基于Copula函数的沪深股市相关性研究

研究了度量相关性的两个工具：秩相关系数和尾部相关系数．在Archimedean Copula族中选择最优的Clayton Copula来度量上证综指和深圳成指尾部相关性，得出两者具有较强的下尾相关性，且量化后的相关性能够较好预测股票市场的变化．     

金融股指稳定性的样本熵分析

运用样本熵分析方法,对上证指数、深圳成指、恒生指数和道琼斯指数对数收益率时间序列进行了多尺度复杂性分析,证明了股票序列的熵值与金融市场稳定程度具有对应关系:当货币流通量增加时,金融股指的熵值提高,市场更成熟。同时对国内外金融股指的进一步对比分析表明,当市场受到控制时,即使货币流通量增加,熵值仍然会剧烈下降,市场发生明显的退化。最后通过对股指各时间尺度下熵值的横向对比,揭示了短、中、长期市场各自的特点。     

创业板与主板市场非对称相依性的GMC研究

借助广义相关测度的方法实证分析创业板股票市场与主板股票市场之间非对称相依性问题.研究结果表明,创业板与主板市场存在非对称相依性,当GMC值处于低位时,创业板对主板的影响强于主板市场对创业板的影响;当GMC值处于高位时,结论相反;创业板与深圳成指的相依性强于创业板与上证指数的相依性.     

复合极值理论在股市星期效应风险预测中的应用

巧妙利用数据破坏了超阀值的成串出现这个特点,又考虑到了每年股市波动程度的不同,使用复合超阀值分布Poisson-GP拟合了上证指数和深圳成指星期一到星期五的尾部分布.采用极大似然估计给出了模型的估计,利用估计结果给出了上证指数和深圳成指星期一到星期五的风险预测.     

沪深两市股票指数的长记忆性

针对中国股票市场的长记忆性问题,讨论了分整自回归移动平均(Auto-regressivefractionalintegratedmovingaverage,ARFIMA(p,d,q))模型中的参数估计问题,重点集中在对分整参数d的估计。使用Hurst指数方法估计d,并分别用经典R/S方法、有偏修正R/S方法和无偏修正R/S方法进行估计,并结合上证指数和深证成指的收益率数据,给出了3种方法的估计结果。实证结果表明,中国股票市场已初步显示出了长记忆性。给出ARFIMA模型的最优阶数和全部参数估计值。得出了上证指数和深证成指收益率所适合的最优的ARFIMA模型。     

上证指数在印花税调整影响下首达6000点概率的模拟研究

通过对最可能使上证指数产生异动的因素进行事件分析，并将这些因素加入到对上证指数近两年来的经验数据的拟合中进行多种模型的建模．然后运用蒙特卡罗方法对未来股指的走势进行模拟，得出在各种假定的条件下，上证指数的某些特定点位的首达时的概率分布的预测，从而给出了相应时间范围内的股指向上突破或者向下回调到某个点位的概率语言的回答．     

变点对状态空间模型预测的影响分析

利用变点理论对上证指数进行了分析,得到了全涨全跌股指的变点个数及其所处位置．根据上证指数变点个数的不同,分别对三个不同时段的上证指数建立状态空间模型,通过比较预测结果,得出变点越少的状态空间模型,其预测精度越高的结论．最后在没有变点的情况下比较了ARIMA、自回归与状态空间模型的预测结果,说明了状态空间模型具有更好的预测效果．     

深市股指波动性的实证研究

运用GARCH类模型对我国深市的两个股指日收益率的波动性进行研究,主要回答了中国股票市场是否存在GARCH效应,对于所选的两个股指的波动率,最适合的GARCH模型是什么2个问题。计算结果显示,对深证综指日收益率的波动而言,EGARCH-M(1,1)模型的拟合效果较好,而GARCH-M(1,1)则能较好地拟合深证成指日收益率的波动。同时,还对这两个股指日收益率的波动率进行了预测。     

标度无关性计算及其在股市波动中的应用

标度无关性是广泛存在于自然界系统甚至于经济金融系统可观测量的幂函数关系,它揭示了股票市场波动的金融复杂性·在分析股市波动标度无关性及其非趋势波动分析DFA算法基础上进行了应用研究,对中国上海、深圳两地股市和东大阿派股价指数进行了标度无关性分析,实际计算了这些股指DNA游走位移、均方值和标度无关性指数,结果表明这些股指均具有持久性     

我国股票市场有效性实证检验

本文以上海股票市场和深圳股票市场的指数及选取的一些股票的价格行为为对象，运用序列相关性和游程检验方法检验其是否遵循随机游走过程．从而判断其弱式市场有效性，结果表明两个市场均具有一定程度的弱式市场有效性的特征。     

我国证券市场有效性实证分析

运用序列相关性和游程检验方法,对我国股票市场的有效性进行了检验,上海股票市场利用上证综合指数周末收盘价(19951222～19990408),深圳股票市场利用深证综合指数周末收盘价(19960607～19990408)·两种方法检验结果表明,两个市场均具有弱有效性·在对个股进行检验时,总体所选样本的有效性检验得以通过,与大盘相一致;但个别股票表现出具有一定的价格相关性·这表明,我国股票市场近年来总体发展是趋向于规范而有效的,但其有效程度还不高     

股指期货对我国股票市场的影响——以沪深300股指期货为例

股指期货作为一种规避风险的金融衍生工具,是现货市场发展到一定阶段的产物。我国股权分置改革已基本完成,沪深300股指期货的推出必将对我国的股票市场产生重大的影响,从股指期货概述、沪深300股指期货对我国股票市场的影响、对策及建议等方面进行分析。     

股指期货对股票市场的冲击分析

本文研究了沪深300股指期货推出对股票市场的影响。实证研究发现,股指期货的推出对股指交易额结构变化影响显著,它使沪深300股票市场交易额均值下降,即期货市场对现货市场有挤出效应;与此同时,期货交易的价格发现功能使现货交易额波动性减小;进一步的研究发现,股指期货合约不仅对股票市场存在"挤出效应",还存在对资金的"吸入效应"。     

中外几大股票市场差异的分形研

运用了分形理论中的R／S分析法对中国的三大股市（上证,深证和香港的恒生指数）以及欧美的三大股市（道琼斯、纳斯达克以及标普500指数）的近10年（2002～2011）的股票指数作了差别研究．我国股市的月对数收益率的Hurst指数为0．74左右;而国外的则在0．77左右．国内三大股市的平均循环周期在600d左右,而国外三大股市在1150d左右．道琼斯指数对上证指数价格变化影响较大;恒生指数对深证指数的价格波动影响要比上证指数的价格波动影响大．中外股指均具有比正态分布更高的峰度,且在最初的一到两个周期内,数据呈现右偏尖峰后尾的分布特征,之后则呈现左偏尖峰后尾的分布特征．而国外股指的数据分布更接近于正态分布．本研究对股市研究者了解和借鉴近年来国外股市行情有着一定的指导意义．     

基于不同分布假设的GARCH模型对上证指数风险值预测能力的比较研究

采用GARCH模型对上海股票市场的潜在风险进行了度量．通过对三种不同分布（Normal，Student-t，GED）进行返回检验，可看出GED分布能更好地刻画上证指数的尖峰厚尾特征，从而也能更准确地预测沪市的风险值．     

中国股价指数与物价指数的协整分析

利用协整检验方法，对我国股价指数和物价指数波动的关系进行分析，可知上证指数和深证成指在波动的延续性上不同；股价指数与物价指数的协整关系对校正股价指数偏离长期均衡有一定的调节作用，但力度不大；长期调节因素对本期物价指数的变动，上证指数和深证成指的表现刚好相反。     

中美股市波动的联动性的实证分析

用二元GARCH模型的方法建立了中美股票市场的波动模型,考察了中美两个股票市场从2002-2007年间的股指波动的联动性问题。结果显示：随着中国经济的不断开放,中国的股票市场的波动和美国股票市场的波动存在递增的联动性,且中国股票市场的波动对美国股票市场的波动的单方面影响尤其显著。分析了产生这种结果的原因,并提出相关的建议     

沪市180指数波动的实证研究

本文将ARCH族模型运用于我国上海股票市场的实证分析,从实证结果中选择适合上证指数收益率序列的模型,我们得出运用GARCH（1,1）-t模型对上证180指数收益率序列进行刻画较为合适．     

股改对中国股市的影响——基于市盈率模型实证分析

针对我国股票市场发展中的股权分置改革,建立了市盈率模型,运用市盈率和上证指数的关系作线性回归分析,预测近几年市盈率的发展趋势,得出了上证指数的波动范围。     

股票市场的复杂性与有效性(英文)

对金融市场提出有效性指标和复杂性指标,利用"滑动窗技术"研究了上海和深圳股票市场有效性与复杂性之间的关联.结果显示,上海股票市场的复杂性和有效性之间以及复杂性之间存在双向的Granger因果关系,深圳股票市场亦是如此;两个市场的有效性之间存在双向的Granger因果关系,两个市场的复杂性之间亦是如此;上海股票市场的有效性之间以及复杂性之间相互影响强于深圳股票市场,两个市场有效性之间的相互影响强于复杂性之间的相互影响.论文的实证结果支持了刘维奇关于金融复杂性可以改进金融市场效率的理论研究的论断.