【摘 要】
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在实践中,当预期未来资产价格可能发生变动时,投资者会交易期权来对冲风险,因此期权价格中隐含关于未来市场风险的前向信息,理论上基于这部分信息预测未来可以提高预测准确性和前瞻性。本文构建一种非参数方法提取我国上证50ETF期权中隐含的前向分布信息,以测算我国股票市场的广义风险（Generalized Riskiness,GR）,并给出广义风险溢酬的表达式,进而建立基于GR的资产定价模型。。实证结果发现
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在实践中,当预期未来资产价格可能发生变动时,投资者会交易期权来对冲风险,因此期权价格中隐含关于未来市场风险的前向信息,理论上基于这部分信息预测未来可以提高预测准确性和前瞻性。本文构建一种非参数方法提取我国上证50ETF期权中隐含的前向分布信息,以测算我国股票市场的广义风险（Generalized Riskiness,GR）,并给出广义风险溢酬的表达式,进而建立基于GR的资产定价模型。。实证结果发现:隐含广义风险指标对资产未来风险调整收益具有显著预测能力,在其它预测因子基础上加入该指标可以显著改进风险调整收益的样本外预测精度;隐含广义风险指标还能反映收益率的高阶矩和尾部信息,进而能预测未来收益率发生下跳风险的概率。以上结论在控制一系列其它风险因子及不同样本区间和不同预测窗口下是稳健的,说明基于前向信息的广义风险指标含有其它风险因子所不具备的额外预测信息。此外,基于上证A股市场所有个股数据的实证研究表明:GR是负的系统性风险,广义风险溢酬显著为负;GR的风险载荷与个股收益率呈反向变动关系,在控制其它特征变量之后,这种关系依然稳健;引入GR作为风险因子的资产定价模型的定价误差更小,拟合优度更高;Fama-MacBeth两步回归结果表明GR不是“冗余”因子,是重要的定价因子且风险价格显著为负,该结论在不同估计窗口和不同检验资产下都是稳健的。本研究为监管部门防范化解金融市场风险提供新的前瞻性管理工具和手段,也为投资者通过套利获取超额收益指明方向。
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