高维度、非线性、非平稳及时变金融数据建模和应用

Complex financial data modeling is one of the core problems of modern financial theory. The evolution of the financial structure and the financial markets all over the world continue to accelerate and the features of financial data become more and more complex. Financial data have such complex features as high dimensionality, high frequency, nonstationarity, nolinearity, etc., which pose substantial challenges for the existing data modeling theories and methods. The project is designed for new ideas and methods to explore the underlying regularities of complex financial data, including statistical tests and models of non-stationary and nonlinearity for financial data; setting up asset return and pricing models for high-dimensional nonlinearity returns; building models for time-varying dependencies between complex financial data; constructing market microstructure models based on high-dimensional and high-frequency financial data ; designing dynamic financial risk measures and market quality measures; setting up new financial development index and studying the evolutionary features of financial structures under complex environments; identifying multidimensional financial pricing mechanisms and financial risk formation mechanisms; building models with time-varying features for asset return and risk analysis. This study will address a number of important issues involving financial risk measurement, asset pricing, financial risk contagion and financial security , etc., and will contribute to providing a firm theoretical basis for China's financial risk decisions.

本项目致力于建立符合金融市场各类复杂数据变化规律，发展出与复杂性特征相匹配的金融数据建模与检验方法体系，具体包括：非平稳和非线性金融数据建模；高维和非线性特征数据的资产收益模型与资产定价建模；高维和高频金融数据的市场微观结构建模；复杂金融数据之间时变性相依关系建模，复杂金融数据的动态金融风险测度与市场间金融传染测度以及金融市场质量评估；识别出多维金融资产定价机制与风险形成机制，拓展出具有时变特征的能反映金融市场间关系的资产收益与风险分析模型；构建基于金融发展指数，研究复杂环境下金融结构关系的时变特征。本研究将解决新形势下金融风险度量与传染、金融资产定价、金融安全等领域的若干重要问题，为我国金融风险决策提供理论依据。

面对金融创新的不断涌现,信息技术的广泛应用,过去的研究方法以及研究模式还难以适应新的复杂性特征之下的金融数据建模，无法满足探索金融市场复杂运行规律的需要，本项目在系统总结现有数据建模研究成果的基础上，致力于建立符合金融市场各类复杂数据变化规律，发展出与复杂性特征相匹配的金融数据建模与检验方法体系。我们以证券市场、资本市场、货币市场的高频金融数据、信贷市场的高维金融数据、房地产市场的高度非结构化金融数据，以及宏观经济数据和互联网开源金融数据等为数据基础，从金融数据的（非平稳、非线性、时变性等）复杂性特性检验、面向金融问题（对象）的复杂金融数据建模、金融市场运行规律揭示和金融管理三个层次开展相关理论和实证研究。深入系统地研究金融资产定价，分析金融资产价格的变化规律和收益率的变化特征；研究金融市场微观结构，发现金融市场价格形成机制、市场基础架构以及市场交易原理；研究金融风险管理，掌握金融资产的波动情况以及金融市场间的信息传导机理；研究金融结构关系的时变性，挖掘金融结构的动态演化特征，实现金融结构的动态平衡。具体包括：非平稳和非线性金融数据建模；高维和非线性特征数据的资产收益模型和资产定价建模；复杂金融数据之间时变性相依关系建模，高维和高频金融数据的市场微观结构建模；复杂金融数据的动态金融风险测度与金融市场质量测度；构建金融发展指数，研究复杂环境下金融结构关系的时变特征；识别出多维金融资产定价机制与风险形成机制；拓展出具有时变特征的能反映金融市场间关系的资产收益与风险分析模型。从而建立适合我国不同类型的金融复杂数据建模理论和方法体系，为我国解决当前金融安全领域的风险度量、风险传染等重要问题提供理论和决策依据。