股票市场连续弹性周期的定量评价

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英文标题：
《Quantitative evaluation of consecutive resilience cycles in stock market
  performance: A systems-oriented approach》
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作者：
Junqing Tang, Hans R. Heinimann
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最新提交年份：
2019
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英文摘要：
  Financial markets can be seen as complex systems that are constantly evolving and sensitive to external disturbance, such as systemic risks and economic instabilities. Analysis of resilient market performance, therefore, becomes useful for investors. From a systems perspective, this paper proposes a novel function-based resilience metric that considers the effect of two fault-tolerance thresholds: the Robustness Range (RR) and the Elasticity Threshold (ET). We examined the consecutive resilience cycles and their dynamics in the performance of two stock markets, NASDAQ and SSE. The proposed metric was also compared with three well-documented resilience models. The results showed that this new metric could satisfactorily quantify the time-varying resilience cycles in the multi-cycle volatile performance of stock markets while also being more feasible in comparative analysis. Furthermore, analysis of dynamics revealed that those consecutive resilience cycles in market performance were distributed non-linearly, following a power-law behavior in the upper tail. Finally, sensitivity tests demonstrated the large-value resilience cycles were relatively sensitive to changes in RR. In practice, RR could indicate investors\' psychological capability to withstand downturns. It supports the observation that perception on the market\'s resilient responses may vary among investors. This study provides a new tool and valuable insight for researchers, practitioners, and investors when evaluating market performance.
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中文摘要：
金融市场可以被视为不断演变的复杂系统，对系统性风险和经济不稳定等外部干扰非常敏感。因此，对弹性市场表现的分析对投资者很有用。从系统的角度出发，本文提出了一种新的基于函数的弹性度量，该度量考虑了两个容错阈值的影响：鲁棒性范围（RR）和弹性阈值（ET）。我们考察了纳斯达克（NASDAQ）和苏格兰和南方能源公司（SSE）两个股票市场的连续弹性周期及其动态表现。此外，还将拟议指标与三个有充分记录的弹性模型进行了比较。结果表明，这一新指标可以令人满意地量化股市多周期波动表现中的时变弹性周期，同时在比较分析中也更具可行性。此外，动力学分析表明，市场表现中连续的弹性周期呈非线性分布，遵循上尾的幂律行为。最后，敏感性测试表明，大值弹性周期对RR的变化相对敏感。在实践中，RR可以表明投资者承受衰退的心理能力。它支持这样一种观点，即投资者对市场弹性反应的看法可能会有所不同。这项研究为研究人员、从业者和投资者评估市场绩效提供了新的工具和有价值的见解。
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分类信息：

一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：General Finance        一般财务
分类描述：Development of general quantitative methodologies with applications in finance
通用定量方法的发展及其在金融中的应用
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PDF下载：
--> Quantitative_evaluation_of_consecutive_resilience_cycles_in_stock_market_perform.pdf (1.64 MB)

2022-6-14 06:34:20 上传

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关键词：股票市场 股票市 Quantitative Applications Practitioner

股票市场绩效连续弹性周期的定量评估：面向系统的方法Junqing Tang1*，Hans R.HeinimannETH Zurich，Future Resility systems，Singapore ETH Centre，Singapore，148602AbstractFinancial markets可被视为不断变化并对外部干扰（如系统性风险和经济不稳定性）敏感的复杂系统。因此，对弹性市场表现的分析对投资者很有用。从系统的角度出发，本文提出了一种新的基于函数的弹性度量，该度量考虑了两个容错阈值的影响：鲁棒性范围（RR）和弹性阈值（ET）。我们考察了纳斯达克（NASDAQ）和上证所（SSE）两个股票市场连续的弹性周期及其动态表现。此外，还将拟议的指标与三个有充分记录的弹性模型进行了比较。结果表明，这种新的度量方法可以令人满意地量化股市多周期波动表现中的时变弹性周期，在比较分析中也更为可行。此外，动力学分析显示，市场表现中连续的弹性周期呈非线性分布，服从上尾幂律行为。最后，敏感性测试表明，大值弹性周期对RR的变化相对敏感。在实践中，RR可以表明投资者抵御经济衰退的心理能力。它支持这样一种观点，即投资者对市场弹性反应的看法可能会有所不同。

这项研究为研究人员、从业者和投资者评估市场绩效提供了新的工具和有价值的见解。关键词：弹性；绩效评估；系统性风险；动力学和灵敏度；投资者容忍度*通讯作者：ETH苏黎世，未来弹性系统，新加坡ETH中心，1 CREATE Way，CREATETower，138602新加坡。电子邮箱：junqing。tang@frs.ethz.ch（J.Tang）；汉斯。heinimann@env.ethz.ch（H.R.Heinimann）。网页：http://frs.ethz.ch1简介近年来，决策者、实践者和研究人员越来越多地研究复杂系统的弹性。然而，不同学科对弹性的认识和解释往往不同（Fisher，2015；CouzinFrankel，2018）。这导致了各种框架和指标的引入，这些框架和指标建议通过定量或定性方法来理解和评估这种新兴的风险相关房地产（Bruneau和Reinhorn，2006；Linkovet al.，2013；Nan et al.，2014）。股票市场可以被视为不断经历不确定和意外干扰和风险的复杂演化系统（Kau^e Dal\'Maso Peron et al.，2012），导致频繁、波动和动态的市场反应。因此，关于因子分析的绩效评估在股票市场研究中并不少见。例如，首席执行官所有权与股票市场绩效之间的关系（Lilienfeld toal和Ruenzi，2014）以及政治风险与市场股票回报之间的关系（Lehkonen和Heimonen，2015）已经过研究。其他因素还包括货币政策（Galiand Gambetti，2015）、环境问题（Joo et al.，2017），甚至还有美国总统选举的结果（Pereira et al.，2018）。

然而，这些研究缺乏对股票市场弹性表现的评估。除了对一般市场表现进行的与因素相关的研究外，一些人还关注市场的稳定性和弹性。例如，Leal和Napoletano（2017）使用基于代理的模型研究了低频和高频交易的稳定性和弹性。他们发现，监管政策可以解决市场表现中的杠杆效应和泡沫崩溃问题。Bookstaber等人（2016年）研究了决策周期对整体市场弹性和价格随机特征的影响。Erragragui等人（2018年）调查了道德在提高股市不稳定弹性方面的作用。Drakos（2011）研究了恐怖主义冲击对第三国股市反应的扩散机制。此外，利用网络科学的方法评估股票市场弹性也是一种研究趋势。在这种情况下，复杂的市场环境表现为研究有趣特征的网络，如市场结构和弹性（Kau^e Dal\'Maso Peron et al.，2012），个体股票的生存能力弹性（Tang et al.，2017，2018），以及更好地管理网络市场的模型（Farmer et al.，2012）。这种不同的股市分析视角为棘手的问题提供了新的视角，例如解释股市崩溃的原因（Sornette，2004）和金融系统的时间演化过程（Zhao等人，2018）。

据我们所知，基于系统视角的股票市场弹性研究主要集中在“网络代理”这一思想上，面向系统的方法仍需进一步发展。在更广泛的经济系统研究领域，Rose（2004）试图界定经济抗灾能力的几个重要维度，并为理解经济抗灾能力奠定了坚实的基础。此外，Rose（2007）提出了一个静态弹性指标，将系统弹性定义为避免的总体产出下滑与其最大理论下滑的比率。实施这一指标的困难在于对预期事后系统性能的估计未知（Hosseini et al.，2016）。即便如此，其他人也采用了这一指标来衡量宏观经济弹性（Wein和Rose，2011）。Duval等人（2007年）也在经济弹性领域做出了其他出色且公认的贡献；Simmie和Martin（2010）；Martin（2011）和Hill等人（2012）。然而，其中大多数仅仅是定性的和政策驱动的。另一方面，在系统工程界，弹性评估以不同的观点出现。为了测量地震干扰下的系统弹性，Bruneau et al.（2003）提出了一个量化指标来评估系统时间序列性能中的“弹性三角”（Tierney and Bruneau，2007；Cimellaro et al.，2010）。

特别是，如果认为一个系统的性能在外部冲击后下降，但在一定时间后恢复，那么系统弹性损失的一个非常直接的代表就是性能下降，其定义如下：（1）故障过程（从冲击前的性能水平到冲击后的最低性能），（2）恢复过程（从最低性能到恢复后的事后性能），以及（3）电击与事后恢复结束之间的总时间。这种“失败和恢复”的单个连续过程也被称为一个“弹性周期”这种确定性指标是所谓的“R4”弹性框架的一部分，它描述了四种功能：健壮性、冗余性、机智性和快速性。它激发了许多其他基于绩效的指标，如欧阳和杜恩斯·奥索里奥（2012）、南和桑萨维尼（2017）以及唐和海尼曼（2018）的指标。在此，建议读者参考其他评论文件，以进一步阅读系统弹性，包括Bhamra等人（2011年）；Martin Breen和Anderies（2011）；Cereet al.（2017）和Rus et al.（2018）。迄今为止，韧性的定量评估大致可分为基于一般绩效的衡量标准或基于结构的模型（Hosseini et al.，2016）。基于系统级性能的一般度量标准通常被开发为确定性和概率性。这类指标通常需要全面了解系统的时间序列性能，以便进行后续分析。本文的重点是基于确定性绩效的指标，用于衡量股票市场连续的弹性周期。

由于股票市场可以被视为一个系统，我们想提出一种新的方法，采用面向系统的观点，为股票市场绩效评估的知识体系做出贡献。从文献综述中可以发现三个明显的差距：（1）仍然需要一个创新的联盟，将基于系统的弹性评估与股市绩效评估相结合。（2） 由于容错性是抵抗退化和保持性能的重要系统属性（Gonz'alez et al.，1997），因此应直观地将其纳入弹性度量中。然而，大多数成熟的指标都忽略了耐受能力的影响，这是一种在冲击期间“容忍衰退”的顶级系统能力。（3）对时间序列市场表现中连续弹性周期的动态特征的探索在很大程度上被忽视。为了弥补这些差距，本文从系统的角度提出了一个基于综合电子科学框架的指标，该指标从本体上确定了一系列系统级基本功能。该指标定量地考虑了两个系统的容错阈值，即鲁棒性范围（RR）和弹性阈值（ET），并选择了三个现有指标进行比较。实证研究利用纳斯达克和上海证券交易所两个股票市场指数的日收盘价进行。数据是从2013年至2018年的5年期间从公开来源收集的。为了说明这些指标的优点，我们在这两个实证案例中对提出的和选定的指标进行了测试。通过分布分析和硬度分析，证明了连续弹性周期的动力学和模型敏感性。

最后，对市场弹性表现的见解以及投资者心理感知对量化弹性指标的影响进行了评论。本文的主要贡献总结如下：1。本文从系统的角度提出了一种新的、相对更好的基于性能的指标，用于量化股票市场的连续弹性响应，该指标考虑了系统容错能力的影响。这填补了文献中的一个空白，丰富了金融市场绩效评估研究的工具集。2、本文深入分析了波动性市场表现中时变弹性行为的随机特征，并推断了市场弹性以及投资者的心理效应。3、由于这种面向系统的方法的普遍性，所提出的方法可以很好地转移到其他研究领域，并有助于对基于绩效的弹性有更广泛的科学理解。在本文的上半部分，我们使用第2-4节中的系统科学语言构建了弹性度量，包括术语和观点。在需要澄清的地方，给出了与金融股票市场相关的证据。在下半年的第5-6节中，我们通过对所选市场案例中的市场弹性进行实证研究，并进行动力学分析和敏感性测试，来证明所提出指标的适用性。最后，我们通过总结主要发现来结束本文。2基于功能的弹性框架Heinimann和Hat field（2017）的最新研究遵循系统工程的“结构-系统”范式，并提供全面的多维考虑，从可转移功能的角度对弹性进行了框架和定义（图1）。让我们简要地解释一下这个框架。

系统弹性行为的生物物理功能包括阻力、关键性能的重新稳定以及该性能的重建和重新配置。其次，从社会技术系统的角度来看，认知弹性必须以意识、预期、对有用行动的记忆、学习和适应为特征。最后，恢复力可以被纳入长期宏观赋能特性，目的是应对不断变化的环境，防止长期退化。由于本文的范围侧重于微观弹性周期的基于绩效的评估，不涉及任何认知研究，因此我们采用生物物理功能作为一般语用考虑的应用框架（Heinimann和Hat field，2017）。生物物理功能提供了典型系统性能中单个“弹性周期”（或“浴缸”形状）的聚合特征。这种特殊形状可由冲击（外部或内部）触发，随后系统立即吸收和事后反应，包括存储和适应能力（Biringer et al.，2016）。