文摘
流动性反映了市场的质量。当市场缺乏流动性,它常常引起投资者的交易困难和股票价格波动,扩大投资风险。作为一种风险管理工具,选项吸引更多明智的投资者贸易由于其灵活的设计。探索隐含信息是否基于期权价格的形成可以预测股票市场的流动性,我们把上交所50 etf选项从2月9日,2015年12月31日,2020年,为研究样本。基于数据驱动的方法,我们提取隐含期权价格中包含的信息,包括隐含波动率、隐含波动率扩散,和方差风险溢价。通过回归分析的方法,我们研究的能力来预测股票市场的流动性。结果表明,隐含波动率扩散能力最强的预测股票市场的流动性,这是更重要的在270天内。隐含波动率包含信息的短期(120天)在未来股票市场的流动性。这表明隐含波动率和隐含波动率传播是好指标来预测股票市场的流动性。相比之下,方差风险溢价不能预测股票市场的流动性。 The research conclusion verifies the role of option-implied information in predicting the stock market’s liquidity. By extracting the information of options price, investors and financial regulators can scientifically participate in the financial market under data guidance.
1。介绍
流动性、波动性和盈利能力是金融市场的基本属性,在流动性处于领先地位,是市场的血液和灵魂1,2]。当市场缺乏流动性,投资者经常面对事务的问题困难,长事务完成时间,和高交易成本,降低了证券市场的运行效率,不利于市场的健康稳定发展。
尽管国内外许多学者研究了流动性,没有统一的概念的定义和测量的流动性。哈里斯(3)定义市场流动性的概念从四个维度基于微观结构理论。他认为,股票市场的流动性包括四个维度:市场宽度、市场深度,市场弹性和即时性。市场宽度代表了交易价格的偏差度从有效市场价格;市场深度指的最大数量的股票,可以在不影响当前的市场交易价格;市场弹性是指价格的速度完成后返回到平均水平的大量股票交易;即时性措施投资者是否能及时完成交易。此外,一些学者开始探索哪些因素会影响股票的流动性。
一些常见的因素影响所有股票市场的流动性水平,使不同股票的流动性有显著相关性。即单个股票的流动性趋势同时改善或恶化。这种现象被称为共性在流动性4]。共性的流动性流动性表明个股部分取决于整个市场的流动性。因此,相对于单个股票的流动性,股市的流动性已经成为国内外学者的热门话题。
股票市场的流动性是非常脆弱的。当股市下跌时,流动性将继续减少(5,6]。当市场正处于危机之中,流动性将迅速减少,甚至在很短的时间内“蒸发”,这进一步导致市场的快速下降和交易成本的急剧上升7]。看着世界金融的历史,我们可以发现,流动性的脆弱往往是表现在急剧变化的形式。例如,股市灾难的关键特征之一在美国在1987年,整个市场的流动性在很短的时间内迅速蒸发。1997年亚洲金融危机也快速下降造成的流动性。造成的全球金融危机在2008年美国次贷危机引起的金融市场恐慌,导致流动性危机和迅速蔓延在世界金融市场之间的溢出效应。作为新兴市场的代表,近年来,中国股票市场在2010年4月,2013年6月和2015年6月,股票价格暴跌。2015年6月8日至8月26日,上证综合指数从5131.88点跌至2927.29点,下跌42.96%,和深圳综合指数从2994.85点跌至1695.76点,下跌43.38%。在此期间,1000多家上市公司选择暂停交易对冲,和股票市场的流动性几乎枯竭。这支股票的灾难主要反映在交易和系统性流动性危机。因此,投资者深知,股票市场的流动性对正常交易和健康很重要的市场操作。 Information asymmetry and uncertainty usually tend to increase risks [8]。假设我们可以预测未来股票市场的流动性根据相关指标和及时交易调整。在这种情况下,具有重要意义,防止流动性风险造成的巨大损失。
作为一种风险管理工具,选择吸引投资者交易的更多信息。不同于现货市场,期权价格包含预期的信息市场和投资者对未来的市场。因此,与历史信息相比,隐含信息提取期权价格往往是前瞻性的,是一个更好的预测指数(9]。然后,学者开始探索这些指标是否可以预测股票市场相关信息。现在,只有两种股票期权在中国股票市场。上交所50 etf选项启动2月9日,2015年,和沪深300指数etf选项列出12月23日,2019年。考虑沪深300指数etf的发射时间选择,市场的发展和价格信息还不够成熟。相比之下,上交所50 etf选项已经开始成形后的发展近年来,包括业务类型、功能定位、和监管体系,可以为我们提供高的研究价值。
数据驱动的方法是使用数据提取的生产资料功能通过科学方法和应用需要解决的问题。数据驱动的方法有一定的适用性和优势研究的管理。陈和王10)建造了一个信用违约估计模型改变信息不对称的情况下,这是适用于微型和小型企业的风险特征。霁et al。11)三种不同的建模方法用于构建两级意味着风险随机最小成本的共识模型来评估风险的影响的结果。考虑数据驱动方法的优点在解决相关问题,我们决定将这个想法应用到股票和期权市场。
目前,大部分的研究集中在对股票回报和波动性的预测,但流动性是罕见的预测,预测指数相对单一。市场集中在更加成熟的欧美市场,在中国市场和研究相对更小。根据上述缺点,本文认为以下。首先,基于SSE 50 etf选项的数据,我们计算隐含波动率(IV),隐含波动率(IVS)、传播和方差风险溢价(VRP),分别;分析他们是否能预测中国a股市场的流动性;并验证每日数据。是否有区别的每周数据和每月数据也被认为是。相关研究表明,静脉、静脉注射和VRP是更重要的比其他的回报和波动性指标在预测金融市场和含有更多的信息对未来的金融市场12- - - - - -17]。我们有理由相信这三个指标在预测流动性仍然有优势。其次,考虑到后期中国期权市场,数据分为初始阶段和发展阶段来验证是否具有时变特征的数据。最后,通过改变该指数的计算方法,我们研究研究结论是否健壮。
本文的其余部分安排如下:部分2提出了相关文献。部分3描述了相关变量并设置模型。部分4给出了样本数据的描述性统计和实证分析探索期权的隐含信息是否可以预测未来股票市场的流动性。最后一节结束本文结束语。
2。文献综述
当股票金融市场流动性不足,在投资者愿意持有资产低,资产的价值将会被低估。换句话说,金融资产的流动性水平将大大影响其预期回报。因此,对金融资产的流动性的研究一直是学术界关注的焦点。近年来,学者们主要研究股票市场的三个方面。
2.1。流动性及其测量
没有统一的流动性的定义。学者们从不同的角度研究了流动性的测量。德姆塞茨(18),黑色(19),和凯尔20.)提出,买卖价差衡量市场流动性的一个重要指标是基于价格的方法。买卖价差越小,交易成本就越小,这意味着更好的市场流动性。由于价格方法忽略了数量因素,格罗斯曼(21)交易数量在一定时期内使用指数来衡量市场流动性。自那以后,学者们开始把第一个两种类型的研究,提出了指数基于价格和成交量的结合。马丁(22]构造相关的指数是由区别的平方一天的收盘价和前一天的收盘价除以当天的成交量。指数越大,市场流动性越低。提出的非流动性指数Amihud [5)使用比率股票回报和事务量的绝对值来测量和分析。到目前为止,不同的学者提出了不同的流动性度量指标的基础上,研究,涵盖多个维度的流动性的信息和在实际应用特定的使用价值。
2.2。影响流动性的因素
现有的论文主要分析股票市场流动性的影响因素从宏观和微观的层面。根据市场组织、学者分析微观因素的影响,从不同的角度对股票市场流动性。
Ignacio et al。23)发现公司信息披露之间的正相关和股票流动性,增加和新闻发布会告知交易和无知的交易。Jyoti [24]研究了股票市场的流动性和投资者情绪之间的关系。非理性的复合情绪指数(ASI)构造测量机构投资者的情绪。实证结果表明,市场人气看涨时,股票市场具有较高的流动性。阿和Atsuyuki25]研究新兴市场股票流动性的影响和未来的投资。有一个未来的投资和股票流动性之间存在正向关系。
学者关注宏观经济因素之间的关系,股票市场也取得了很多成就。白和秦26)发现,市场自由化将增加新兴股票市场的流动性风险。曹和克林27)显示,政策对市场流动性的影响短期的及时性,而金融市场的宏观经济环境的影响较小。Basistha和Kurov28]证明了货币政策对股票市场的影响与经济周期变化变化,以及货币政策对股票市场的影响在经济大衰退。
2.3。股票市场属性的预测隐含信息的选项
与现货市场相比,期权市场有一个特定的信息优势,这主要是因为,与现货市场相比,高杠杆的好处和期权市场的低交易成本使许多知情交易员首先选择贸易在期权市场。新的预测可作为预测发展的一个重要分支29日]。学者发现隐含期权市场的信息也可能有现货市场回报和波动性信息。巴厘岛和Hovakimian [12)和Bollerslev et al。13)发现方差风险溢价的期权市场包括未来股市的返回信息。陈等人。14发现偏离买卖权平价可以预测未来波动。隐含波动率等控制变量后,信息冲击,卖空限制,波动率预测的结果仍然是重要的。基于三个主要能源市场的选择数据,曹et al。15)发现方差风险溢价比其他指标在预测波动。马塞尔和夏丹16)使用回归分析方法来分析个股,发现个别股票期权的隐含波动率传播可以预测潜在的股票的长期股权溢价。恩里克和马塞洛17]分析了流动性和隐含波动率之间的关系,这表明,隐含波动率的增加将提高市场的流动性。这些学者的研究结果表明,隐含信息的选项有一个特定的能力来预测股市未来的回报和波动性,也证实了信息的选项是前瞻性的相对于现货市场,是一个更好的预测指标。
3所示。研究设计和数据描述
完整的数据驱动的链接通常包括数据采集、数据建模、数据分析和数据反馈。在研究和设计环节,部分介绍了数据驱动的方法。首先,我们收集交易数据发表在《证券市场和过滤和清洁他们的需求得到最终的研究样本。其次,基于方差互换原理和布莱克-斯科尔斯期权定价公式,预测指标从价格中提取信息。与此同时,我们构建多元线性回归模型来验证预测指标对股票市场流动性的影响。最后,根据模型的实证结果,我们分析背后的理论逻辑与实践意义并将分析结果发送给投资者做出更合理的投资。
3.1。变量的选择
3.1.1。隐含信息的选项
(1)隐含波动率(IV)。根据上海证券交易所的波动率指数和方差互换原理(30.),最近的合同期限超过7天被称为近月合约,和附近的下一个合同被称为下个月合同。最近几个月波动率的计算公式如下: 在哪里月附近波动;T合同过期时间;r是无风险利率;K我期权的执行价格;F远期价格, ;C和P分别代表打电话,看跌期权的价格;K是最低价格电话和看跌期权的区别;∆K我执行价格区间对应的执行价格吗我,这是 ;K0第一个选项执行价格低于远期价格吗F。下个月波动率的计算方法与附近的月波动是一致的。
隐含波动率是使用以下公式计算: 在哪里NT1和NT2期满后的分钟剩余数量近月选项并选择附近的下一个月,分别;神经网络分钟的数量吗n天。
(2)隐含波动率传播(IVS)。根据奇偶校验的原则,看涨期权的隐含波动率应该等于看跌期权。然而,在现实市场中,由于交易成本的存在,保证金制度,卖空机制,并告知交易,有电话,看跌期权的隐含波动率的差异,这表明期权定价不合理和有套利机会。因此,根据克莱莫和Weinbaum [31日传播,隐含波动率的计算公式如下: 在哪里Nt意味着有n对期权的一天t,看涨和看跌期权到期和行使价格是一对选项;Wj的空缺职位的重量是对的选择吗j天t在总打开位置t;和 ,分别代表调用和看跌期权的隐含波动率在两个选项j天t。
(3)方差风险溢价(VRP)。实证研究表明,隐含的方差选择高于意识到差异,反映出投资者的需求与期权对冲波动风险。Bollerslev et al。32)定义的方差风险溢价之间的差异隐含方差和方差来实现,它可以帮助投资者更好地管理自己的投资组合和对冲风险。计算公式如下: 第四,t和房车t是隐含的方差,并意识到天吗t分别;Pt,我代表观察我标的资产的价格t。
3.1.2。流动性指数
目前,没有共识流动性的方法测量在学术界。恩里克和马塞洛17)总结了十多个流动性指标。其中,提出的非流动性指数Amihud [5)作为测量标准通过了国内外许多学者。Wan et al。33)评估流动性指数,发现Amihud指数价格冲击下表现更好。基于上述研究结果,我们使用提出的非流动性指数Amihud作为代理变量的股票流动性,和Amihud值越小,股票的流动性越好。计算方法如下:
股票市场流动性的计算如下: 在哪里R我,d和VOLD我,d分别代表返回率的绝对值和交易数量的股票我天d;D代表了事务的日子;N天是股票正常交易的数量吗d在市场上。在选择样本,不到200个交易日的股票前一年被排除在外,和前一年的年度流动性的股票占第一个1%,最后1%的a股股票市场被排除在外;圣的股票, ,和PT公司排除在外。
3.1.3。控制变量
(1)无风险利率(RF)。无风险利率的基础利率通常被看作市场,影响投资者的预期回报的金融资产。它会影响市场价格和流动性的资产。我们使用上海银行间同业拆放利率(SHIBOR)作为无风险利率。
(2)上海证券指数回报(先生)。一般来说,索引返回通常代表市场的总体形势。乐观的市场回报时,它会吸引投资者将资金投入市场,促进金融市场的流动性。因此,上海股票指数收益是作为控制变量,及其计算公式如下: 在哪里Pt和Pt−1代表上海证券指数的收盘价t和t−1,分别。
(3)CSI综合债券指数回报(CIR)。股票和债券在证券市场被视为重要的金融资产,他们会相互影响。格里芬et al。34)发现了一个双向风险溢出效应在股市和公司债券市场之间。马塞洛(35)认为之间存在负相关股票和债券的回报。CSI综合债券指数的变化反映了债券市场价格的变化。因此,考虑到债券市场的影响股票市场的流动性,CSI综合债券指数收益率是包含在控制变量。计算公式如下: 在知识产权t和IPt−1代表CSI综合债券指数的收盘价在天t和t−1,分别。
(4)人民币汇率(ER)。长等。36)指出,人民币汇率对中国股市产生负面影响。黄等。37]分析了汇率波动对股票市场的影响,也有程度的差异,方向,和持续时间的影响汇率波动的股票市场在不同的国家。相关研究表明,人民币汇率的变化直接影响中国a股市场的操作。在人民币升值的情况下,投资者对中国的市场将会有更多的信心,促进股票市场的流动性。因此,在间接定价法下,人民币的可兑换成1美元作为人民币汇率指数,这是包含在控制变量。值越小,人民币对外价值就越大。
3.2。模型设置
为了测试预测期权隐含信息对股票市场流动性的影响,我们使用恩里克和马塞洛的研究17供参考: 在哪里表明股票市场的流动性t+d; , ,和代表隐含波动率、隐含波动率分布和方差风险溢价t,分别。
4所示。实证结果与分析
基于SSE 50 etf的发射时间选择,我们选择股票和期权数据从2月9日,2015年12月31日,2020年,为研究样本,共有1437个交易日。数据来自CSMAR数据库和RESSET数据库。
4.1。描述性统计分析
表1报告相关变量的描述性统计和数据1- - - - - -3显示四世的原始数据图表、静脉注射和蚁群。的隐含波动率在2015年下半年波动剧烈,这主要是由于2015年股票市场的流动性危机,导致灾难和股票价格波动,然后是隐含波动率趋于稳定。股市崩盘期间在2015年下半年和2020年上半年的流行时期,VRP显示出重大的负面情况。在危机期间,政府往往采取救援措施,相当于给市场一个免费的看跌期权。因此,在期权市场中,投资者预计未来波动率平衡,和四世将不到房车越高,导致VRP小于0。静脉注射−0.023的平均值。大部分的值是负的,这表明看跌期权的隐含波动率大于SSE 50 etf看涨期权的期权市场,反映出,投资者持有更多选择的数据范围的悲观情绪。与IV和VRP一致,静脉注射大幅波动两个危机时期,在其余的时间保持相对稳定。
4.2。相关分析
为了避免多重共线性在解释变量,变量之间的皮尔逊相关系数表2,这都是低于0.8。表的最后一行2给出了方差膨胀系数(VIF)的解释变量,小于10,表明没有解释变量之间的多重共线性问题。因此,我们构建多元线性回归模型可以用于随后的实证分析。
4.3。回归分析
4.3.1。预测四世在股票市场流动性的力量
表3报告的隐含波动率预测股票市场的流动性在短期内。从回归的结果,我们可以发现,在短期内,隐含波动率具有显著的预测能力对股票市场的流动性,和系数在1%的显著性水平非常重要。IV的系数为正,这表明,与隐含波动率的增加,流动性指数越大,股票市场的流动性越低。这可能是由于基础资产的变化来衡量波动。波动越大,越不稳定的资产价格,从而导致更少的金融资产可交易市场和更大的摩擦。另一方面,较高的波动性也反映出,投资者处于消极状态对整个市场的信心。投资者倾向于降低交易频率,和市场不活跃,导致低水平的市场的流动性。
无风险利率也有一个特定的预测影响股票市场的流动性,这是重要的时间间隔超过30天,和系数是正的,表明无风险利率越高,整体市场的流动性越低。一方面,大多数资产在市场上的回归是基于无风险回报率。无风险利率的上升导致的崛起投资者的期望回报率的资产,资产价格的增加会导致资产的减少交易量,从而减少市场的流动性。另一方面,随着无风险利率的增加,投资者把投资基金的一部分,银行存款或债券市场,削弱了股票市场的流动性。表3也反映了其他三个控制变量的回归结果。我们还发现,与无风险利率相比,上海股票指数的预测能力回报,CSI综合债券指数回报,和人民币汇率的流动性并不重要。先生和背景都有积极的和消极的回归结果。汇率的回归系数(ER)都是积极的,但是他们只有重要的1 d, 10 d、120 d。这可能是由于人民币的升值将会使一些投资者投资海外金融市场,导致一定程度的中国市场的流动性下降。然而,由于中国金融市场的快速发展,近年来,标准化的管理体系确保市场的稳定和安全。因此,投资者转向国外市场的比例相对较少,而对流动性的影响不够显著。
表4报告的中长期预测隐含波动率对股票市场流动性的能力。在三个月内短期范围相比,预测能力显著降低。它是重要的在210年水平的10%。240 d - 360 d的系数是负的,这表明投资者识别和反映中包含的信息在中期和长期隐含波动率。在中长期,无风险利率仍然保留着一个重要的预测水平。此外,汇率的预测效果显著提高,和中长期回归系数显著正的,这表明人民币汇率未来中长期的信息包含股票市场流动性。
表中的信息3和4表明短期(120天内)隐含波动率的预测能力对股票市场流动性更好,和中长期预测效果不显著。因此,短期隐含波动率是一个更好的预测指标。
4.3.2。预测静脉注射对股票市场流动性的力量
表5显示了隐含波动率的预测扩散(IVS)股票市场流动性。三个月内短期时间间隔,静脉注射有较强的预测能力,除了90 d系数在1%显著性水平非常重要。在中长期,270 d可以被看作是一个分水岭。在270 d,预测能力依然强劲,尽管预测能力从270 d - 360 d差,和系数都不显著。根据回归结果表中,我们发现隐含波动率传播包含短期和中期流动性未来的股市信息,和系数为正,表明市场流动性与隐含波动率负相关传播。这可能是因为静脉注射大于0时,投资者对市场通常是乐观的,所以他们会选择持有股票,股票价格的上升带来更高的回报。股票的数量用于交易市场将会减少,所以股票市场的流动性会下降。
4.3.3。预测VRP对股票市场流动性的力量
表6显示方差风险溢价的能力(VRP)预测流动性。VRP的系数是显著负10 d和显著积极的30 d在5%的显著性水平。这可能是,因为当方差风险溢价上升,投资者厌恶风险上升,他们选择在市场贸易减少资产。一段时间后,他们通常减少交易等待更好的机会。30天后,没有显著的预测能力。一般来说,与含有更少的信息对未来股票市场的流动性和能力没有显著预测市场流动性。
比较四世的回归结果,静脉注射和蚁群,我们确认隐含波动率和隐含波动率可以预测短期股票市场的流动性水平传播,,都是良好的预测。中期时间间隔,静脉注射比第四,这表明隐含波动率包含信息传播市场流动性的时间更长,这隐含波动率没有。的时间间隔超过270天,他们两人并没有显示出良好的预测能力。相比之下,方差风险溢价能力没有显著预测股票市场的流动性。
4.3.4。预测每周和每月的数据对股票市场流动性
指的是汉族和李的研究(38),在数据中包含的信息有差异不同的时间维度。因此,本节将讨论第四每周和每月的能力,静脉注射,VRP预测股票市场的流动性。
表7报告每周和每月的预测能力IV,静脉注射,蚁群。每周和每月的数据隐含波动率仍然维持一个相对稳定的预测效果,表明低频隐含波动率仍然包含股票市场的流动性的信息在接下来的四个月。隐含波动率的预测效果传播已经下降,流动性和每周的预测能力数据仍然是重要的。与此同时,静脉注射的系数米是积极的,但它并不重要。这可能是因为静脉注射的价值是积极的和消极的,频率较低的数据,相关信息可能会抵消,减少静脉注射的预测能力。因此,频率越高的数据,更好的隐含波动率的预测效应蔓延。相比之下,每周和每月方差风险溢价仍无法预测股票市场的流动性。
4.4。健壮性测试
为了测试以上实证结果的可靠性,三种健壮性测试后检查的可靠性进行静脉注射的流动性股票市场的预测能力。
4.1.1。逐步回归分析
从图可以看出2的早期阶段,引入SSE 50 etf选项,看跌和看涨期权的平价关系严重脱节,从0和静脉注射显然是不同的。因此,本部分试图探索静脉注射是否在不同时期有不同的流动性预测。为了找到流动性的信息包含在接受静脉注射,样本期分为两个部分:早期发展阶段(2015年2月9日,2017年12月31日)和发展时期(2018年1月1日,2020年12月31日)。
表8显示了SSE 50 etf的静脉注射的预测效果选项在不同发展时期。在开发的早期阶段,市场定价效率很低,和注射含有更少的市场信息,所以早期预测能力较低,股票市场流动性的预测效应在未来30天内并不重要。发展时期,预测效果优于在最初阶段,这表明,SSE 50 etf选项的不断发展,市场定价效率逐步提高,预测效果往往是稳定的。
10/24/11。静脉注射的调整计算方法
思和Thanos39)指出,选项可能反映了市场的交易量信息流动和投资者的预期的特定类型的运动潜在市场指数。因此,在本节中,静脉注射计算基于交易量的选项在同一天检查的健壮性的结论: 在哪里Wj的交易量的重量是对的选择吗j天t总成交量的那一天,剩下的是一样的公式(3)。
表9报道静脉注射回归结果基于成交量的加权计算。我们确认隐含波动率分布的预测股票市场的流动性仍然是重要的。与静脉注射相比基于开放位置的加权计算,只有1 d和90 d的系数不显著。其他时间间隔在270 d意义重大,表明静脉注射的预测能力对流动性是可靠和健壮。
4.4.3。改变股票市场的流动性指数
指的是研究的阿和Atsuyuki [25和凯伦et al。40),我们使用周转率来衡量股票市场的流动性,是指分享营业额的比例计算的股票的总和我天d。 在哪里N是股票的数量通常在a股市场上市,包括圣的股票, ,和PT公司。
通过周转率来衡量流动性,回归结果如表所示10。我们发现结果是强劲的。静脉注射仍然包含信息在未来股票市场的流动性。它有一个显著的预测短期和中期市场的流动性。的系数为负,表明两者之间存在负相关。
5。结论和讨论
通过分析SSE 50 etf的隐含信息的选项,包括隐含波动率、隐含波动率扩散,和方差风险溢价,探讨其预测股票市场流动性的能力。隐含波动率包含信息的短期(120天)股票市场的流动性。结果表明,静脉和静脉注射是好指标来预测股票市场的流动性。相比之下,方差风险溢价(VRP)不能显著预测股票市场的流动性。同时,不同频率索引数据对预测的影响效应也被认为是。回归结果表明,每周和月度数据的预测效果低于日常数据,表明每日数据最强的预测能力。此外,为了研究相关结论的可靠性,隐含波动率的预测能力的鲁棒性测试传播仍然是有效的。
期权市场扮演重要角色在共享和转移风险,代表投资者的意见的未来市场,包括股票市场的未来信息。流动性是一个至关重要的属性反映了市场,质量和流动性风险日益担心市场参与者。期权的隐含信息有很大的能力来预测股票市场的流动性。因此,投资者应该充分注意隐含信息的选项,选择理论的知识学习,积极使用隐含信息贸易在正确的时间,以达到降低风险的目的。
数据可用性
数据取自CSMAR和RESSET数据库。
的利益冲突
作者宣称没有利益冲突。
确认
共同资助的这项研究是国家自然科学基金委资助项目“建模和应用基于动态接合部和意识到的股票投资组合风险波动理论下高频数据”(71701104),教育部人文社会科学基金“研究动态极值风险度量及其应用介体模型的基于高频大数据”(17 yjc790102),江苏省社会科学基金一般项目“研究动态风险传播cryptocurrency指数与人民币汇率之间的关系指数在区块链”的背景下(20 glb008)和江苏大学哲学社会科学基金项目“研究创新和发展机制基于互联网的科技金融金融框架”(2019 sja0153)。