**章导论
**节研究背景与意义
跳跃即资产价格的非连续变动，它是金融资产价格变动的基本特征（Ait-Sahalia，2004）。自Merton（1976）研究股票市场资产价格的跳跃以来，跳
跃就受到国际学术界的高度关注。近年来，随着金融高频交易数据的方便获得，金融资产价格的跳跃性研究已经成为国际金融计量学领域中非常重要的前沿方向。
从金融经济学理论来看，早期的连续时间扩散过程能够较好地解决衍生产品定价和套期保值问题，因此它在金融经济研究中起到了十分重要的作用。由于计算机技术的快速发展，人们可以得到许多金融资产的高频数据，甚至是每笔成交的数据，这样可以十分方便地观察资产价格在较短时间间隔中的变化情况，从而易于捕捉到资产价格在短时间内的跳跃性，因此，近年来已有越来越多的学者将连续时间扩散模型扩展为跳跃扩散模型，研究连续时间金融框架下资产收益率的非连续性建模，即资产价格的跳跃性。金融资产价格变化包括连续变化和非连续的跳跃，资产价格连续变化由扩散过程来描述，而资产价格跳跃在衍生产品定价、风险度量和管理、组合资产管理等方面具有与资产价格连续变化不同的含义。
从中国资本市场发展实践来看，新兴加转轨特征的中国股票市场经过30余年的发展，逐步壮大成一个与整个经济发展紧密相连、为资金所有者提供投资渠道、为资金需求者提供融资渠道的重要市场，它在国民经济运行中地位日益突出，在宏观经济政策的制定过程中也越来越受重视。但不可否认，受中国经济与制度的特殊环境影响，中国股票市场仍然不太成熟，展现出一些不太合理的特点，主要有：股票价格波动性较高，大涨大跌、普涨普跌现象经常出现；投机倾向明显，换手率较高，重视资本利得收益，对长期投资重视不够；中小投资者较多，“羊群效应”泛滥；机构投资者散户化，机构稳定市场功能欠缺；“政策市”突出，政策变量始终是影响股票市场的重要系统性风险源；市场脆弱性明显，抵御国际金融市场冲击能力较低等。正处于快速发展过程中的新兴的中国股票市场对外部信息冲击的解读效率相对较低，投资者也较为激进。当外部信息冲击股票市场时，正常消息引起资产价格的平滑变化，而超预期的意外信息对价格的冲击超出了边际影响，资产价格常常出现显著的变化，从而表现出非连续的跳跃特征。中国股票市场会由于上述特点产生较多的突发信息，从而表现出多跳跃性，导致股票市场的风险突然变大，产生跳跃风险。
从金融数据来看，金融研究所用到的数据有低频和高频之分，低频数据通常指年、季、月、周、日等相对宏观的数据，而高频数据通常以时、分、秒作为计量基础。在资产定价、风险管理等实务以及研究活动中，传统方法多使用低频数据，但随着计算机技术的快速发展，高频数据获取的成本及难度大幅降低，曰内数据甚至分钟数据、分笔数据也已经被研究人员采用。通常来说，数据频率越高，市场信息包含得就越多，信息价值也越大，反之，数据频率越低，数据信息越少，信息价值也越小。但数据频率过高也会引起噪声的增加，而噪声对准确把握资产价格的变动规律会产生干扰，因此选择合适的数据频率对研究至关重要。一般来说，对股票价格信息的捕捉越多，越有利于发现股票价格的深层次信息，揭示市场微观结构的本质，从而进行资产定价、资产组合管理以及风险管理。所以，在研究股票价格行为时，高频数据相对于低频数据拥有更高的信息价值，也日益受到研究人员的重视。
因此，本书将基于证券市场高频和低频交易数据，多视角地研究中国证券市场资产价格的跳跃风险，这既完善了连续时间下金融的跳跃扩散理论，又丰富了国际金融计量领域跳跃风险研究的实践应用。本书不仅讨论单一资产的跳跃风险，还研究多资产共跳、特质性跳跃的风险。同时，本书基于证券市场资产价格的高频跳跃，分析其风险来源，探究跳跃背后的经济原因，比较系统性跳跃、特质性跳跃的风险，研究跳跃的依存结构以及股指期货的套期保值，这有利于形成稳定证券市场发展的政策体系、正确度量和有效管理投资组合风险、完善套期保值策略、准确度量资产价格的尾部风险。
第二节研究结构和内容
中国证券市场的跳跃风险研究结构分为两大组成部分，如图1.1所示。**部分集中于单一资产（股票、债券）的研究，从日内和和日间两个方面比较了跳跃识别方法，讨论了它们的应用场合，研究了股票市场和债券市场的跳跃特征，探究了两大市场跳跃的原因以及宏观信息发布与跳跃幅度的关系，并且，基于已实现极差方差研究跳跃对短期、中期和长期波动率的重要影响，通过中国股市高频数据研究了跳跃、正跳和负跳在资产定价中的作用。第二部分将中国证券市场跳跃风险的研究从单一资产的个体跳跃扩展到多种资产之间的共跳。该部分探索了共跳对期货现货套期保值的影响，比较了股票和市场共跳时的模型跳跃贝塔和无模型跳跃贝塔以及它们在投资组合的作用，实证分析了股票和债券、期货和现货共跳的特征、共跳和宏观信息发布的关系以及共跳对协方差和方差预测的作用，研究了共跳和特质性跳跃在尾部风险管理中的非对称性及跳跃尾部依存性的应用。
图1.1研究结构
本书共分为十章。**章为导论，介绍了中国证券市场跳跃风险的研究背景、研究意义，本书的研究结构和内容以及主要贡献和特色。
第二章回顾了股价行为发展历程和文献中的跳跃识别方法。股价行为从连续扩散过程、跳跃扩散过程发展为更加一般化的L6vy过程①，并且它们分别反映资产价格变动的不同特征。与股价跳跃行为联系紧密的是跳跃识别方法，本书从曰内跳跃检验和日间跳跃检验角度介绍了Andersen等（2007c）、Lee和Mykland（2008）、Bollerslev等（2013）的日内跳跃检验方法，Barndorff-Nielsen和Shephard（2006）、Ai't-Sahalia和Jacod（2009）、Jiang和Oomen（2008）、Andersen等（2012）基于*小RV和中位数RV的检验以及Corsi等（2010）、Podolskij和Ziggel（2010）的日间跳跃检验方法的基本原理，给出了不同跳跃检验的统计量及其分布，讨论了不同跳跃检验的特点，为跳跃检验方法的选择提供了信息和依据。
第三章选取了国内生产总值（GDP）、货币供应量（M2）、消费者价格指数（CPI）、生产者价格指数（PPI）、采购经理指数（PMI）、固定资产投资同比增速（FI）、工业增加值同比增速（IVA）、贸易差额（TB）、社会消费品零售总额增速（CG）九个宏观经济指标的发布数据研究宏观信息冲击，分析了宏观经济指标预期值无偏性的特征，这是计算意外冲击的前提要求。而高频数据面临取样的问题，数据频率越低，丢失的信息就越多，理论上为了充分挖掘高频数据中的信息，应该使用*高频率的数据进行研究，但频率越高，意味着噪声越多，因此频率的选择需要在高频率和低噪声之间权衡。通过波动率特征图分析中国股市大盘股（以沪深300指数为代表）、中盘股（以中证500指数为代表）和小盘股（以中证1000指数为代表）的波动特征，确定了中国股市高频数据的*优抽样频率是5分钟。通过分析发现，中国股市高频跳跃具有三个特征：①聚集性，大的跳跃后面伴随着大幅跳跃，小的跳跃后面伴随着小幅跳跃，呈现出时变的现象；②非对称性，在某些时间周期中跳跃总的影响是正向的，在另一些时间周期中跳跃总的影响为负；③跳跃幅度与股市状态有关，在大牛市和大熊市期间，投资行为更加活跃、交易更为频繁、跳跃幅度较大。跳跃日内特征显示，股市上午开盘的5分钟内跳跃强度*大，收盘*后5分钟跳跃强度有小高峰；对比正向跳跃强度和负向跳跃强度，股市开盘时正向跳跃强度高于负向跳跃强度，午市收盘和尾市收盘时正向跳跃强度增加、负向跳跃强度没有明显变化。通过分析上证50指数、中证500指数和中证1000指数的跳跃特征发现，大盘股跳跃概率*高，为1.963%，中盘股和小盘股的跳跃概率为1.643%和1.661%。对于宏观信息发布和股市跳跃的关系，近1/5的交易日有宏观信息发布，而信息日发生跳跃的概率高达63.365%;如果跳跃发生，出现宏观信息发布事件的可能性是11.859%。九个宏观经济指标中，在除国内生产总值（GDP）外的八个宏观经济指标发布时，意外冲击对股价跳跃具有显著的影响。股市跳跃对固定资产投资同比增速（FI）和工业增加值同比增速（IVA）的信息发布提前做出反应。另外，生产者价格指数（PPI）对股市跳跃存在同期和滞后影响，其余五个宏观经济指标货币供应量（M2）、消费者价格指数（CPI）、采购经理指数（PMI）、贸易差额（TB）和社会消费品零售总额增速（CG）发布时对股市跳跃产生领先和滞后的显著影响。市场对不同宏观信息冲击的调整速度存在差异：短期10分钟之内能够对信息冲击完全反应，长期需要60分钟才能完全反应。
债券市场跳跃十分频繁，跳跃风险是债券市场波动的重要组成部分，研究债券市场的跳跃性质以及影响因素，有利于对债券市场价格走势进行分析预测，有助于提高债券投资收益以及有效地管理债券市场风险。第四章研究了债券市场的跳跃性。波动率特征图表明，中国债券市场的高频数据*优采样频率为10分钟，这不同于中国股票市场。债券市场的跳跃频率要远远大于股票市场，其比股票市场的跳跃现象更加频繁。对比正负跳跃，我国债券市场更容易出现正向跳跃，但负向跳跃的均值（绝对值）和标准差略大于正向跳跃，正跳的跳跃幅度大于负跳的跳跃幅度。中国债券市场有三个阶段跳跃得比较频繁：早晨市场开盘时、午间休息后下午开盘时以及下午市场收盘时。如果从宏观信息发布前后1个小时发生跳跃的概率角度来看，宏观信息日导致债券市场价格跳跃的概率普遍为90%以上。影响债券市场价格跳跃幅度的宏观信息变量主要有：PMI、CPI、PPI、GDP、IVA和M2。PPI、GDP和M2对债券跳跃幅度既具有领先影响，又具有滞后影响，CPI具有领先和同期的影响，PMI仅具有领先影响，IVA仅在信息发布的同期瞬时影响债券的跳跃幅度。将影响债券跳跃的冲击区分为正向冲击和负向冲击后，高于预期值的宏观信息冲击的影响系数为正，低于预期值的宏观信息冲击的影响系数为负，因而正向、负向冲击均会导致跳跃幅度提高；并且，区分正向冲击和负向冲击后，对债券指数价格跳跃幅度影响显著的变量有所增加，一些宏观经济指标对债券跳跃显著影响的系数增加；正向冲击对债券指数跳跃的影响要大于负向冲击，债券市场对PMI、PPI、CPI和M2的非预期信息更为敏感。
已实现方差容易受到市场微观噪声的影响，可能导致已实现波动不是真实波动的一致性估计量，第五章基于更为稳健的统计量研究股票市场的跳跃性特征。以已实现极差方差理论为基础，利用中国股票市场的1分钟高频交易数据，对中国股票市场的价格跳跃行为及对股票波动率的影响进行研究。*先，利用已实现极差方差理论将日内已实现极差跳跃性方差从日总方差中分离出来，其次，在此基础上构建月已实现极差跳跃指标以及包含连续成分和跳跃成分的杠杆异质性自回归模型，分不同期限全面地分析中国股市的跳跃性和杠杆效应，深入分析已实现极差跳跃对股票波动率的影响。研究发现，连续性波动能够较好地解释未来股市波动，其中，短期连续性波动对短期股市波动的影响大于长期连续性波动，长期股市的波动主要受长期连续性波动的影响，短期连续性波动对长期股市波动的影响较小。跳跃对中国股市波动存在显著的正向影响，但不同期限的跳跃对股市波动影响不同，短期跳跃对股市波动具有显著的影响，长期跳跃对股市波动的影响并不显著；短期跳跃对短期、中期、长期股市波动的影响大小不同，短期股市波动受短期跳跃的影响*大，长期股市波动受短期跳跃的影响*小。包含连续成分和跳跃成分的杠杆异质性自回归模型具有较好的预测能力，且杠杆效应有助于提高对股市波动的解释力。该章研究还发现，中国股市存在显著的杠杆效应，杠杆效应对短期、中期、长期股市波动的影响不同，其中，短期负收益率显著地影响短期、中期和长期股市波动，并对短期股市波动影响较大、对中期股市波动影响较小、对长期股市波动的影响*小。
当外部信息特别是超预期的异常信息
展开
