股票动态Alpha与动态Beta的识别研究——基于SVJ模型的分析

摘要

Alpha策略的基本思想是寻找具有正Alpha性质的股票构建投资组合,并利用股指期货对冲市场风险获取超额收益.以往文献将α和β作为常数处理,不符合二者随时间变化的特征.本文构建了一个随机波动模型,考虑了α和β的动态性,即具有均值回复特征,同时考虑了诸多的金融异象,如波动聚集、收益率分布的尖峰厚尾、跳跃成分、杠杆效应等.在对模型估计时,采用了基于马尔可夫链的蒙特卡洛模拟方法(MCMC),对未知参数和潜变量进行识别.利用上证综指、沪深300指数、中小板指数和创业板指数所做的实证分析发现:不同指数的α和β具有不同的特征;跳跃的发生与连续性波动在时间上具有一致性.