基于EGARCH-VaR模型的沪深股市风险分析研究

根据证券收益的基本特性,对上证指数和深证指数收益率序列分别构建基于正态分布、t分布和GED分布的EGARCH模型及EGARCH-M模型.通过计算两种模型在三种分布下的VaR值,对沪深股市风险进行分析.分析结果表明,深圳股市比上海股市有更大的风险,基于GED分布假定下的EGARCH-M模型能更好的反映收益率的风险特性.     

利用遗传算法对上证综指EGARCH模型的实证分析

比较了改进的遗传算法和BHHH算法对EGARCH模型的估计效果.结果显示,改进的遗传算法优于BH-HH算法.然后分别用在正态分布t、分布和广义误差分布(GED分布)假设下的EGARCH模型对上证综指进行实证分析.分析结果表明,EGARCH模型在厚尾分布假设下对序列的拟合效果比在正态分布假设下的效果好.上证综指收益率序列具有明显的杠杆效应.     

基于EGARCH-CVaR的我国股市风险分析

根据我国股票市场收益的基本特征,对上证180指数收益率序列分别构建基于正态分布、t分布和GED分布的EGARCH模型。通过计算三种不同分布下的CVaR值,对股市风险进行分析。并将EGARCH模型的CVaR值与GARCH模型的CVaR值进行比较。结果表明,基于广义误差分布的EGARCH模型(EGARCH-GED)能更好地刻画我国股市的市场风险。     

基于APARCH-st模型的ES计算

为了刻画金融时间序列的尖峰厚尾性及股市中存在的杠杆效应,Ding、Granger和Engle(1993)提出了APARCH模型,但在关于此模型的研究中,通常假设条件分布为正态分布或对称厚尾分布,如t分布、GED分布.在兼顾波动性和分布两个方面的基础上对收益率序列建立APARCH-st模型,给出其VaR和ES的计算方法,并与基于APARCH-t模型的ES值相比较,结果表明,考虑偏态分布得到的ES估计更为保守.     

基于非对称GARCH与极值理论的商业银行信用风险度量模型

提出一种基于ARMA-TGARCH-EVT模型并适用于商业银行内部信用风险评估的新方法.首先通过广义矩法估计ARMA-TGARCH模型,获得近似独立同分布的残差序列zt;然后选用极值理论的越槛高峰模型(POT)对残差序列进行拟合分析,得到风险价值和期望损失的估计值,并采用Bootstrap方法给出95%置信水平下的置信区间;最后利用某商业银行2000-02-19～2010-12-15的日信贷资产对数收益率进行仿真,得到控制信用风险价值V和期望损失E值及置信区间,并与未经调整的预测值进行比较.研究结果表明,该方法在一定程度上克服了单纯进行极值分析时,由于序列的非独立同分布不能满足极值理论假设所造成的估计误差,改进了采用似然比率法估计置信区间时,由于极值事件的小样本所造成的偏差.     

基于可见图的沪深股市波动分析

利用可见图算法,考虑沪深股市不同时间频率(日、周、月)的收益率序列,将其映射成网络,发现所构造的网络具有分层结构和无标度性.网络节点度分布幂律指数与Hurst指数服从线性规律,验证了可见图算法计算Hurst指数的可靠性.同时,截取2007~2008年沪深股市大涨大跌收益率序列,将其分别映射成网络,得出股市大涨与大跌在网络拓扑结构方面的非平凡性质.     

基于门限CARE模型的股市收益自相关性研究

股市收益率的自相关性是金融计量研究的热点问题,对股市风险进行有效度量具有重要意义.考虑到金融收益率序列存在尖峰厚尾与非线性特征,传统的线性模型(例如均值回归模型、分位数自回归模型、期望分位数自回归模型等)往往难以在该信息特点上分析.因此,以正负向收益方式作为分段机制,建立门限自回归期望分位数(TCARE)模型,刻画收益...     

利用遗传算法对上证综指EGAROH模型的实证分析

比较了改进的遗传算法和BHHH算法对EGARCH模型的估计效果．结果显示，改进的遗传算法优于BH—HH算法．然后分别用在正态分布、t分布和广义误差分布（GED分布）假设下的EGARCH模型对上证综指进行实证分析．分析结果表明，EGARCH模独在厚尾分布假设下对序列的拟合效果比在正态分布假设下的效果好．上证综指收益率序列具有明显的杠杆效应．     

基于广义期望效用理论的主观概率调整的一致性风险测度

在对广义期望效用理论进行综述的基础上,将该理论与一致性性风险测度联系起来,并利用广义期望效用理论中的Choquet期望效用函数,提出了一个主观概率调整的一致性风险测度.以中国股市中的一个资产组合为样本,利用二元随机波动率模型对资产组合收益率分布进行描述,并使用马尔克夫链蒙特卡罗的模拟方法对该分布进行模拟,计算了主观概率调整的风险值.     

基于GARCH族的VaR方法在上证市场中的风险度量

使用上证地产指数的日对数收益率的数据,对其收益率序列进行统计描述,并且建立GARCH族模型。分别在正态分布、T分布和GED分布下总结GARCH参数并计算VAR值,通过实证分析指出序列分布具有尖峰厚尾的特征,上证地产指数的对数价格具有波动率聚集现象,其中利好消息的波动比利空消息更大,上证地产指数存在明显的杠杆效应;T分布下的EGARCH(1,1)模型能够更好地拟合上证地产指数,得出的VAR值准确性较高的结果。     

金融市场分形特征的统计分析

本文阐述了分形分布的定义,给出了分形分布的性质,并对中国股票市场收益率分布进行了分布拟合与检验,结果表明沪深两市的收益分布均不是正态分布,而是具有典型的尖峰厚尾特性.同传统的正态分布相比,分形分布能够较好地刻画金融市场的实际特征.     

中国与海外股指的混沌特征的比较实证

通过深沪综合指数的5天收益率分布规律以及用R／S方法研究收益率序列得出这样的结论,即深沪综合指数的收益率不服从正态分布,并且收益率是负斜,呈现出胖尾和峰态;中国股票市场不是一个有效的市场,其收益率序列均为服从分形概率分布的持久性时间序列,它们遵循有偏随机游动,市场表现出较强的趋势行为;深综指的赫斯特指数H为0．87,非周期循环为16周(4个月),而沪综指的赫斯特指数H为0．85,非周期循环为25周(6个月)。也就是中国股市呈现出长期记忆等非线性的混沌特征。     

国际干散货运价波动与随机游走检验

为验证国际干散货航运市场的弱有效性,对波罗的海运价指数(BDI)进行了波动性分析和随机游走检验.运用ADF检验方法对BDI的对数序列进行平稳性和单整检验,结果证明BDI对数序列是一个非平稳过程,经一阶差分后是平稳过程,即BDI对数序列是一阶单整过程;通过ARCH LM检验认为BDI对数序列存在高阶ARCH效应,并用GARCH(1,1)模型消除了残差序列的条件异方差性;通过方差比检验法对国际干散货航运市场的收益率序列进行了检验,结果显示BDI的对数序列的随机游走假设被拒绝,国际干散货航运市场不是一个有效的市场.     

中国股市行业指数及个股长程记忆研究

股票市场收益记忆特征对于非线性结构的确定以及市场有效性的研究具有重要意义。该文选取沪深股市的三只行业指数和隆平高科及大江股份的日、周收益率时间序列,通过R/S分析方法分别计算出其相应Hurst指数。结果表明收益率时间序列具有长程记忆特征,且存在一个大周期和一个小周期,也验证了收益率时间序列不符合布朗运动。这对风险管理及投资时机的选择有一定的指导作用。     

基于跳跃厚尾随机波动模型的股市波动研究

通过对4个不同SV模型对比分析,试图了解股市收益序列中具有较大波动幅度的极端实现值能够被解释为一个非高斯分布的尾部行为,还是高斯扩散中一个跳跃组分的叠加,抑或是这两种设定同时起作用.采用两种具有不同波动程度的上证综指日收益数据进行的实证研究发现,我国股市日收益序列不仅存在显著的尖峰(厚尾)特征,而且波动持续性较低,以及受政府政策影响较多.此外,两组收益数据所对应模型的实证比较发现,跳跃设定有助于SV模型描述波动剧烈的收益序列,但却不适合波动平缓的收益序列.     

沪深股市的波动性分析——基于t分布下GARCH和SV模型的比较

构建基于N分布和t分布下的GARCH(1,1)和SV模型,并通过实证分析探讨了上证指数和深证成指收益序列的波动性.分析结果表明,GARCH(1,1)类模型和SV类模型能较好地拟合沪深股市收益率的波动,并指出我国股市存在较强的波动持续性;而基于t分布的各模型能有效地刻画股市的厚尾性;此外,通过计算VaR值,说明深市比沪市的风险更大,且SV类模型能更准确地反映收益率的风险特性.     

TARCH-M模型在上证指数波动率的实证分析

本文应用TARCH-M模型,并且引入迭代累计平方和(ICSS)法则对上证指数进行波动时段进行划分,针对不同波动时段分析其上证指数日收益率上涨和下跌对上海股票市场非对称的影响特点.结果表明,上海股市在1997年以前,收益率的上涨比下跌对股市造成的影响更大,即与通常定义的“杠杆效应”相反;而在1997年以后,其“杠杆效应”才显著.此外,收益率和波动性在后两阶段出现明显的正相关关系,说明了投资者正从以前盲目投资逐渐转变为理性投资,上海股市已日趋成为一个成熟的市场.     

基于DFA的股价指数自相关分析

以股价指数的自相关函数为时间序列,运用非趋势波动分析DFA方法研究我国股票市场的长期相关性,结果表明,上海股票市场和深圳股票市场在跨时间尺度的股价指数之间存在着相关性,呈现为持久性的时间序列,随机游走不再适用,股价指数的有偏随机游走是当下投资者对信息反应生成的,由于市场信息不具有同质等量分布,造成交锗 对信息理解的差异,信息不能瞬间或及时反映到股票价格中,存在着复杂滞后交易,导致了股价指数的有偏随机游走。     

对上海股票市场波动性的ARCH研究

在分析上海股市收益波动特征的基础上，利用多种形式的ARCH类模型对上海股市日收益率的波动进行了实证分析，结果表明上海股市具有较为明显的ARCH效应．     

上海股票市场弱式有效性实证分析

运用现代投资分析理论与实证研究方法,对上海股票市场从１９９１年初～１９９６年底的市场弱式有效性进行了全面综合分析．对收益率正态分布检验的研究结果表明,上海股票市场收益率自１９９３年始已逐步趋向正态分布;对股价收益率序列相关检验的结果则显示,上海股票市场在１９９１年初～１９９２年底存在秩相关性,而自１９９３年初则开始呈现市场弱式有效特征．