程刚
- 作品数：6 被引量：76H指数：5
- 供职机构：中国科学院研究生院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金北京市教委科技创新平台项目中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域：经济管理更多>>
- 基金经理的运气是否比能力更重要?被引量：6
- 2011年
- 区别于传统的基金经理能力的评价方法,首次采用随机最优前沿模型(stochastic frontier model)的思想,将基金的收益分解为三方面因素的共同作用:市场收益水平,基金经理的能力,以及基金经理的运气,以分析基金经理的能力与运气在不同管理时限内对基金收益的贡献水平.通过对中国基金市场的17支开放式股票型基金在2005年6月1日至2008年10月14日的日度数据进行分析,实证结果表明:相对于牛市,经理的能力在熊市中会发挥更大的作用并在更短的时间内,即3个月左右,成为基金收益的主导因素.同时,随着基金管理时间的增长,经理能力的贡献越来越显著.首次从基金业绩中分解出运气和基金管理能力各自的贡献,为认识基金经理的表现提供了一个新的视角和维度.
- 赵秀娟程刚汪寿阳
- 关键词：面板数据运气
- 中国期货市场价格久期波动聚类特征研究被引量：12
- 2010年
- 分别在四种残差分布假设下对四种ACD模型进行参数估计,通过检验模型的性能,分析适合我国期货市场的ACD模型及残差的分布.并以此为基础,在价格久期模型中,分别加入久期内平均交易量、久期内平均绝对收益率和久期时点处的持仓量这三个微观结构因子,据此分析交易强度、价格波动和市场深度对价格久期的影响.实证结果表明:复杂的ACD模型并不能显著提高模型拟合能力,但各残差分布间差异较大.久期内的平均交易量、平均绝对收益率对价格久期都有显著的负向作用,而持仓量对其有微弱的影响.引入微观结构变量的扩展模型比封闭的模型表现更好.
- 刘向丽程刚成思危汪寿阳洪永淼
- 关键词：久期ACD模型微观结构
- 原油期货价格对现货价格的预测准确性分析被引量：16
- 2009年
- 基于断点检验方法以及预测能力比较模型,对各种到期期限的原油期货价格在不同时期对相应到期日原油现货价格的预测准确性进行了分析.实证研究表明:2004年之前,原油期货价格对到期日现货价格的预测基本都是无偏的,能够为预测提供比较有效的信息;2004年之后,期货价格对相应到期日现货价格的预测显著有偏,普遍存在着正的"系统偏差"和绝对值小于1的"尺度偏差",表明此时期货市场对现货的预期存在着价格低估和风险高估.这对运用期货价格对现货价格的预测的调整和分析提供了方向性的指导.
- 程刚张珣汪寿阳
- 关键词：原油期货价格无偏性
- 周内效应在牛市、熊市中的异化现象——关于中国证券市场的一个实证研究被引量：20
- 2008年
- 基于行为金融学理论,考虑到不同市场环境下投资者的行为模式会存在差异,提出在研究日历效应时应将牛市和熊市区别对待.针对中国股票市场和基金市场的6个指数,按市场走势分为牛市、熊市两个时期,分别根据French的周内效应模型,运用EGARCH模型进行回归分析,然后依次采用日收益率差异检验和符号秩检验对回归结果进行分析.实证结果显示,牛市和熊市中的周内效应存在着显著差异.牛市时期表现出显著正向的周一效应,其收益率显著高于其他四个交易日,周四的收益率低于其他四个交易日;而在熊市时期则同时存在着显著为负的周一、周四效应,以及正向的弱周二效应.
- 崔婧杨扬程刚赵秀娟
- 关键词：周内效应熊市牛市EGARCH模型
- 高频金融时间序列的模型化研究进展回顾被引量：1
- 2011年
- 从高频和超高频金融数据的基本统计特征出发,回顾了(超)高频金融时间序列模型化研究的发展历程及相关特征,并详细介绍了高频数据模型研究中针对久期序列建立ACD模型族的研究与进展.对ACD模型族,介绍了两种主要类型:强ACD模型和弱ACD模型.最后展望了高频金融时间序列中ACD模型的研究.
- 张洪水程刚陆凤彬
- 关键词：ARCH类模型久期ACD模型
- 中国期货市场日内效应分析被引量：23
- 2008年
- 运用1分钟高频数据对我国三个市场、六个品种的商品期货的收益率和交易量的日内变动模式进行研究,得出了日内绝对收益率及交易量的＂L＂型变化模式.这跟证券市场的＂U＂型日内特征不同,我们根据金融市场微观结构理论、交易机制及交易者心理给予解释.在此基础上,利用Granger因果关系检验和向量自回归模型（VAR）,研究了影响收益波动性的各种因素.结果表明绝对收益率与交易量、持仓量之间两两存在双向Granger因果关系,这是与股市的只存在由交易量到绝对收益率的单向Granger因果关系不一样的结论,原因在于期货市场的做空机制.通过对VAR模型进行方差分解和脉冲响应分析,实证分析了三者之间的动态关系及影响程度.结论表明：当以绝对价格波动作为被解释变量时,其自身的滞后项可以解释90%左右的残差扰动,交易量可以解释10%左右的的残差扰动.当以交易量作为被解释变量时,其自身的滞后项可以解释80%左右的残差扰动,绝对价格波动可以解释20%左右的残差扰动.当以持仓量作为被解释变量时,其自身的滞后阶数解释了45%-70%的残差扰动,交易量解释了25%-45%的残差扰动,绝对价格波动解释了5%-10%.各方程变量解释基本都稳定在20-30分钟后.实证结果还表明持仓量对绝对价格波动和交易量有微弱的影响,而绝对价格波动与交易量有较强的互动影响,并且就此给投资者以相关建议.
- 刘向丽程刚成思危汪寿阳洪永淼
- 关键词：高频数据市场微观结构GRANGER因果关系向量自回归
