数理金融论文范文参考 数理金融毕业论文范文[精选]有关写作资料

目录

1. 第一篇数理金融论文范文参考：量化投资：从行为金融到高频交易
2. 第二篇数理金融论文样文：金融抑制下我国流动性过剩形成机制及对通货膨胀影响的研究
3. 第三篇数理金融论文范文模板：影子银行对我国宏观流动性的影响研究
4. 第四篇数理金融论文范例：正倒向随机微分方程和高维模型的统计推断
5. 第五篇数理金融论文范文格式：地理加权空间经济计量模型的GMM估计及区域金融发展收敛性实证研究

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第一篇数理金融论文范文参考：量化投资：从行为金融到高频交易

量化投资作为一种新的投资方法,在海外的发展已有30多年的历史,由于投资业绩稳定,其所占市场规模和份额不断扩大.在国内,量化投资虽仍处于起步阶段,但其发展迅速,所受市场的重视程度也超过其他投资方法.交易策略是量化投资中的核心问题.一项投资是否成功,其效果如何,很大程度上由交易策略决定.鉴于投资策略的重要性,本文尝试研究行为金融和高频交易中的的几种交易策略,并讨论了它们在实际投资中的应用.

在行为金融中,我们重点讨论动量策略的相关问题(可参考Wang,S.and Zheng, W.A.[93]).在实际金融市场中,有很多频繁出现的金融现象无法用传统金融给出解释,人们把这些金融现象称为金融异象.在这些金融异象中,动量效应、反转效应是两类重要的现象.关于动量效应,已经有大量学者研究了它的存在性及来源.在关于它的来源中,Hong-Stein模型是典型的将动量和反转效应组合在一起的模型.在Hong-Stein模型下,市场能产生动量效应及反转效应.然而,在其能解释动量效应的同时,该模型也易于产生两种极端情形.一方面,基本均衡价格函数下的收益率序列中的自相关性过于显著,使得价格变动方向可以用最临近时期的价格变动方向预测；另一方面,在推广的均衡模型中,收益率序列的自相关性过于不明显,这使得收益率序列几乎成为相互独立序列.对于这两种情形,我们构造了相应的检验统计量,并在各国家指数上进行了检验.检验结果标明,这两种极端情形均被拒绝.此外,我们还检验了传统动量策略在A股市场及商品期货市场上的有效性.检验结果表明,在A股市场上,动量策略不能产生显著正收益；而在商品期货市场上,动量策略却能带来显著的正收益.基于对Hong-Stein模型的讨论,我们构建了随机持有期动量策略,并重新在A股市场及商品期货市场上检验其有效性.检验结果表明,在A股市场及商品期货市场上,随机持有期动量策略均能产生显著的正收益.经过风险分析,我们发现策略的收益无法用相关的风险因子进行解释,这也说明了中国证券市场非弱有效.

在对动量策略的研究中,我们发现,作为一种低频交易策略,虽然动量策略可以容纳大量的资金在数量众多的标的资产进行投资,也可以产生显著的正收益,但动量策略本身有无法克服的问题.这些问题主要包括：持仓时间长,占用资金成本高；在持仓过程中,账面收益易出现大幅波动,其中较大的收益回撤会对投资者的心理产生很大的压力；长时间持仓也使得收益率序列本身波动率加大,这使得策略的夏普比率不高.此外,随着交易所公布的数据越来越详细,高频数据会提供低频数据之外的很多信息,比如市场微观结构的信息,而这些信息在低频交易策略中并没有考虑到.因此,这启发我们研究高频交易策略,以克服低频交易中的不足.

在高频交易中,本文讨论了基于一类技术指标(抛物反转指标,]Parabolic SAR)的交易策略的构建,并讨论了它的应用(可参考Wang,S. and Zheng, W.A.[94])技术分析是高频交易策略中的重要的组成部分,而技术指标是技术分析的基础.技术指标多以价格为基础,而资产定价是数理金融的核心问题之一,因此,在数理金融的框架下讨论基于技术指标的交易策略是恰当的.Parabolic SAR是一类重要的趋势性技术指标,因其具备加速追赶趋势的特点而与其他趋势类指标相异.根据SAR的定义,每个时间点上SAR的取值都依赖于初始值,这对于指标计算是繁杂的.本文中,我们讨论截断SAR指标的新定义,并由此得到新的SAR指标.因为SAR指标同样围绕价格走势波动,因此我们构造了价格序列与SAR之差作为新指标Xt.在Black Scholes模型下,我们证明了Xt的平稳性.模拟数据及基于模拟数据的检验同样支持指标平稳性的结论.基于Xt,我们构造出本文的交易策略.利用中国A股市场的高频数据,我们对该策略的有效性进行检验.在对策略有效性的检验中,我们采用了传统t检验对策略收益的显著性进行检验.对于在GARCH类模型下策略有效性的检验,我们采用残差bootstrap方法.检验结果表明,策略可以产生显著的买入收益和卖出收益.由于现阶段仍然是高频交易的快速发展阶段,高频交易也在为投资机构带来巨大的收益,因此,许多高频交易策略都处于保密状态,外界无法知道策略的具体内容.本文则尝试研究了一类具体的交易策略,并且经在实际投资部门的检验,策略也具备有效性.因此,不论从实际操作层面还是理论研究层面,本文对于高频交易的研究都很有意义.

第二篇数理金融论文样文：金融抑制下我国流动性过剩形成机制及对通货膨胀影响的研究

自凯恩斯在《就业、利息和货币通论》提出流动性偏好的概念以来,流动性的概念便引起了经济学家的广泛关注.进入新世纪以来,流动性过剩问题逐渐在我国显现,研究表明,我国未来将长期面临流动性过剩的不利影响.本文在充分吸收和借鉴国内外相关领域研究成果的基础之上,对金融抑制*动性过剩形成机制以及流动性过剩对于通货膨胀的影响进行了深入的研究,研究的主要内容和创新如下：

1.从宏观角度研究流动性过剩,流动性过剩的内涵在于货币需求与货币供给的失衡.对于流动性过剩的度量,学术界始终没有形成统一意见.针对我国当前的发展阶段,货币供应量和信贷总量等数量指标是针对我国比较合理的度量,利率、汇率和资产价格等价格指标则比较适用于发达国家.通过“货币供应量/GDP”等不同类型的指标对我国流动性过剩情况进行测算,结果都显示我国的流动性过剩情况在不断的恶化.结合本文的研究方法,选取马歇尔K值“M2/GDP”和“信贷总量/GDP”作为流动性过剩的度量指标.

2.我国经济改革的特点是在经济权力下放的同时保持着国有企业的垄断地位,经济权力的下放使我国的市场化改革取得巨大成就,同时为了保持国有企业垄断地位政府不得不采取金融抑制的政策,对市场的扭曲具体表现为企业效率与资源分配的错位,这种非市场化的失衡实际上是造成我国经济发展中诸多问题的根源.对于流动性过剩形成机制的研究也应该从金融抑制的角度出发,本文从理论上阐述金融抑制下我国流动性过剩的形成机制,并构建了数理模型,从国有企业对非国有企业的信贷歧视出发,深入分析我国流动性过剩的形成机制.这是本文的创新之一.模型推导结果显示,国有企业贷款比例的提高确实会恶化流动性过剩,进一步,通过分析金融抑制下国有企业效率追赶对流动性过剩的影响,本文指出企业资金使用效率的提高可以缓解流动性过剩.因此,我国流动性过剩的形成机制,即长期的金融抑制政策使国有企业形成对非国有企业的所有制歧视,由此导致企业效率与资源分配的错位,从而在微观层面使企业资金使用效率不高,因此政府只能通过实行扩张性政策刺激经济,流动性过剩的情况也不断恶化.

3.对上述模型进行实证检验.首先用面板数据分析方法从省级的角度进行实证,由于没有国有企业贷款比例数据,结合文献中通用的方法提出改进意见对其进行估算,实证结果显示出国有企业贷款比例通过信贷扩张对流动性过剩指标变化率有一个显著的正向影响,进一步,国有企业贷款比例单独对流动性过剩指标变化率亦具有显著的正向影响,验证了数理模型的推导结果.此外,信贷增长率对流动性过剩指标变化率具有显著的正向影响,说明信贷增长会恶化流动性过剩的情况,由此说明了我国企业资金使用效率不高的情况.面板数据的结果验证了数理模型的有效性.其次用时间序列分析方法从全国的角度进行实证,由于没有国有企业贷款比例数据,结合面板数据的分析确定替代变量,时间序列的实证结果与面板数据一致.

4.本文从“中国之谜”现象出发研究流动性过剩对于通货膨胀影响,“中国之谜”是指我国长期存在的流动性过剩与通货膨胀的背离现象.通过对“中国之谜”现象的检验,发现不同的通货膨胀度量指标会得到不同的结论,据此提出用CPI度量通货膨胀是“中国之谜”现象产生的直接原因.针对流动性过剩与通货膨胀之间的关系,构建数理模型进行分析,分析结果表明,“中国之谜”现象产生的根本原因在于非民生部门对民生部门的货币分流作用,因此我国流动性过剩与CPI的背离是因为经济中非民生部门的发展.这也是本文的创新之处.进一步,考虑到CPI不包含房价,以房地产市场作为非民生部门实证流动性过剩对于CPI的影响,实证结果显示加入房地产市场影响后,流动性过剩对CPI的解释能力得到加强,而且房地产影响变量与CPI具有显著的负向关系,验证了房地产市场的货币分流作用.

5.如何协调“保增长、控通胀”是我国未来经济发展必须面对的难题,针对此,本文提出了一个创新观点：即从不同角度在理论上证明了利率市场化和土地要素市场化是解决“保增长、控通胀”的有效手段,并提出以下政策建议：继续推进利率市场化改革,对资金要素进行有效的配置,通过提高企业资金使用效率缓解流动性过剩；继续推进土地要素市场化改革,通过土地要素市场化形成新的经济增长点和吸纳货币的“池子”缓解流动性过剩；贯彻落实“国务院新36条”,进一步放宽对非国有企业行业准入限制,扩宽非国有企业的投资渠道,确保市场化改革的效果.

第三篇数理金融论文范文模板：影子银行对我国宏观流动性的影响研究

本文要研究的是以广义影子银行(含互联网金融)为代表的金融创新冲击下的流动性问题与应对措施.在2008年全球金融危机中,影子银行在危机的扩散和增强过程中扮演了重要的角色.本文以当前中国金融体系历史阶段性深刻变化为背景,系统分析了中国影子银行(尤其是广义影子银行的互联网金融)冲击可能引起的流动性问题.

2008年国际金融危机后,由于国内实施了宽松的货币政策和财政政策,地方债和与房地产相关的信托产品迅速膨胀.此外,从2010年开始,互联网金融异军突起,社会资金开始转向互联网金融,对中国原有金融系统产生了巨大冲击.其中,值得注意的是：第一,互联网金融发展对传统金融系统产生的最直接的影响是中国式的“金融脱媒”问题,即资金从传统商业银行系统流向互联网金融领域,导致信用体系流动性短缺,甚至引起信用危机；第二,地方债和房地产信托等成为银行影子银行业务的主要内容.以上两种趋势对中国金融体系的稳定产生了重大冲击,其中最直接的影响就是造成宏观流动性的大幅波动.

首先,本文借鉴Gertler、Karadi (2011)和Kiyotaki、Moore (2012)等对流动性冲击数理模型的研究,对影子银行在当代宏观经济中的作用进行深入分析,运用动态数理模型分析了影子银行对宏观流动性影响的机制,并进一步分析了模型的政策含义.

其次,本文采用2004年1月至2014年9月的有关我国影子银行、货币流动性、银行流动性和市场流动性等的实际数据,进行了经验分析.本文基于Johansen协整检验的实证研究表明,我国影子银行、货币流动性、银行系统流动性和市场流动性之间存在长期协整关系.本文还建立了向量误差修正模型(VECM)和基于该模型的脉冲响应和方差分解技术,探讨了影子银行发展对于我国宏观流动性的影响.

再次,论文特别分析近年来发展迅猛的广义影子银行中的互联网金融对流动性的影响,尝试建立流动性流量矩阵来考察互联网金融对宏观流动性的影响.

最后,本文着重探讨了如何推动金融系统出现广泛流动性问题时的治理方法和原则,即货币政策与宏观审慎政策的研究.在分析宏观审慎监管原则时,从多个维度总结和归纳了可采纳和使用的宏观审慎工具.

第四篇数理金融论文范例：正倒向随机微分方程和高维模型的统计推断

随着现代社会的发展与金融领域研究的日益深入,金融产品已经成为人们生活中不可或缺的组成部分,投资组合分析,资产定价及金融风险度量等辅助金融市场交易的数理模型和分析工具层出不穷,自上世纪九十年代以来频发的世界范围内的金融危机也凸现出这类研究的巨大意义,倒向随机微分方程(BSDE)正是在此大环境下被发掘出其旺盛的生命力,正倒向随机微分方程(FBSDE)也逐渐巩固了它在金融业界的地位.此外在数理经济,工程技术,生物科技等各个领域研究者遭遇了越来越多的大样本海量数据或复杂抽样数据,一方面维数的膨胀为数据信息的模式识别和规律发现布置了维数灾难,而另一方面高维数据中蕴藏的丰富信息也带来了维数福音,这就要求寻找更有效的方法处理高维数据满足统计建模和计量经济分析等方面的需求.

BSDE自问世以来已被广泛的应用于数理金融与生物动力系统等领域,它与正向随机微分方程(OSDE)的本质区别在于BSDE依赖于终端条件,这恰好符合某些金融市场或生态环境运行态势的典型特征,然而这类终端相依模型的统计推断工作仍悬而未决.本论文首次构建了FBSDE模型并提出了FBSDE终端相依的积分型半参数估计和终端控制变量估计,简要拓展了模型的贝叶斯分析法,三种方法均以终端条件为基础解决了上述目标相依的问题.由于引入了积分形式,控制变量与贝叶斯观点,新模型的估计与OSDE估计的经典推断技术大相径庭或更为复杂,但保留了估计的相合性与渐近正态性,数据模拟进一步验证了估计在有限样本内的良好表现.

为了降低多元非参数回归维数灾难的影响,本论文引进了一种基于数值模拟的两步估计法,具体的是受到模拟外推法的启发将多元非参数回归模型分解为两部分,第一部分作为模型的主体其估计可达到参数收敛速度,第二部分足够小到可利用截断参数也较小的正交基函数展开作出近似,这两部分的线性组合即构成了多元回归函数的两步估计.这一方法不需借助回归函数的任何结构性假设,且对较小的截断参数也能保证估计的相合性,与受到维数诅咒的一般非参数估计如核平滑方法和局部线性估计等相比,我们提出的两步估计更具优越性.

近年来模型误定问题在统计学与计量经济学界也日渐引起广泛关注,一个不容忽视的障碍是当模型存在全局误定,即使其覆盖了大量参数与预测变量的信息,误定导致的与真实模型的偏离不仅不会消除反而会被加剧.本文采用了广义矩方法(GMM)对发散维数误定模型进行推断,详细阐述了新估计在局部相合性,全局相合性和渐近正态性等方面的渐近表现.为了减小全局误定的偏差,一种可完善模型及估计的半参数修正方法在理论结果和数值试验均证实了它自身的有效性.

本论文共分为五个章节,全文组织与创新如下：

第一章为FBSDE模型,多元非参数回归模型和发散维参数模型述评,扼要回顾了各类统计建模过程与现有推断方法的进展,指出了它们存在的优势与不足,提出了FBSDE模型的三种终端相依估计,多元回归模型的两步估计与发散维误定模型的GMM与半参数误定纠偏方法的研究背景与理论基础.

第二章着重探索了如下FBSDE模型的终端相依统计推断,假设在观测时间区间[0,T]内的初始观测点为t1,记录等时间间隔的观测时间点为{ti等于t1+(i-1)Δ,i等于1,等,n},相应的观测数据序列为{Xi,Yi,i等于1,等,n},终端条件ξ服从某已知分布,抽取样本{ξi,1≤i≤m}.借助积分型方程的离散化重新建立具有线性生成元的模型为我们分别提出了模型中未知成分Zt的非参数估计和生成元的半参数估计

Zt2在x0处的N-W型核估计其渐近性质满足下述定理.

定理2.1除了满足条件(2.1),(2.2)和(2.3),{Xi：Xi∈(x0-h,x0+h),i等于1,等,n}来自平稳的p-混合马尔科夫过程,且对于0<,ρ<,1,其ρ-混合系数满足ρ(l)等于ρl,假设它的概率密度函数p(x)在支撑上连续有界,p(x0)>,0,Zx0>,0,且p(x)和Zx在x0的邻域内是二阶连续可微的.当n→∞时,若有nh→∞,nh5→0和nh△2→0均成立,则其中

参数β等于(b,c)τ的估计可借助常规的参数估计方法得到,例如最小二乘估计,最小化下式通过下面的定理我们明确了半参数估计的渐近正态性.

定理2.2除了(2.1)-(2.4),假设{Xi,i等于1,等,n}来自p-混合系数满足p(l)等于ρl的平稳p-混合马尔科夫过程,对于0<,p<,1.假设它的概率密度函数p(x)在支撑上连续有界,在支撑的内点x0,有p(x0)>,0,Zx0>,0,且p(x)和Zx在x0的邻域内是二阶连续可微的.当n→∞时,若有nh→∞,nh5→0和nhΔ2→0,那么这里σ2等于Var(ζ/T).

第三章里引入了终端控制变量模型,离散化倒向方程并对终端取条件期望,其中m(Xt,ξ)等于E(Zt(Bt+Δ-Bt)|Xt,ξ),ut等于Zt(Bt+Δ-Bt)-m(Xt,ξ),对样本观测间隔△取值的两种情况分别展开讨论.△趋于0且收敛速度很快时,不妨通过最小二乘法得到β的相合估计,最小化下式若△趋于0的速度较慢,可得关于参数β的估计方程为可通过常规方法得到半参数估计βTC的显式表示.这里给出△下降很快时估计的渐近性质.

定理3.1除了假设条件(2.1),(2.2),(2,3)和(3.1)成立,{Xi,i等于1,等,n}来自平稳的ρ-混合马尔科夫过程,对于0<,ρ<,1,ρ(l)等于ρl,(Xt,ξ)有概率密度函数pXt,ξ(x0,ξ0),此外,函数pXt,ξ(x0,ξ0),m(x0,ξ0)和Zx0,ξ0如在(x0,ξ0)的邻域内存在二阶连续导数.当n,m→∞,h→0时,若满足nmh2→∞,则有本章结束前我们还简要分析了FBSDE模型的贝叶斯推断方法,包括单一风险投资及多风险投资场合下参数的后验分布及贝叶斯推断方法的主要步骤,该课题将在今后的研究中被给予关注.

在不对回归函数强加任何结构性假设的前提下解决高维非参数估计的维数问题,是第四章的主要目的.我们的研究对象是如下多元回归模型提出基于数值模拟的两步估计法和相应实施的步骤,最终r(x)的两步估计为随后研究了估计量r的渐近性质.

定理4.1若期望E(Y2)和E(fU2(U,σU2))存在,U(1),等,U(d)表示U的独立分量,且对任意的z等于x+u∈X∪u有fZ(z)>,0,Pm(x)Pm',(x)的最大特征根有界,r(x)属于(4.2.13)定义的索伯列夫椭球集S(β,L),并且具有余弦基展开的形式,则估计的偏满足这里r特别的对任意j,当并且那么对有

在最后一章中,我们探索了发散维数误定模型的广义矩方法,估计函数向量g(x,θ)全局有偏时,广义矩估计在满足识别条件等前提下具有如下性质,

定理5.1假设5.1-5.2成立,n趋于无穷,若有则Q(θ)存在局部极小值θn,使得

定理5.2假设5.1-5.3成立,且存在某正常数C使得λmin∧>,C,若有(13)成立,则θn满足(14).

定理5.3假设5.1-5.4成立,n趋于无穷,若有则D代表依分布收敛.

而对于有一个可加项被误定的可加模型,θn0处修正的估计函数为并得到了半参数纠偏的修正估计为下面的定理陈述了调整后估计的渐进无偏性与相合性.

定理5.4假设可加模型(16)只有r(xn2,θn2)被误定,r(xn2,θn2)和r0(xn2)对xn2存在二阶连续偏导,则对任意j等于1,2,等,qn,0<,xn2<,1,有

定理5.5定理5.1的条件和假设5.5成立时,若有则必定存在Q(θ)的局部最小元θn,满足

数值模拟实验进一步阐释了上述各种方法.

第五篇数理金融论文范文格式：地理加权空间经济计量模型的GMM估计及区域金融发展收敛性实证研究

同时处理横截面数据间的空间异质性与空间相关性一直是国际学术界有待解决的难点.目前仅有地理加权空间经济计量模型,从局部视角综合处理横截面数据间的空间相关性与空间异质性.Brunsdon等（Brunsdon,1998）从全局窗宽的视角对地理加权空间经济计量模型之地理加权空间滞后模型进行了最大似然（Maximum Likelihood,简称ML）估计研究；Paze等（Paze,2002）从局部窗宽的角度采用ML法,对地理加权空间经济计量模型进行估计.然而,用ML方法估计地理加权空间经济计量模型存在两点不足：其一,ML估计要求随机误差项服从正态分布或其他已知分布；其二,ML估计计算量巨大,特别是在大样本情况下ML法几乎无法完成计算.这是因为,在地理加权空间经济计量模型估计中涉及到最优窗宽的选择,其计算量远甚于一般空间经济计量模型.由于ML估计的局限性,地理加权空间经济计量模型实际应用受到很大限制.换言之,在误差项分布未知的情形下,保证估计量一致,快捷有效的估计地理加权空间经济计量模型,尚是经济管理空间计量研究中需要进一步解决的课题.

本研究针对最大似然估计的两点不足,拟提出地理加权空间经济计量模型的GMM估计框架,对地理加权空间经济计量模型估计进行数理推导和统计推断研究.在此基础上,以浙江省67个县市区数据,进行浙江省金融发展收敛性实证研究,弥补同类研究中中国数据文献不足；最后,从金融发展收敛性角度,为浙江省金融发展战略提供政策建议.具体说,本研究工作分两大步：

第一步,理论研究.主要完成以下两项工作：进行数理经济和经济计量文献阅读,完成地理加权空间经济计量模型理论研究,并用GAUSS软件解决编程技术.进行相关经济理论及实证研究文献梳理,总结已有研究成果取得的成就和存在的缺陷,

第二步,实证研究.分别运用地理加权回归模型分析方法和空间经济计量模型分析方法以及地理加权空间经济计量模型分析方法,依次进行基于空间异质性的实证研究、基于空间相关性实证研究、基于空间异质性与空间相关性并存的实证研究.

本研究对地理加权空间经济计量模型的数理推导研究的主要结论为,本研究提出的GMM估计方法能够有效减少模型估计中的计算量,解决了地理加权空间经济计量模型在估计中误差分布已知的前提限制,拓展了地理加权空间经济计量模型的估计方法.

本研究对浙江省县市区金融发展收敛性实证研究的主要结论有：

1.1997年与2008年浙江省县市区金融发展水平的地理格局全局看,发展水平相近的地区形成空间集聚,即发达地区与发达地区相邻,而落后地区与落后地区相邻；局部看,局部热点现象明显,产生了分别以杭州、温州以及金华衢州为中心的三个金融增长极,金融发展初始水平较低的地区主要分布在浙江安徽交界处与浙南除温州外的沿海地区（后者在2008年步入金融发达地区）.

2.1997-2008年间,作为金融大省的浙江,其县市区的金融发展总体上呈现出绝对收敛趋势.

3.1997-2008年间,作为金融大省的浙江,其县市区的金融发展总体上呈现出显著的空间异质性与空间相关性.空间异质性与空间相关性的并存没有改变绝对收敛趋势,但使得各县市区的收敛速度互不相同且收敛速度下降,其中,浙北各县市区的金融发展收敛速度低于浙南各县市区.

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