，并且作了專題報告。

（8）2014年5月24日至26日，課題組楊曉偉教授在浙江省金華市參加第五屆中國數(shù)據(jù)挖掘會議（CCDM2014），并宣讀論文。

（9）2014年8月8日—10日，課題組張群、趙雪瑾博士參加了由中國科技大學(xué)主辦的“第四屆管理科學(xué)與工程高水平論文寫作暑期培訓(xùn)班”，會議就“如何在交叉學(xué)科中選題”等方面展開討論。

（10）2014年8月8日—10日，課題組張衛(wèi)國教授及成員劉勇軍博士、李家銘、杜謙碩士參加由中國系統(tǒng)工程學(xué)會金融系統(tǒng)工程專業(yè)委員會、中國運籌學(xué)會金融工程與風(fēng)險管理分會、國家自然科學(xué)基金委員會管理學(xué)部主辦、山西大學(xué)承辦的“第十二屆金融系統(tǒng)工程與風(fēng)險管理國際年會”，會議就“復(fù)雜金融體系中的金融風(fēng)險、金融創(chuàng)新及其監(jiān)管”方向進行討論。

（11）2014年8月14日—16日，課題組張衛(wèi)國教授、徐維軍教授應(yīng)邀赴英國參加了由管理科學(xué)與工程國際協(xié)會主辦的The 6th International Conference on Advanced Management Science (ICAMS2014) & 8th International Conference on Industrial Engineering and Management (ICIEM2014).

（12）2014年9月，課題組張群博士赴瑞士聯(lián)邦理工學(xué)院管理、技術(shù)與經(jīng)濟學(xué)系開始為期一年半的訪問交流。

（13）2014年10月17日—20日，課題組張衛(wèi)國教授參加了由中國優(yōu)選法統(tǒng)籌法與經(jīng)濟數(shù)學(xué)研究會、中國科學(xué)院科技政策與管理科學(xué)研究所主辦，山西大學(xué)承辦的 “第十六屆中國管理科學(xué)學(xué)術(shù)年會”。

（14）2014年10月18日—20日，課題組高麗、趙雪瑾和任玉超博士參加由國家自然科學(xué)基金委員會管理學(xué)部和中國系統(tǒng)工程學(xué)會金融系統(tǒng)工程專業(yè)委員會主辦，華東理工大學(xué)商學(xué)院承辦的 “第十一屆金融系統(tǒng)工程與風(fēng)險管理國際年會。會議的主題為“新經(jīng)濟金融環(huán)境下的金融系統(tǒng)工程與風(fēng)險管理”。

（15）2014年10月23日，課題組張衛(wèi)國教授應(yīng)邀在西安電子科技大學(xué)做學(xué)術(shù)報告，題目：多階段投資組合與套期保值問題研究。

（16）2014年10月24日—26日，課題組楊春鵬教授、徐維軍教授、劉勇軍博士、李家銘、杜謙碩士參加了由中國量化投資研究院、上海交通大學(xué)安泰經(jīng)濟與管理學(xué)院、證券時報社主辦，中國科學(xué)院深圳先進技術(shù)研究院承辦的“第六屆(2014秋季)中國量化投資國際峰會”，會議就“大數(shù)據(jù)在金融行業(yè)的運用”方向進行討論。楊春鵬教授作題為“科研型大學(xué)—量化投資專業(yè)建設(shè)”大會報告。

（17）2014年11月11日15：00，課題組張衛(wèi)國教授應(yīng)邀在廣東外語外貿(mào)大學(xué)“著名教授論壇第248講暨廣外金融論壇第一講”做學(xué)術(shù)報告“金融工程與風(fēng)險管理的若干問題”。

（18）2014年11月19日，課題組張衛(wèi)國教授應(yīng)邀在廣東省惠州市東江大講堂之六十六期做大會報告，主題：金融工程與風(fēng)險管理的理論與應(yīng)用研究

（19）2014年11月21日，課題組張衛(wèi)國教授應(yīng)邀在華南師范大學(xué)做了題為“金融工程與風(fēng)險管理的若干問題及應(yīng)用”的學(xué)術(shù)講座。

（20）2015年3月21—22日，課題組趙雪瑾博士、參加由西南交通大學(xué)主辦的“2015年金融工程與金融創(chuàng)新會議”。會議的主題為關(guān)注金融工程領(lǐng)域的最新理論和實證研究成果進展、金融模型及相關(guān)決策、金融衍生品價格模型和定量風(fēng)險管理、金融市場及其穩(wěn)定性的度量，以及相應(yīng)的業(yè)界新問題和新挑戰(zhàn)。

（21）2015年4月11日—12日，課題組張衛(wèi)國教授參加了西安交通大學(xué)主辦的首屆中國“改革試點探索與評估協(xié)同創(chuàng)新”高端國際論壇。

③成果宣傳推介情況（成果發(fā)布會、《工作簡報》報送情況、國家社科基金�？�投稿及采用情況等）；

（1）2013年7月以來，課題組定期召開研討會以報告研究進展。

（2）2014年12月13日，召開“金融復(fù)雜系統(tǒng)的演化與控制研究成果發(fā)布會”。邀請中國社會科學(xué)院何德旭研究員、中山大學(xué)李仲飛教授、湖南大學(xué)馬超群教授、香港城市大學(xué)王軍波教授及廣東省哲學(xué)社會科學(xué)規(guī)劃辦公室領(lǐng)導(dǎo)等專家學(xué)者對于課題組研究進行評價咨詢。

（3）已撰寫成果要報《我國應(yīng)加快建設(shè)金融市場系統(tǒng)性風(fēng)險防范體系》，2014年5月14日上報全國哲學(xué)社會科學(xué)規(guī)劃辦公室，投往《光明日報》國家社科基金�？�。

（4）已撰寫成果要報《我國資本項目開放潛在問題與解決對策》，2014年8月28日上報全國哲學(xué)社會科學(xué)規(guī)劃辦公室，投往《光明日報》國家社科基金專刊。

（5）按照修改要求，將已投成果要報《我國應(yīng)加快建設(shè)金融市場系統(tǒng)性風(fēng)險防范體系》的修改稿《加快建設(shè)我國金融市場系統(tǒng)性風(fēng)險防范體系的思路》于2014年11月5日上報全國哲學(xué)社會科學(xué)規(guī)劃辦公室，投往《光明日報》國家社科基金專刊。

（6）已撰寫成果要報《我國資本項目開放和匯率制度改革及人民幣國際化協(xié)調(diào)對策》，2014年12月31日上報全國哲學(xué)社會科學(xué)規(guī)劃辦公室，投往《光明日報》國家社科基金專刊。

（7）已撰寫成果要報《我國貨幣市場與股票市場協(xié)調(diào)發(fā)展的問題及對策》，2015年1月14日上報全國哲學(xué)社會科學(xué)規(guī)劃辦公室，投往《光明日報》國家社科基金�？�。

④研究中存在的主要問題、改進措施，研究心得、意見建議；

本課題的研究對象涉及證券市場、貨幣市場、外匯市場等多個金融市場，研究問題涉及管理科學(xué)與工程、數(shù)學(xué)物理、金融學(xué)、經(jīng)濟學(xué)、統(tǒng)計學(xué)及計算機信息科學(xué)等多個學(xué)科領(lǐng)域，因此項目研究的問題多，復(fù)雜性高、難度大。課題組不畏懼困難，刻苦鉆研，通力合作，取得了一系列高水平研究成果，較好地完成了項目預(yù)期的任務(wù)和目標。存在的問題是研究成果多數(shù)以論文為主，因多數(shù)期刊雜志審稿周期較長，部分成果未能如期出版以發(fā)揮其作用。但是論文的結(jié)論與研究成果能夠與現(xiàn)階段我國金融市場的現(xiàn)狀基本吻合，體現(xiàn)了研究的合理性與有效性。另外，雖然課題組撰寫了4篇成果要報上報全國哲學(xué)社會科學(xué)規(guī)劃辦公室，其中1篇被要求修改，并投往《光明日報》國家社科基金專刊，但是未能錄用。以后進一步提高成果要報的質(zhì)量，發(fā)揮為黨和政府提供決策服務(wù)。

二、 研究成果情況

三、 代表性成果簡介

1、Evaluating the Default Risk of Bond Portfolios with Extreme Value Theory，Computational Economics，2015，45:647-668. SSCI收錄

如何管理信用風(fēng)險是銀行或者投資者在風(fēng)險管理實踐中面臨的重要問題。本文旨在運用極值理論研究如何評估債券組合的信用風(fēng)險�；�于Black和Cox的違約方法，我們建立一個新的障礙違約模型且利用極值理論得到狀態(tài)變量的分布函數(shù)；這個新模型一定程度上可以看做基于Merton方法的Credit Metrics模型的“對手”。根據(jù)多元極值理論，多元關(guān)聯(lián)函數(shù)適用于建立狀態(tài)變量之間的相依性；另一方面，考慮到同行業(yè)或同地區(qū)相對容易發(fā)生違約聚集現(xiàn)象，我們采用具有尾部相依性和能將債券依地區(qū)或行業(yè)進行分類的多元極值關(guān)聯(lián)函數(shù)——分層Gumbel關(guān)聯(lián)函數(shù)刻畫狀態(tài)變量之間的關(guān)系。研究結(jié)果表明，相對Credit Metrics和一般的Gumbel關(guān)聯(lián)函數(shù)模型，本文模型所得的損失分布極端尾部更厚。因此，就壓力測試而言，本文模型相對更保守，從而更符合巴塞爾III對風(fēng)險管理所持的更加審慎態(tài)度。

2、Fuzzy pricing of geometric Asian options and its algorithm. Applied Soft Computing, 2015, 28:360-367. SSCI 、SCI收錄

由于金融市場的波動性，傳統(tǒng)的固定參數(shù)期權(quán)定價模型可能導(dǎo)致較大的定價誤差。本文我們考慮了考慮到無風(fēng)險利率、股票價格、股價波動率的模糊性，并在Kemna和Vorst亞式期權(quán)定價理論的基礎(chǔ)上，運用模糊集合論對可亞式期權(quán)進行了定價，推導(dǎo)出基于模糊集合論的亞式期權(quán)定價模型。進一步采用二分法對定價模型進行了求解，并采用數(shù)值例子說明了算法的有效性和可靠性。最后，采用金融市場的實際數(shù)據(jù)進行了實證研究，結(jié)果表明本文提出的定價模型可靠性與實用性。本文所建立的方法增強了投資者在亞式期權(quán)投資決策中的靈活性，可避免因忽略其模糊不可確定性所造成的風(fēng)險。實證結(jié)果表明：該方法比傳統(tǒng)的亞式期權(quán)定價方法更加合理且實際可操作性更強。伴隨著我國金融體系的逐步完善以及未來金融市場的快速發(fā)展，我國證券市場對期權(quán)的定價理論要求越來越高，市場參與者要求定價模型有較高的計算精度，同時對模型結(jié)果的靈活性以及可操作性也提出了要求，因此該模糊定價模型必將在期權(quán)定價中有著更為廣泛的應(yīng)用。

3、融合ICA的BP網(wǎng)絡(luò)在人民幣匯率預(yù)測中的應(yīng)用. 系統(tǒng)工程學(xué)報, 2014, 9(3):344-352.

為提高多維人民幣匯率預(yù)測的精度和降低網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練負擔(dān),建立了一種融合獨立成分分析(ICA)與BP網(wǎng)絡(luò)理論的多維時間序列預(yù)測模型.首先提取訓(xùn)練集的獨立成分,在識別最優(yōu)滯后期組合的基礎(chǔ)上,分別對各獨立成分訓(xùn)練得到穩(wěn)定的BP神經(jīng)預(yù)測網(wǎng)絡(luò),然后結(jié)合轉(zhuǎn)換矩陣,對測試集進行預(yù)測測試.以2008年以來的多維人民幣匯率數(shù)據(jù)為計算實例,研究結(jié)果表明IC-BP網(wǎng)絡(luò)具有較好的預(yù)測精度;基于降維技術(shù)的IC-BP網(wǎng)絡(luò)可降低模型整體的訓(xùn)練負擔(dān)且具有良好的預(yù)測精度.該方法能夠?qū)崿F(xiàn)了ICA技術(shù)與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型的優(yōu)勢融合,在多維人民幣匯率預(yù)測方面表現(xiàn)出較強的能力.

4、A multi-period fuzzy portfolio optimization model with minimum transaction lots，European Journal of Operational Research，242 (2015) 933–941. SSCI 、SCI收錄

根據(jù)證券市場的實際交易情況，考慮了具有最小交易手數(shù)的多期模糊投資組合選擇問題。依據(jù)可能性理論，我們構(gòu)建了一個均值-半方差投資組合選擇模型，模型以追求終端財富最大和最小化整個投資期限的風(fēng)險為決策目標。在所提出的模型中，我們考慮了資產(chǎn)收益、風(fēng)險、交易成本、分散化程度、基數(shù)約束及最小交易手數(shù)目。為了反映投資者對兩個目標的偏好水平，我們利用模糊決策技術(shù)來將所提出的模型轉(zhuǎn)換為一個單目標混合整數(shù)非線性規(guī)劃問題。然后，我們設(shè)計了一個遺傳算法來對模型進行求解。最后，我們給出了一個中國證券市場中的實證應(yīng)用來說明所提出模型的思想及所設(shè)計算法的有效性。

5、Parameter Estimation for Long-Memory Stochastic. Volatility at Discrete Observation. Abstract and Applied Analysis, 2014:1-10. SCI收錄

應(yīng)實證金融的需要，在連續(xù)時間框架下，僅從離散觀測到的資產(chǎn)價格出發(fā)，研究了長記憶隨機波動率模型的參數(shù)估計方法。在赫斯特指數(shù)已知的假設(shè)條件下，本文構(gòu)建了服從分數(shù)O-U過程的長記憶隨機波動率模型的最小二乘估計。該參數(shù)統(tǒng)計量在大樣本下具有一致收斂性和漸進正態(tài)性。由Monte-Carlo模擬結(jié)果可驗證，該方法具有較高的準確度和較好的大樣本性質(zhì)。

6、Pricing Convertible Bonds with Credit Risk under Regime Switching and Numerical Solutions，Mathematical Problems in Engineering，DOI:10.1155/2014/381943，2014. SCI、SSCI收錄

研究了狀態(tài)轉(zhuǎn)換環(huán)境下在可轉(zhuǎn)換債券市場中具有違約風(fēng)險的可轉(zhuǎn)換債券定價問題。我們獲得了可轉(zhuǎn)換債券價格滿足的Black-Scholes類型的偏微分方程，提出了具有回售條件和贖回條件的可轉(zhuǎn)換債券定價模型。我們探討了稀釋效應(yīng)和債務(wù)杠桿對于可轉(zhuǎn)換債券價值的影響,也給調(diào)整方法。此外,我們提出了求解可轉(zhuǎn)換債券定價模型的兩種數(shù)值解的方法，并證明其一致性。最后,定價結(jié)果通過比較有限差分法和三叉樹的結(jié)果，顯示狀態(tài)轉(zhuǎn)換對可轉(zhuǎn)換債券的影響程度取決于生成矩陣或狀態(tài)轉(zhuǎn)換的強度。

7、中國股市暴漲暴跌的交互作用及其預(yù)測，系統(tǒng)管理學(xué)報，2014年05期

運用互相刺激的Hawkes過程研究中國股市暴漲和暴漲之間的交互作用。結(jié)果表明,在暴漲和暴跌幅度都服從廣義帕累托分布的情形下,Hawkes過程能很好地擬合兩者之間的相互作用。由模型可得,無論發(fā)生暴漲還是暴跌事件,都將顯著地刺激下一個暴漲和暴跌的發(fā)生,這說明,中國股市體現(xiàn)出很明顯的大波動聚集特征;此外,暴漲和暴跌都對同類事件的刺激持續(xù)更長時間。最后,運用該模型對中國股市未來發(fā)生暴漲和暴漲的時間進行相應(yīng)預(yù)測。

8、基于多元分析的人民幣匯率波動率預(yù)測. 數(shù)理統(tǒng)計與管理, 2014, 33(3):467-477.

對人民幣匯率波動率建立了BEKK,CCC,O-GARCH,IC-GARCH模型。針對人民幣匯率波動率的非對稱性,改進了IC-GARCH模型,建立了IC-GJRGARCH,IC-IGARCH模型。給出了以上各模型的預(yù)測結(jié)果及評價,并分析IC情形下,殘差類型及降維技術(shù)對預(yù)測效果的影響。人民幣匯率波動率的預(yù)測實證表明,BEKK模型和IC-GJRGARCH模型比其他模型的預(yù)測效果要理想;殘差類型為廣義誤差分布與t分布的預(yù)測效果都要優(yōu)于高斯分布的預(yù)測效果;模型降維后預(yù)測效果與降維前的預(yù)測效果相差不大,甚至優(yōu)于后者。

9、Stock Market Interactions Driven by Large Declines, Emerging Markets Finance and Trade,(50):159-171, 2015. SSCI收錄

本文旨在研究中國（大陸）股市暴跌和美國、英國、日本、香港股市暴跌之間的關(guān)系，同時試圖預(yù)測中國股市未來發(fā)生的暴跌。本文采用互相刺激的帶標記Hawkes過程研究不同股市之間的交互作用，其中發(fā)生暴跌看作Hawkes過程刻畫的事件且暴跌幅度服從廣義帕累托分布。研究發(fā)現(xiàn)，不同市場間的暴跌交互作用是不對稱的。中國股市發(fā)生的暴跌會刺激美國、英國和日本股市發(fā)生暴跌，尤其是刺激香港股市的暴跌。然而，僅僅香港股市的暴跌會較顯著地刺激中國股市發(fā)生暴跌。

10、基于ICA的多元金融市場波動溢出及實證研究，系統(tǒng)工程，2015，已錄用

開展了多元市場之間（外匯市場、貨幣市場、股票市場、債券市場、基金市場）的波動溢出效應(yīng)及量價關(guān)系研究，運用獨立成分分析（ICA）方法建立基于ICA的IC-EGARCH波動溢出擴展模型。實證分析了我國上證綜指、上證基金、上證國債、美元兌人民幣匯率和上海銀行間同業(yè)拆借利率間的波動溢出效應(yīng)。

11、The valuation of equity warrants under the fractional Vasicek process of the short-term interest rate. Physica A, 2014, 394(15), 320-337. SCI收錄

已有的關(guān)于股本權(quán)證定價模型的研究都是在固定無風(fēng)險利率下進行的，然而股本權(quán)證相比期權(quán)，存續(xù)期較長，因此采用隨機模型刻畫無風(fēng)險利率的變化行為模式更合理。為了考慮隨機利率的長期記憶性，本章通過假設(shè)標的資產(chǎn)價格服從幾何布朗運動，且隨機利率服從分數(shù)Vasicek模型下的股本權(quán)證定價問題。利用風(fēng)險對沖、隨機分析和偏微分方程技術(shù)推導(dǎo)了分數(shù)Vasicek隨機利率模型下股本權(quán)證的定價公式。進一步，為了將定價模型應(yīng)用于實踐，本文討論了定價模型的參數(shù)估計問題，并利用我國權(quán)證市場的實際數(shù)據(jù)，進行了實證研究。實證研究表明：分數(shù)Vasicek模型下的定價結(jié)果較其他模型更接近于真實值。這說明分數(shù)隨機利率模型的引入對定價結(jié)果有所改善，體現(xiàn)了定價模型的優(yōu)越性。

12、Parameter identification for the discretely observed geometric fractional Brownian motion. Journal of Statistical Computation and Simulation, 2015, 85(2): 269-283. SCI收錄

本文在離散大樣本情況下，采用二次變差和極大似然法相結(jié)合，對幾何分數(shù)布朗運動模型的參數(shù)進行了估計研究。然后。采用Mallivan隨機變分法對參數(shù)估計量的性質(zhì)進行了分析，證明了估計量的收斂性。并利用蒙特卡羅模擬進行數(shù)值模擬實驗，說明了本文方法的可行性和正確性。進一步將本文方法與已有的方法進行了對比分析，說明了本文方法的有效性。最后，針對我國金融市場的實際，進行了實證研究。

13、Parameter identification for drift fractional Brownian motions with application to the Chinese stock markets. Communications in Statistics-Simulation and Computation, 2015, 44(8):2117-2136. SCI收錄

盡管帶飄移項分數(shù)運動參數(shù)估計問題的研究已有不少成果，但是本文給出了估計帶飄移項分數(shù)運動模型的新方法。通過二次變差理論和遍歷理論，本文提出了基于二次變差和遍歷定理的參數(shù)估計量，并證明了參數(shù)估計量的收斂性。然后，利用蒙特卡羅模擬進行數(shù)值模擬實驗，說明了本文方法的可行性和正確性。進一步將本文方法與已有的方法進行了對比分析，說明了本文方法的有效性。最后，針對我國金融市場的高頻數(shù)據(jù)，進行了實證檢驗，說明模型的準確性和可靠性。

14、Two-period trading sentiment asset pricing model with information, Economic Modelling,36：1-7,2014. SSCI收錄

本文提出了一個兩期交易的情緒資產(chǎn)定價模型，拓展了Kyle (1985)的噪音理性預(yù)期模型�？紤]了一類非理性的情緒投資者，使得我們可以分析理性投資者和情緒投資者權(quán)衡博弈時資產(chǎn)價格的變動情況，得到了情緒均衡價格的解析解，并且以期初價格為錨定點描述了價格的時間路徑。不同于以往的情緒資產(chǎn)定價模型，我們模型的主要結(jié)論如下：首先，情緒與信息的線性相關(guān)程度越大，信息融入價格的部分越多。其次，情緒需求的強度越大市場的深度越大，因此情緒交易增強了市場的流動性。第三，投資者情緒的溫和高漲，使風(fēng)險資產(chǎn)的價格回歸理性預(yù)期價值，會增加市場的有效性；而當投資者情緒劇烈膨脹時引起資產(chǎn)價格的過度反應(yīng)，降低市場的有效性。最后，各時期風(fēng)險資產(chǎn)的價格走勢取決于理性投資者和情緒投資者各期選擇的最優(yōu)交易量的大小，當情緒需求的強度大于某一固定數(shù)值時，會造成資產(chǎn)價格的過度反應(yīng)，連續(xù)的過度反應(yīng)導(dǎo)致資產(chǎn)價格短期的動量效應(yīng)，長期的反轉(zhuǎn)效應(yīng)。

15、Investor sentiment, information, and asset pricing model, Economic Modelling, 35：436-442, 2013. SSCI收錄

在傳統(tǒng)的噪音理性預(yù)期模型框架下，我們加入了一類不知情的情緒投資者，構(gòu)建了一個一般化的靜態(tài)的情緒資產(chǎn)定價模型。模型中，情緒和信息是相對應(yīng)的。理性投資者利用有價值的信息進行交易，另一方面，情緒投資者誤把情緒當作信息，對風(fēng)險資產(chǎn)的認知價值包含有個人的主觀信念，基于情緒進行交易。我們分析了不同類型的投資者的相互作用如何維持錯誤價格，并且分析了情緒投資者通過觀測價格學(xué)習(xí)信息時金融資產(chǎn)如何定價。我們的模型得到以下有意義的結(jié)論。

首先，當市場僅存在理性投資者時，市場完全有效；當市場僅存在情緒投資者時，市場完全無效，同時情緒敏感性系數(shù)隨著情緒的增大而減小，存在明顯的非對稱性。其次，當情緒投資者的人數(shù)比例小于某一固定數(shù)值時，在信息到達及到達之后資產(chǎn)價格的變動方向相同，短期內(nèi)表現(xiàn)為資產(chǎn)價格的動量效應(yīng)；當情緒投資者的人數(shù)比例大于某一固定數(shù)值時，在信息到達及到達之后資產(chǎn)價格的變動方向相反，長期內(nèi)表現(xiàn)為資產(chǎn)價格的反轉(zhuǎn)效應(yīng)。第三，理性投資者比重越大，信息質(zhì)量越高，情緒膨脹系數(shù)越小，市場越有效。第四，當情緒投資者通過觀測價格學(xué)習(xí)信息時，使得信息全部融入了價格之中，在此情形下，信息的質(zhì)量不再發(fā)生作用。最后，在存有眾多情緒投資者的市場中，資產(chǎn)的均衡價格具有人數(shù)比例加權(quán)的平均結(jié)構(gòu)。不論是代表性的情緒投資者模型，還是包含理性投資者和情緒投資者的模型，均表明均衡價格的情緒部分使得資產(chǎn)的價格偏離其內(nèi)在價值。

16、Higher Order Expectations in Sentiment Asset Pricing Model, Economic Modelling, 2014,39：95-100. SSCI收錄

傳統(tǒng)理性定價模型在解釋資產(chǎn)價格路徑的時候表現(xiàn)得較為單一，這與現(xiàn)實市場的表現(xiàn)并不相符，大量實驗實證金融研究已證明投資者情緒定當對資產(chǎn)價格有影響，此外，選美競賽思想也有相關(guān)文獻證明其在資產(chǎn)定價模型中具有一定作用�；�于以上觀點，本文首先構(gòu)建基于選美競賽的靜態(tài)理性定價模型，然后以此理性定價模型為基礎(chǔ)構(gòu)建了更具解釋能力的靜態(tài)情緒定價模型，以此體現(xiàn)情緒模型的優(yōu)勢并分析情緒和階數(shù)變化時對資產(chǎn)均衡價格的影響，模擬結(jié)果顯示投資者情緒越高，則資產(chǎn)均衡價格將越大，并且情緒對價格的影響具有非對稱效應(yīng)，高漲的情緒對資產(chǎn)價格的影響程度要比低落情緒大，其次，在同時引入選美競賽思想和采用高階期望的模型中，由于高階期望的存在，均衡價格曲線將趨于平緩，使 1 期的均衡價格“惰性”地停留在初始價格，投資者情緒對資產(chǎn)價格的影響因而受到抑制。最后，本文構(gòu)建一個異質(zhì)性投資者共存情況下的模型來說明采用高階期望比一階期望更具優(yōu)勢，能夠獲得更多的財富，以此來說明選美競賽理論即使在行為定價模型中仍具有合理性。總而言之，在靜態(tài)情緒定價模型中，投資者情緒及高階期望對均衡價格有重要的影響。

17、The term structure of sentiment effect in stock index futures market, The North American Journal of Economics and Finance, 2014, 30： 171-182. SSCI收錄

本文在構(gòu)建理論模型方面：以股指期貨情緒為切入點，構(gòu)建基于股指期貨情緒的股指期貨定價模型，包括靜態(tài)股指期貨定價模型。推導(dǎo)過程中主要采用的是最優(yōu)化方法和對數(shù)近似方法。在數(shù)值模擬方面：利用Matlab數(shù)學(xué)軟件對所構(gòu)建的情緒股指期貨定價模型的數(shù)值解等進行數(shù)值模擬，得到情緒-價格敏感系數(shù)和情緒如何影響交易量等各種圖形。在實證分析方面：利用SAS統(tǒng)計軟件和Matlab軟件，主要采用多元統(tǒng)計分析、主成份分析，混頻數(shù)據(jù)抽樣模型和面板數(shù)據(jù)分析檢驗等分析方法，利用現(xiàn)實金融市場數(shù)據(jù)，研究股指期貨情緒與股指期貨收益和波動的聯(lián)動性關(guān)系。本文的股指期貨資產(chǎn)定價模型的構(gòu)建有助于金融衍生品的產(chǎn)品設(shè)計，有利于結(jié)合投資者情緒為投資者提示風(fēng)險，有利于金融監(jiān)管部門及時監(jiān)控風(fēng)險，制定合理的保證金水平，具有重要的現(xiàn)實指導(dǎo)意義, 為下一階段基于中國資本市場特征的金融復(fù)雜系統(tǒng)的控制測量模型與對策研究提供了堅實的理論模型基礎(chǔ)。

18、Multi-period portfolio optimization under possibility measures. Economic Modelling, 2013, 35(9):401–408. SSCI收錄.

本文基于可能性均值-方差方法對多階段模糊投資組合選擇問題進行了討論。首先，推導(dǎo)出一定周期后的終端財富的可能性均值和可能性方差的表達式。進一步，在每個階段起始點，針對不斷變化的條件，通過購買和出售兩種形式進行投資組合調(diào)整。由于市場摩擦這樣的調(diào)整會產(chǎn)生購買和銷售交易費用，我們推導(dǎo)出考慮交易費用的一定周期后終端財富的可能性均值和可能性方差的表達式，并進一步提出了帶交易費用的多階段可能性均值-方差模型。在風(fēng)險資產(chǎn)是對稱三角模糊變量和區(qū)間變量的假設(shè)下，我們還給出了模型的具體表達式。同時修改粒子群優(yōu)化算法以求解所提出的交易費用的多階段可能性投資組合選擇模型。數(shù)值例子說明了提出的模型和算法的有效性，并表明交易費用對投資策略有著顯著的影響。

19、Hedging Long-Term Exposures of a Well-Diversified Portfolio with Short-Term Stock Index Futures Contracts，Mathematical Problems in Engineering，2014年，DOL：10.1155/2014/843240. SSCI收錄

由于股指期貨具有交易成本低和違約風(fēng)險小的特點，所以股指期貨常常用來分散化證券市場投資組合的風(fēng)險管理。采用股指期貨進行風(fēng)險管理的關(guān)鍵問題是如何確定最優(yōu)的股指期貨合約數(shù)量來達到最優(yōu)的風(fēng)險管理效果。目前的研究假設(shè)最優(yōu)的股指期貨合約數(shù)量在套期保值期限內(nèi)是不變的，另外未考慮如何采用展期策略來管理分散化投資組合的長期風(fēng)險，并且展期套期保值策略主要用在商品的套期保值領(lǐng)域，較少使用在股指期貨套期保值領(lǐng)域。本論文研究了分散化投資組合的長期風(fēng)險管理問題，建立了一個新的展期套期保值模型，并采用等價轉(zhuǎn)換技術(shù)和動態(tài)規(guī)劃方法給出了最優(yōu)解。

20、A Low-rank Decomposition Based Transductive Support Tensor Machine for Semi-Supervised Classification, IEEE Transactions on Image Processing, 2015. 24(6):1825-1838. SCI收錄

針對張量數(shù)據(jù)的半監(jiān)督分類問題，基于支持向量機的理論框架，課題組提出了基于張量低秩近似的轉(zhuǎn)導(dǎo)支持張量機模型。該模型有效克服了交替投影算法的不足，充分利用了凸優(yōu)化的算法和張量的秩一分解，顯著提高了模式識別的精度。在公開數(shù)據(jù)集上的大量實驗驗證了新算法的有效性。

21、A robust least squares support vector machine for regression and classification with noise, Neurocomputing, 2014, 140: 41-52. SCI收錄

加權(quán)最小二乘支持向量機（WLS-SVM）是LS-SVM的一種改進模型，通過對樣本損失賦予不同權(quán)值，控制噪聲點和孤立點損失，以提高模型的魯棒性�？紤]到加權(quán)最小二乘支持向量機中的權(quán)重設(shè)置是一個困難的問題，課題組從WLS-SVM出發(fā)，基于截斷最小二乘損失的思想，提出了既可以求解回歸問題，又可以求解分類問題的魯棒最小二乘支持向量機模型（RLS-SVM）。新模型的最大優(yōu)點是不需要設(shè)置樣本的權(quán)重。在大量公開數(shù)據(jù)集上的實驗表明：從統(tǒng)計上來說，新模型的魯棒性顯著高于LS-SVM和WLS-SVM。

22、A GA-based feature selection and parameter optimization for linear support higher-order tensor machine, Neurocomputing, 2014. 144: 408-416. SCI收錄

針對張量數(shù)據(jù)的高維性和高冗余性，考慮到張量的秩一分解能更好地體現(xiàn)張量數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)信息和內(nèi)在相關(guān)性，從而有效解決“過擬合”問題、“維度災(zāi)難”和小樣本問題，課題組提出了基于遺傳算法的特征選擇方法。在大量的實驗數(shù)據(jù)集上的結(jié)果表明：新算法能夠很好地提取張量的結(jié)構(gòu)信息，顯著地提高了模型的識別率和計算速度。

23、A bilateral-truncated-loss based robust support vector machine for classification problems, Soft Computing, 2014. DOI: 10.1007/s00500-014-1448-9. SCI收錄

雙邊加權(quán)模糊支持向量機是針對銀行信用卡欺詐問題提出來的，其主要缺點有兩個：一是模型的計算復(fù)雜度比較高，二是隸屬度設(shè)置比較困難。在早期，我們解決了模型的求解問題。針對第二個問題，課題組提出了一個基于雙邊截斷損失的魯棒支持向量機模型 （BTL-RSVM )。為了求解新的模型，課題組首先利用CCCP 策略和光滑損失的方法將其轉(zhuǎn)化成迭代求解的凸二次規(guī)劃問題。然后從理論上分析了BTL-RSVM模型和BW-FSVM模型的最優(yōu)解關(guān)系，并通過實驗來測試 BTL-RSVM模型的魯棒性及其抗噪性。結(jié)果表明：新模型具有很好的魯棒性。

24、集成有限個專家意見的在線投資組合策略，系統(tǒng)工程理論與實踐，2015年01期

基于弱集成算法的在線學(xué)習(xí)特征,該文探討了它在在線投資組合選擇中的應(yīng)用,考慮了根據(jù)有限個專家意見進行決策的情形.首先將弱集成算法應(yīng)用到投資于單只股票的專家意見,得到了在線投資組合的單一集成策略,并給出了該策略的競爭性能分析,證明了單一集成策略能夠追蹤最好的股票,實際投資決策中,投資者可能會選擇多只股票進行組合投資,進一步將弱集成算法應(yīng)用到投資于不同股票數(shù)目的專家意見,得到了在線投資組合的混合集成策略;證明了混合集成策略實現(xiàn)的累積收益與最優(yōu)專家意見實現(xiàn)的累積收益相當.在長期投資組合上的數(shù)值算例表明了該文給出的單一集成策略能夠?qū)崿F(xiàn)與最好股票相當?shù)氖找?混合集成策略能夠?qū)崿F(xiàn)與最優(yōu)定常再調(diào)整策略相當?shù)氖找?且與泛證券投資組合策略相比,能夠獲得更多的收益,具有較好的競爭性能。

25、次分數(shù)布朗運動下帶交易費用的備兌權(quán)證定價，中國管理科學(xué)，2014年05期

為了體現(xiàn)金融資產(chǎn)的長記憶性,采用次分數(shù)布朗運動刻畫備兌權(quán)證標的資產(chǎn)價格變化的行為模式。利用隨機分析理論和偏微分方程方法,建立了次分數(shù)布朗運動下帶交易費用的備兌權(quán)證定價模型,進一步研究了定價模型的參數(shù)估計問題。最后,采用我國權(quán)證市場實際數(shù)據(jù)進行了實證分析,通過比較不同定價模型的結(jié)果說明了長記憶性和交易費用對定價結(jié)果有著顯著的影響。

26、基于EEMD的投資者情緒與股指波動的關(guān)系研究，系統(tǒng)工程理論與實踐，Vol.34, No.10, 2014

基于集成經(jīng)驗?zāi)�態(tài)分解（EEMD）對非線性、非平穩(wěn)性金融時間序列的有效處理，運用EEMD方法分別將投資者情緒和股指價格序列分解成若干個獨立的、不同尺度的IMF分量和一個殘余項，提取出序列在不同時間尺度下的波動特征，并將得到的IMF和殘余項按照高低頻重構(gòu)為序列的短期波動項，中期重大事件影響項和長期趨勢項，進一步結(jié)合計量模型考察投資者情緒和股指價格序列在不同時間尺度下的波動關(guān)聯(lián)性。實證結(jié)果表明，投資者情緒與股指價格波動在不同時間尺度下呈現(xiàn)出不同的波動關(guān)系：短期投資者情緒與股指價格波動存在雙向影響，中期投資者情緒波動領(lǐng)先于股指價格波動，而長期則轉(zhuǎn)變?yōu)楣芍竷r格領(lǐng)先投資者情緒波動。

27、國金融市場系統(tǒng)復(fù)雜性的演化機理與管理研究，投稿《管理科學(xué)學(xué)報》，第2次返修

論文以貨幣、證券及外匯三個主要子市場及構(gòu)成的整體金融市場為主要對象，探究其在結(jié)構(gòu)、作用和功能方面的演化機理與管理問題。論文把市場在結(jié)構(gòu)、作用和功能方面的演化機理解讀為相關(guān)性、非線性和適應(yīng)性。首先，面向相關(guān)性提出了三個市場間的三體“束縛”模型，涵蓋了“三元悖論”的結(jié)構(gòu)并具體討論了市場波動的情形。將該模型推至整個市場時，把這一復(fù)雜關(guān)系看作是一個能隱映彼此的復(fù)雜動態(tài)網(wǎng)絡(luò)。其次，面向非線性提出了基于朗之萬方程的動力學(xué)一般模型，分析了市場自組織演化結(jié)構(gòu)并劃分了內(nèi)生演進及外生隨機兩類非線性作用，給出了相關(guān)的應(yīng)對策略。再者，面向適應(yīng)性提出了包含輸入、輸出和反饋的動態(tài)模式，反映了不同非線性作用下金融市場演化的路徑及動態(tài)適應(yīng)的能力，揭示了市場絕對運動與相對靜止后所表現(xiàn)出的簡單、混沌、以及介于兩者之間的復(fù)雜狀態(tài)。以相關(guān)性、非線性和適應(yīng)性為新的基準視角，進一步給出其與系統(tǒng)復(fù)雜性特征間的表征關(guān)系，并圖示中國金融市場的時空演變結(jié)構(gòu)。由此結(jié)合“靴袢”等理念，從金融系統(tǒng)的環(huán)境、組成、關(guān)聯(lián)、演化、穩(wěn)定、風(fēng)險各方面構(gòu)建起應(yīng)對復(fù)雜性的宏觀管理框架。

28、銀行表外業(yè)務(wù)與貨幣政策信貸傳導(dǎo)機制有效性研究，投稿《經(jīng)濟研究》，第2次返修

商業(yè)銀行表外業(yè)務(wù)的發(fā)展改變了傳統(tǒng)貨幣政策信貸傳導(dǎo)機制的作用機理，不僅使貨幣政策信貸渠道的傳導(dǎo)更加復(fù)雜化，同時影響了貨幣政策的調(diào)控效果。本文構(gòu)建了考慮銀行表外業(yè)務(wù)影響的銀行信貸傳導(dǎo)模型，并應(yīng)用我國16家主要商業(yè)銀行2008年—2013年的實際數(shù)據(jù)對貨幣政策信貸渠道的有效性進行了實證檢驗。研究結(jié)果顯示銀行通過表外業(yè)務(wù)緩沖緊縮性貨幣政策對表內(nèi)信貸增長的影響。表外業(yè)務(wù)不僅對表內(nèi)信貸產(chǎn)生了替代效應(yīng)，滿足了部分表內(nèi)受限的信貸需求，同時也通過提供新的資金來源產(chǎn)生了互補效應(yīng)。緊縮性貨幣政策條件下，銀行流動性、監(jiān)管資本要求對信貸增長的約束效應(yīng)在表外業(yè)務(wù)的影響下約束效果下降。

29、股票市場、貨幣市場和外匯市場動態(tài)演化研究，投稿《系統(tǒng)工程學(xué)報》，在審

論文研究了我國股票市場、貨幣市場及外匯市場之間的動態(tài)演化問題，基于我國金融市場2000年1月至2014年5月的月度數(shù)據(jù)，選取了能夠反映各個市場特征的19個重要指標進行因果關(guān)系檢驗，選出12個既反映所在市場狀況又與另外兩個市場緊密聯(lián)系的決策指標。在此基礎(chǔ)上，構(gòu)建了股票、貨幣及外匯市場的三個綜合指數(shù)，建立了兩個以數(shù)據(jù)驅(qū)動的三市場動態(tài)演化模型，并結(jié)合COMDE算法提出了模型的求解方法。實證結(jié)果表明：所構(gòu)建的綜合指數(shù)能較好反映三個市場的波動性；帶約束動態(tài)演化模型較好地刻畫三個市場的動態(tài)演化結(jié)構(gòu)，得出三個市場之間的相互影響關(guān)系。該研究成果提供了另一種研究動態(tài)演化問題的方法，同時突破主要以分析性質(zhì)為主的動態(tài)演化問題研究，可為政府和投資者提供及時調(diào)控三個市場和規(guī)避風(fēng)險的決策咨詢服務(wù)。

30、基于三元悖論的金融政策目標的非線性結(jié)構(gòu)分析，投稿《系統(tǒng)工程理論與實踐》，在審

論文結(jié)合我國增持外匯儲備的事實引入外匯干預(yù)指數(shù)，基于1998年1月至2014年4月的數(shù)據(jù)，采用差分進化算法估計我國貨幣政策的獨立性、外匯干預(yù)指數(shù)與資本開放度各政策目標間的非線性演化關(guān)系。動力學(xué)結(jié)果表明：在政策偏好上，我國注重維護匯率的穩(wěn)定性，資本開放度與貨幣政策獨立性漸近趨于中等的水平。它們之間存在著短期(約1年)與長期(約5年)不同結(jié)構(gòu)的非線性均衡關(guān)系。短期內(nèi)存在趨于一個穩(wěn)定值的趨勢，長期上因具初值敏感依賴性使其有可能趨于不同配比的情形，由此構(gòu)成各政策目標間的三難困境。最后，依據(jù)市場間相互“束縛”的態(tài)勢提出具體的協(xié)調(diào)性策略和穩(wěn)定性策略。在理論研究上，論文不僅將我國三個主要金融市場置于新的格局并提出新的邏輯關(guān)系，還以此反映了不同市場政策目標間的權(quán)衡。在實際應(yīng)用方面，對于三個量化指標演化方程的估計及實證分析回答了：三個政策目標之間存在怎樣的正負反饋路徑，各自間又處于怎樣的非線性結(jié)構(gòu)關(guān)系；各個政策演化階段經(jīng)歷了怎樣的結(jié)構(gòu)性改革，是打破了市場短期反應(yīng)的趨勢還是在較長的時間內(nèi)順應(yīng)了變化的趨勢；對于外匯儲備增持的事實，需要政府逐步退出還是繼續(xù)保持干預(yù)的態(tài)度等一系列具體問題。

31、我國金融市場的風(fēng)險測度、傳染路徑與預(yù)警機制，已經(jīng)投稿金融研究雜志

針對外匯市場匯率風(fēng)險、貨幣市場流動性風(fēng)險和股票市場股指風(fēng)險，從風(fēng)險測量、風(fēng)險傳染和風(fēng)險預(yù)警三個方面對金融風(fēng)險進行了深入系統(tǒng)的研究。結(jié)合我國國情，分別構(gòu)造了描述匯率風(fēng)險、流動性風(fēng)險和股指風(fēng)險的壓力指數(shù)，從而刻畫外匯市場、貨幣市場和股票市場的風(fēng)險水平與分布狀態(tài)。金融市場壓力指數(shù)在屬性上屬于反映市場運行和風(fēng)險變化的同步指標，同時也是判斷其他金融指標先行或滯后屬性的基準指標。參考置信區(qū)間的構(gòu)造方法，在現(xiàn)有研究的基礎(chǔ)上將風(fēng)險程度判斷標準擴展為高、中、低三類。使用1997年1月至2015年3月我國金融市場數(shù)據(jù)計算壓力指數(shù)，刻畫了各市場風(fēng)險的類型、程度及分布狀態(tài)，并與實際相結(jié)合深入剖析了幾次危機發(fā)生的背景事件。壓力指數(shù)顯示，2015年3月我國外匯市場處于低風(fēng)險狀態(tài)，貨幣市場處于流動性短缺的中風(fēng)險狀態(tài)，股票市場處于漲勢的高風(fēng)險狀態(tài)。

金融市場的波動會通過一些金融指標的變化先行反映出來，因此可以通過選擇先行指標對市場波動的轉(zhuǎn)折點和未來的走向進行預(yù)警，發(fā)揮類似“報警器”的監(jiān)測作用。通過時差相關(guān)分析在金融壓力指數(shù)的基礎(chǔ)上遴選出各風(fēng)險變動的先行指標。在理清子市場間風(fēng)險的先行作用的基礎(chǔ)上，通過驗證資本流動對風(fēng)險傳染的載體作用，結(jié)合現(xiàn)實中資本流動的路線，總結(jié)出金融風(fēng)險的傳染路徑和作用機理。風(fēng)險的傳染路徑剔除了研究中發(fā)現(xiàn)的間接傳染路徑，僅保留直接傳染路徑，將復(fù)雜的風(fēng)險傳染問題簡單化。研究為金融市場監(jiān)管者、參與者理清了金融風(fēng)險的起源和傳播規(guī)律。研究結(jié)果表明，跨國和跨市場的資本流動是風(fēng)險在不同子市場間傳染的載體和媒介。金融市場存在以外匯市場匯率風(fēng)險與信貸市場信用風(fēng)險為起源的兩條傳染路徑。具體傳染路徑為，一、外匯市場（匯率風(fēng)險）→貨幣市場（流動性風(fēng)險）→信貸市場（額度風(fēng)險）、股票市場（股指風(fēng)險）；二、信貸市場（信用風(fēng)險）→貨幣市場（流動性風(fēng)險）→外匯市場（匯率風(fēng)險）、股票市場（股指風(fēng)險）、信貸市場（額度風(fēng)險）。

將先行指標進行短期（1-6個月）和中長期（7-12個月）分類，然后使用逐步回歸剔除造成多重共線性的指標，得到預(yù)警指標。并使用CI合成法將預(yù)警指標合成預(yù)警指數(shù)。由于先行指標體現(xiàn)了風(fēng)險的傳染特性，因此由先行指標選取的預(yù)警指標考慮了風(fēng)險傳染的因素。預(yù)警指數(shù)不僅能夠?qū)κ袌龆唐冢?-6個月）和中長期（7-12個月）的風(fēng)險狀態(tài)進行預(yù)警，還可以對風(fēng)險程度和類型進行區(qū)分。從準確率、誤報率和漏報率三方面對預(yù)警指數(shù)進行檢驗，結(jié)果表明預(yù)警指數(shù)表現(xiàn)良好。2015年3月預(yù)警結(jié)果表明我國外匯市場短期面臨貶值的中風(fēng)險，中長期處于低風(fēng)險狀態(tài)；貨幣市場短期和中長期均處于低風(fēng)險狀態(tài)；股票市場短期面臨漲勢的高風(fēng)險、中長期面臨漲勢的中風(fēng)險。預(yù)警結(jié)果與我國現(xiàn)實情況基本吻合。

32、加快建設(shè)我國金融市場系統(tǒng)性風(fēng)險防范體系的思路，作為成果要報上報，2015.

防范我國金融市場系統(tǒng)性風(fēng)險，需要準確把握有效防范系統(tǒng)性風(fēng)險面臨的主要問題，主動協(xié)調(diào)和完善監(jiān)管模式，及時建立相配套的制度和措施，形成我國金融市場系統(tǒng)性風(fēng)險防范體系。依據(jù)目前我國金融市場發(fā)展情況和監(jiān)管現(xiàn)狀，對建設(shè)金融市場系統(tǒng)性風(fēng)險防范體系面臨著的重要問題進行剖析。問題如下：一、我國現(xiàn)行的分業(yè)經(jīng)營、分業(yè)監(jiān)管的金融模式，難以滿足金融市場一體化、綜合經(jīng)營發(fā)展趨勢及有效監(jiān)管系統(tǒng)性風(fēng)險的現(xiàn)實需要。二、我國對金融風(fēng)險的監(jiān)管目前主要采用單項指標進行監(jiān)測和風(fēng)險管理，難以防控金融市場系統(tǒng)性風(fēng)險的傳染，難以對金融風(fēng)險進行系統(tǒng)性的預(yù)警監(jiān)測。三、我國監(jiān)測金融市場系統(tǒng)性風(fēng)險的指標數(shù)量少、數(shù)據(jù)量小，難以及時收集金融市場數(shù)據(jù)信息和掌握變動情況。解決我國金融市場系統(tǒng)性風(fēng)險防范體系建設(shè)主要問題的思路和對策如下：一、設(shè)立統(tǒng)籌金融市場全局監(jiān)管的金融監(jiān)管部門。二、建立我國多層次垂直型的金融市場系統(tǒng)性風(fēng)險預(yù)警機制。三、開發(fā)權(quán)威的金融市場官方數(shù)據(jù)平臺。 

課題組供稿